部门新来了个架构师，BAT 背景，住在三环，开宝马上班，有车位。
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小伙话不多，但一旦说话斩钉截铁，带着无法撼动的自信。原因就是，有他着数亿高并发经验，每一秒钟的请求，都是其他企业运行一年也无法企及的。这就让人非常羡慕，毕竟他靠这个比我赚的钱要多。
俗话说，要想在公司不出事故，那就不要写代码。干活多了容易出事，一身轻松无人问津，这就是现实。
但有时候还是要看成果的。新来的研发领导不懂技术，但他懂技术指标，所以就统计大家提交 Git 的数量，如果 Git 活动是一片绿色如 A 股，那就算过关了。
架构师思来想去，决定领一个并发量最高的需求：统计接口的平均响应时间和启动以来的请求数。
为什么说它的并发量高呢？这是因为，它是统计所有接口的，自然比每一个接口的请求量都要大。AOP 代码一包，每个接口都得从他这里走一圈。
该我们的架构师上场了，代码如下图：
架构师说，我的代码不需要做注释。所谓的注释，都是给垃圾代码用的。我深以为是，他明显是受到了 Netflix 公司的影响。
程序考虑到了高并发场景，使用了线程安全的 ConcurrentHashMap，然后每次通过监控 Key 取出相应的数据，然后在 Value 上递增。这么简单的代码，确实不需要增加什么注释。
作为项目里并发量最高的代码，出于对高级架构师的信任，我们并不需要做什么代码 Review，也不需要做什么测试。大家都很忙，代码您呐，到线上遛一遛吧。
我建议你先找一找代码的问题，如果你发现了问题，那就比架构师还厉害；如果你没发现，也不证明你比架构师弱，没有什么好伤心的。
下面插一副图，阻断一下思维：
装 B 遭雷劈，线上运行一段时间后，内存溢出了。
大家吵吵个没完，毕竟我说过，内存溢出问题的排查周期很长，大约平均需要 40 天左右才能解决问题。
在大家开始论证的时候，架构师偷偷的启动了 Eclipse MAT。MAT 用来分析内存问题是非常合适的，但前提是你需要把堆栈给捣鼓下来。
架构师会用 Jmap，最主要的是权限大，于是自己搞了一份拷贝到线下分析。
我能理解到他的心情，毕竟问题定位到自己的代码不是一件什么值得高兴的事情。
他发现内存的堆里面，满满的全是 MonitorKey 和 MonitorValue：
Monitor$MonitorKey@15aeb7ab
我和架构师关系比较好，于是他问我：咱们的接口是不是特别的多？
我说：不是啊，你别看访问量大，就这么个狗屁业务能有多少接口？几百个撑了天了。
他说：我在堆里发现了几千万个...
说完他就不言语了，因为他发现里面有不少是一样的接口。一定是参数的原因，所以他在代码里加了这个，把？后面的给截断了。
key = key.split("\\?")[0];
结果发布到线上，过不了多久内存又溢出了。这次终于引起了大牛们的注意，经过大家的分析，发现代码是忘了给 MonitorKey 重写 equals 和 hashCode 方法了。
我不禁脸红起来，作为好朋友，我不应该让他出这个丑。但我又是隐隐快乐的，因为他工资比我高。
所以这就是一个很大的问题。很多同学对 HashMap 的知识点对答如流，甚至还专门记忆了红黑树。但换一个方式去问，却又一脸懵逼。
其中一种问法是这样的：一个普通的对象，能够作为 HashMap 的 Key 么？
答案显然是可以的，但需要注意重写 hashCode 和 equals 方法。如果忘记重写的话，大概率会造成内存泄漏。
很不幸，现实中忘记的案例很多。大牛架构师也会中招。代码重写 hashCode 和 equals 方法后，线上就再也没发生过内存溢出。
等等，还没完。毕竟是架构师，仅仅这样一个 Bug 还是证明不了水平的。架构师写的 Bug，肯定非比寻常。
这种事出现的多了，研发领导对技术的权威性就不再是那么感冒。我们决定从并发量最高的代码开始，进行一下代码 Review。
很不幸，架构师的 visit 代码出现问题了。虽然问题不是很大，但它毕竟是个问题。
在统计数据的时候，代码使用了 ConcurrentHashMap，但它并没有什么卵用。
visit 方法，首先拿出了 Key，然后判空，再塞值。这明显不是一个原子操作。
线程1：获取key为a的值
线程2：获取key为a的值
线程1：a为null，生成一个b
线程2：a为null，生成一个c
线程1：保存a=b
线程2：保存a=c
此时，B 丢了。业务可以忍受，但严谨的技术大牛们忍受不了，提出了修改的意见。
架构师说，给 visit 方法加个 Synchronized 不就成了。
public synchronized void visit(String url, String desc, long timeCost)
我说不行。有更优雅的写法，效率更高。那就是使用 putIfAbsent 方法，代码改动如下：
MonitorKey key = new MonitorKey(url, desc);
MonitorValue value = monitors.putIfAbsent(key, new MonitorValue());
value.count.getAndIncrement();
value.totalTime.getAndAdd(timeCost);
value.avgTime = value.totalTime.get() / value.count.get();
大家就这两种方式争论了起来。
技术总监托着腮想了半天，看了看争的面红耳赤的同学们，说：这就是我不放心你们的缘故。线上环境要尽量保持稳定性，做最小的变更。
既然加个 Synchronized 就能够很容易简单解决的问题，为啥不直接用呢？下面这种代码改动太大，有风险。
总监接着把头转向我：这个 Bug 非比寻常，为了让大家引以为戒，你来做整个事故的复盘。把问题的排查和得到的教训分享给大家，让大家向这种至简的架构看齐。
我们平常的工作中，也要尽量以结果导向为主，用什么手段无所谓，能漂亮把事情办好就行。