确实使用 top 和 jstack 会更简单。但实际工作环境可能会遇到开发连续多天提交了很多次这部分代码,测试的代码不一定和开发代码保持同步了,或者环境上有其他人替换 jar 包之类的骚操作,很多时候发现问题了还要反编译确定下现在 jar 包代码情况,顺便也截图给开发当证据。 用 arthas 提供的功能会更多
问题定位出来了在马后炮肯定能找到更简单的方法
确实有很多信息是不重要的,但还不知道如何提取关键信息
想了解下修改字节码的目的是啥呢,最近在学习 arthas,想看看大佬们都怎么玩儿字节码的
最近也在学习字节码修改,码住
没有写过 C/C++,如果代码很多的话,可以把方法拆成多个代码段,让大模型记住上下文,可能可以解决,但是效果会差些。
Import 的改动是直接过滤掉的,版本号的话 Java 一般改动在 pom 文件里面,是和组件运行日志一起做校验的,配置这些改错了,一般环境上运行会抛一些异常,这样组合来使用的
1.假设五个文件都做了修改,会把五个文件中修改部分提取出来,粒度目前为方法级别。一个方法的代码量看各个公司制定的规则吧,一般不能超过 50 行。 这个内容大小大多数 AI 模型都是支持的吧。
2.粒度是方法级别,在一个方法里面修改了一行,也会把整个方法给大模型,修改的部分重点给模型标注,然后 review
插眼
找个测试女朋友
我们公司就用的 RF,入职实在受不了那个臃肿的语法,自己写了个框架,RF 只作为调用层和出报告,作为调用 Python 的框架还是挺好用的