JVM-Sandbox-Repeater中Lambda表达式操作MyBatis时Mock数据返回异常问题解析
问题背景
在使用JVM-Sandbox-Repeater进行流量回放时,开发人员遇到了一个特殊场景:当代码中使用Lambda表达式结合PageHelper进行MyBatis分页查询时,虽然MyBatis的Mock数据配置成功,但实际流程却中断,Mock数据未能正常返回。
典型代码示例如下:
PageHelper.startPage(1,15).doSelectPageInfo(() -> dao.select(arg1,arg2));
问题根源分析
经过深入排查,发现问题的根本原因在于PageHelper的实现机制。PageHelper内部使用了线程变量(ThreadLocal)来存储分页信息,包括总记录数(total)等关键数据。在流量回放过程中,虽然MyBatis的DAO层方法被成功Mock,但PageHelper相关的线程变量未被正确初始化,导致total值为0,进而使得整个分页流程提前终止。
解决方案
要解决这个问题,需要在JVM-Sandbox-Repeater中增加对PageHelper关键方法的录制和回放支持。具体实现方案如下:
- 创建一个专门的PageHelper插件,用于拦截和录制PageHelper的核心方法调用
- 重点捕获影响分页结果的关键方法,如getTotal、getPageNum等
- 在回放阶段正确恢复这些方法的返回值
实现代码示例:
@MetaInfServices(InvokePlugin.class)
public class PageHelperPlugin extends AbstractInvokePluginAdapter {
@Override
protected List<EnhanceModel> getEnhanceModelList() {
EnhanceModel enhanceModel = EnhanceModel.builder()
.classPattern("com.github.pagehelper.Page")
.methodPatterns(
MethodPattern.transform("getTotal", "getCountColumn",
"getDialectClass", "getEndRow", "getOrderBy",
"getPageNum", "getPages", "getPageSize",
"getPageSizeZero", "getReasonable", "getStartRow"))
.watchTypes(EnhanceModel.RECORD_EVENT_TYPE).build();
return CollectionUtil.newArrayList(enhanceModel);
}
@Override
protected InvocationProcessor getInvocationProcessor() {
return new PageHelperInvocationProcessor(getType());
}
@Override
public InvokeType getType() {
return InvokeType.PAGE_HELPER;
}
@Override
public boolean isEntrance() {
return false;
}
}
技术要点
-
线程变量问题:在流量录制和回放过程中,需要特别注意线程局部变量(ThreadLocal)的处理,这类变量不会自动跨线程传递。
-
Lambda表达式处理:Lambda表达式在JVM层面会被编译为匿名类,JVM-Sandbox-Repeater需要能够正确处理这种调用方式。
-
分页组件集成:对于常用的第三方组件如PageHelper,需要专门适配以确保其内部状态能够被正确录制和回放。
最佳实践建议
-
在项目中使用JVM-Sandbox-Repeater时,应提前识别所有使用的第三方组件,特别是那些依赖线程变量的组件。
-
对于复杂的调用链,特别是涉及Lambda表达式和函数式编程的场景,建议进行充分的测试验证。
-
可以建立常见组件的插件库,如MyBatis、PageHelper等,便于团队共享使用。
-
在录制阶段,注意检查是否完整捕获了所有必要的调用信息,包括看似"不重要"的getter方法。
通过以上分析和解决方案,我们成功解决了Lambda表达式结合PageHelper进行MyBatis操作时Mock数据无法正常返回的问题。这为类似场景下的流量回放提供了可靠的技术保障。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00