博客
关于我
来啊踩fastjson打印入参导致业务跑偏的坑
阅读量:489 次
发布时间:2019-03-06

本文共 643 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

在使用Spring AOP切面进行日志记录时,若遇到JSONObject.toJSONString(pjp.getArgs())抛出IllegalStateException,提示“当前请求不在异步模式中”,可以按照以下步骤进行排查和解决:

  • 检查日志切面中的参数类型:首先,确认pj.getArgs()中的参数类型是否包含不支持FastJSON序列化的对象,如某些自定义对象或特殊类型。确保所有参数均可被FastJSON正常处理。

  • 审查业务逻辑:检查业务方法中是否存在潜在的异常情况,例如未捕获的异常或状态不一致,导致切面在非异步请求中执行了不允许的操作。

  • 分析FastJSON序列化过程:深入查看FastJSON源码,特别是writeWithFieldNamewrite方法,确认是否在处理特定类型(如集合、数组或自定义对象)时遇到问题。注意动态生成的ASM代码部分是否有错误。

  • 调整序列化配置:尝试通过配置SerializerFeature来调整序列化行为,例如禁用某些特性或设置合适的日期格式,避免不必要的复杂处理。

  • 测试和验证:在非生产环境中模拟不同场景,验证日志记录是否正常工作。确保切面仅在需要时启用,以减少潜在问题。

  • 参考解决方案:查阅类似问题的解决方法,例如是否有其他开发者遇到过类似的IllegalStateException,并参考他们的修复方案。

  • 通过以上步骤,可以系统地定位并解决FastJSON在切面日志记录中的问题,确保业务代码的稳定性和日志记录的有效性。

    转载地址:http://jblbz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas.columns、get_dummies等用法
    查看>>
    pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>
    pandas介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    pandas去除Nan值
    查看>>
    pandas实战:电商平台用户分析
    查看>>
    Pandas库常用方法、函数集合
    查看>>
    pandas打乱数据的顺序
    查看>>
    pandas改变一列值(通过apply)
    查看>>
    Pandas数据分析的环境准备
    查看>>