大数据架构师避而不谈的3个代码陷阱

　　哎你说那些大数据架构师，天天吹架构多牛多稳，可有些代码陷阱啊，他们自己心里门儿清，就是不肯往外说——去年我接了个活儿，帮人优化数据处理流程，结果踩了仨坑，差点没把客户气跑了。那会儿刚开档，隔壁老王在剁排骨，刀声震得我耳朵嗡嗡的，可代码里的坑比这剁肉声还扎心。

　　第一个坑，我原以为“分布式计算”就是多开几台机器跑任务，结果发现数据倾斜能要命。那客户的数据里，有个字段的值分布特别不均匀——90%的记录都集中在几个值上，剩下的10%分散在几百个值里。架构师写的代码里，分区策略是按这个字段哈希的，结果呢？大部分数据都挤到俩节点上，其他节点闲得直打哈欠，这俩节点忙得CPU都冒烟了。我查日志的时候，发现那俩节点的磁盘IO直接拉满，任务卡了半小时没动静。后来我改了分区策略，按另一个均匀分布的字段分，这才把任务跑通。你说这架构师是不是故意的？明明知道数据倾斜是常见问题，代码里连个兜底策略都不写，这不是坑人吗？

　　第二个坑更绝，是“内存泄漏”。那代码里有个循环，每次处理完一批数据，理论上应该释放内存，可架构师可能觉得“反正JVM会回收”，就没写显式的释放逻辑。结果呢？处理到第三批数据的时候，内存直接爆满，OOM了。我查堆转储的时候，发现堆里全是前两批数据的对象，根本没被回收。那会儿我手上的裂口还没好，擦汗的时候血沾在键盘上，气得我直骂娘。后来我加了显式的内存释放，还加了监控，这才把问题解决。你说这架构师是不是太懒了？内存管理这么基础的东西都能漏，这代码能上生产？

　　第三个坑，我原以为“并发控制”就是加把锁，结果发现锁的粒度太粗，直接把性能拖垮了。那代码里有个共享变量，架构师直接用了synchronized锁整个方法，结果呢？多个线程同时访问的时候，大部分时间都在等锁，真正处理数据的时间少得可怜。我查性能监控的时候，发现线程阻塞率高达80%，CPU利用率才20%。后来我把锁的粒度拆细，只锁关键代码段，性能直接翻了两倍。你说这架构师是不是太死板了？并发控制这么灵活的东西，非得用最笨的办法，这不是自己给自己找麻烦吗？

　　那天收档的时候，市场管理处的人来查消防，说我档口堆的泡沫箱太多，挡了通道。我一边搬箱子一边想，这代码里的坑，跟档口里的泡沫箱有啥区别？都是看着不起眼，真出问题能要命。那客户后来问我，为啥之前架构师没发现这些问题？我说，可能他们觉得“这些问题太基础，不值得提”，或者“反正有运维兜底，出问题再修”。可运维不是神仙啊，生产环境出问题，客户能等你慢慢修？

　　说到这儿，我想起老家那点事。我表弟去年学编程，天天看那些“架构设计”的书，结果写出来的代码，连基本的异常处理都不会。我说他，他还不服气，说“架构师都这么写”。我直接怼他：“架构师写的是给机器看的，你写的是给人看的，连基础都做不好，学啥架构？”他后来改了，现在写的代码，至少不会轻易崩溃了。

文章配图，仅供参考

　　那天我修完代码，客户问我：“以后咋避免这些问题？”我说：“别太信那些架构师的‘完美方案’，多问问他们‘如果数据倾斜怎么办？’‘内存泄漏咋监控？’‘并发控制锁多粗？’这些问题。他们要是不肯说，或者支支吾吾，你就得小心了——这代码，八成有坑。”客户点头，说：“以后找架构师，得先让他们写段基础代码，看看水平咋样。”我笑了，说：“对，就跟挑货似的，别光看包装，得打开看看里面咋样。”

　　现在想想，那仨坑其实都不难解决，关键是要有人肯正视它们。那些大数据架构师，要是能多聊聊这些基础问题，而不是天天吹“分布式”“并发”“高可用”，这行业能少多少事故啊？可惜啊，有些人就是不肯说——可能觉得“掉价”，可能觉得“没必要”，可市场不等人啊，客户要的是结果，不是那些虚头巴脑的“架构设计”。

　　那天收档的时候，我秤盘上沾了点泥，擦了半天没擦干净。隔壁老王说：“别擦了，明天还得用。”我想了想，也是——有些东西，看着脏，可能用着顺手；有些东西，看着干净，可能一用就坏。代码也一样，那些看着“完美”的架构，可能藏着仨坑；那些看着“基础”的代码，可能更稳当。这行啊，就是这么回事——优胜劣汰，适者生存。

（编辑：航空爱好网）

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