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ShareSDK Cocos2d-x专用组件的一个Bug

近期研究了一下Game App做社交分享,最后选择了ShareSDK来集成,不仅是因为ShareSDK支持国内外主流社交平台,更重要的是ShareSDK提供了专门的 cocos2d-x集成方案,有专门的文档代码Demo供开发者参考。

文档中提到了三种集成方式:纯Java方式、plugin-x方式以及Cocos2d-x专用组件方式,这里选择了ShareSDK Cocos2d-x专用组件(v2.3.7版本)的方式。按照文档中描述的步骤进行的相对顺利,在各个社交平台的appkey生效后,我们对demo app进行了测试,居然发现app经常随机性的崩溃,有时甚至是每次都崩溃,经过深入分析,发现这是ShareSDK Cocos2d-x专用组件的一个严重Bug,下面详细说明一下Bug的产生原因以及Fix方法。

一、App崩溃的场景和代码位置

发生崩溃的场景如下:
    App Demo中有一个"Share"按钮,点击该按钮,App Demo向已经授权的社交平台分享一些Test Content,而App Demo就在收到分享结果应答时发生了崩溃。

代码位置大致如下:

void AppDemo::onShareClick(CCObject* sender)
{
    … …
    C2DXShareSDK::showShareMenu(NULL, content,
                                CCPointMake(100, 100),
                                C2DXMenuArrowDirectionLeft,
                                shareResultHandler);
}

void shareResultHandler(C2DXResponseState state, C2DXPlatType platType,
                        CCDictionary *shareInfo, CCDictionary *error)
{
    switch (state) {
        case C2DXResponseStateSuccess:
            CCLog("Share Ok");
            break;
        case C2DXResponseStateFail:
            CCLog("Share Failed");
            break;
        default:
            break;
    }
}

崩溃的位置大致就在回调shareResultHandler前后的某个位 置,比较随机。

二、现象分析

通过查看Eclipse logcat窗口的调试日志,我们发现一些规律,一些在“Share Ok后的崩溃打印出如下日志:

04-16 01:28:33.890: D/cocos2d-x debug info(1748): Share Ok
04-16 01:28:34.090: D/cocos2d-x debug info(1748): Assert failed: reference count should greater than 0
04-16 01:28:34.090: E/cocos2d-x assert(1748): /home1/tonybai/android-dev/cocos2d-x-2.2.2/samples/Cpp/temp/AppDemo/proj.android/../../../../../cocos2dx/cocoa/CCObject.cpp function:release line:81
04-16 01:28:34.130: A/libc(1748): Fatal signal 11 (SIGSEGV) at 0×00000003 (code=1), thread 1829 (Thread-122)

猜测一下,似乎是某个CCObject在真正Release前已经被释放了,然后后续被引用时触发内存非法访问。Cocos2d-x采用的是内存 计数的内存管理机制,在我的《Cocos2d-x内存管理-绕不过去的坎》一文中有描述。了解Cocos2d-x的内存管理机制是理解这个Bug 的前提条件。

三、原因分析

看来不得不挖掘一下ShareSDK组件的代码了。AppDemo中ShareSDK组件的代码分为两个部分:AppDemo/Classes /C2DXShareSDK和AppDemo/proj.android/src/cn/sharesdk。前者是C++代码,后面则是Java 代码,两者通过jni调用联系在一起。我们重点来找出分享应答返回来时的关键联系。

集成ShareSDK的Cocos2d-x程序会在主Activity的onCreate方法中调用ShareSDKUtils.prepare();

我们来看看prepare方法的实现:

//AppDemo/proj.android/src/cn/sharesdk/ShareSDKUtils.java

public class ShareSDKUtils {
    private static boolean DEBUG = true;
    private static Context context;
    private static PlatformActionListener paListaner;
    private static Hashon hashon;
    … …
   
    public static void prepare() {
        UIHandler.prepare();
        context = Cocos2dxActivity.getContext().getApplicationContext();
        hashon = new Hashon();
        final Callback cb = new Callback() {
            public boolean handleMessage(Message msg) {
                onJavaCallback((String) msg.obj);
                return false;
            }
        };

        paListaner = new PlatformActionListener() {
            public void onComplete(Platform platform, int action, HashMap<String, Object> res) {
                if (DEBUG) {
                    System.out.println("onComplete");
                    System.out.println(res == null ? "" : res.toString());
                }
                HashMap<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
                map.put("platform", ShareSDK.platformNameToId(platform.getName()));
                map.put("action", action);
                map.put("status", 1); // Success = 1, Fail = 2, Cancel = 3
                map.put("res", res);
                Message msg = new Message();
                msg.obj = hashon.fromHashMap(map);
                UIHandler.sendMessage(msg, cb);
            }

    … …
}

可以看出监听Complete事件的listener将message的处理都交给了cb,而cb调用了onJavaCallback方法。

onJavaCallback方法是jni导出的方法,它的实现在 AppDemo/Classes/C2DXShareSDK/Android/ShareSDKUtils.cpp里面。

JNIEXPORT void JNICALL Java_cn_sharesdk_ShareSDKUtils_onJavaCallback
  (JNIEnv * env, jclass thiz, jstring resp) {
    CCJSONConverter* json = CCJSONConverter::sharedConverter();
    const char* ccResp = env->GetStringUTFChars(resp, JNI_FALSE);
    CCLog("ccResp = %s", ccResp);
    CCDictionary* dic = json->dictionaryFrom(ccResp);
    env->ReleaseStringUTFChars(resp, ccResp);
    CCNumber* status = (CCNumber*) dic->objectForKey("status"); // Success = 1, Fail = 2, Cancel = 3
    CCNumber* action = (CCNumber*) dic->objectForKey("action"); //  1 = ACTION_AUTHORIZING,  8 = ACTION_USER_INFOR,9 = ACTION_SHARE
    CCNumber* platform = (CCNumber*) dic->objectForKey("platform");
    CCDictionary* res = (CCDictionary*) dic->objectForKey("res");
    // TODO add codes here
    if(1 == status->getIntValue()){
        callBackComplete(action->getIntValue(), platform->getIntValue(), res);
    }else if(2 == status->getIntValue()){
        callBackError(action->getIntValue(), platform->getIntValue(), res);
    }else{
        callBackCancel(action->getIntValue(), platform->getIntValue(), res);
    }

    dic->autorelease();
}

这就是两块代码的关键联系。而问题似乎就出在onJavaCallback方 法里,因为我们看到了该方法中使用了Cocos2d-x的数据结构类。

我们来看一下onJavaCallback方法是在哪个线程里执行的。Cocos2d-x App至少有两个线程,一个UI Thread(Activity),一个Render Thread。显然onJavaCallback是在UI Thread中被执行的。但是我们知道Cocos2d-x的AutoreleasePool是在Render Thread中管理的,并在帧切换时进行释放操作的。

我们似乎闻到了问题的味道。Cocos2d-x基本上算是一个"单线程"游戏架构,所有的渲染操作、渲染树节点逻辑管理、绝大多数游戏逻辑都在 Render Thread中进行,UI Thread更多的是接收系统事件,并传递给Render Thread处理。Cocos2d-x的内存管理在这样的“单线程”背景下是没有大问题的,都是串行操作,不存在thread racing的情况。但一旦另外一个线程也调用内存管理接口进行对象内存操作时,问题就出现了,Cocos2d-x的内存池管理不是线程安全的。

我们回到上面代码,重点看一下json转dic的方法,该方法将分享应答字符串转换为内部的dictionary结构:

//AppDemo/Classes/C2DXShareSDK/Android/JSON/CCJSONConverter.cpp

CCDictionary * CCJSONConverter::dictionaryFrom(const char *str)
{
    cJSON * json = cJSON_Parse(str);
    if (!json || json->type!=cJSON_Object) {
        if (json) {
            cJSON_Delete(json);
        }
        return NULL;
    }
    CCAssert(json && json->type==cJSON_Object, "CCJSONConverter:wrong json format");
    CCDictionary * dictionary = CCDictionary::create();
    convertJsonToDictionary(json, dictionary);
    cJSON_Delete(json);
    return dictionary;
}

void CCJSONConverter::convertJsonToDictionary(cJSON *json, CCDictionary *dictionary)
{
    dictionary->removeAllObjects();
    cJSON * j = json->child;
    while (j) {
        CCObject * obj = getJsonObj(j);
        dictionary->setObject(obj, j->string);
        j = j->next;
    }
}

CCObject * CCJSONConverter::getJsonObj(cJSON * json)
{
    switch (json->type) {
        case cJSON_Object:
        {
            CCDictionary * dictionary = CCDictionary::create();           
            convertJsonToDictionary(json, dictionary);
            return dictionary;
        }
        case cJSON_Array:
        {
            CCArray * array = CCArray::create();
            convertJsonToArray(json, array);
            return array;
        }
        case cJSON_String:
        {
            CCString * string = CCString::create(json->valuestring);
            return string;
        }
        case cJSON_Number:
        {
            CCNumber * number = CCNumber::create(json->valuedouble);
            return number;
        }
        case cJSON_True:
        {
            CCNumber * boolean = CCNumber::create(1);
            return boolean;
        }
        case cJSON_False:
       {
            CCNumber * boolean = CCNumber::create(0);
            return boolean;
        }
        case cJSON_NULL:
        {
            CCNull * null = CCNull::create();
            return null;
        }
        default:
        {
            CCLog("CCJSONConverter encountered an unrecognized type");
            return NULL;
        }
    }
}

可以看出整个解析过程,都直接用的是传统的Cocos2d-x对象构造方法:create。在每个对象的create中,代码都会调用该对象的 autorelease方法。而这个方法本身就是线程不安全的,且即便autorelease调用ok,在下一帧切换时,这些对象将都会被release 掉,如果在UI Thread中再引用这些对象的地址,那势必造成内存的非法访问,而引发程序崩溃。

四、Fix方法

可能有朋友会问,create后,我retain一下可否?答案是否。因此create的创建不是线程安全的,create和retain两个调 用之间存在时间差,而在这段时间内,该对象就有可能被render thread释放掉。

Fix方法很简单,就是在UI Thread中不使用Cocos2d-x的内存管理机制,我们用传统的new来替代create,并将 Java_cn_sharesdk_ShareSDKUtils_onJavaCallback最后的autorelease改为release,这样就 不用劳烦Render Thread来帮我们释放内存了。CCDictionary的destructor调用时还会将Dictionarny内部所有Element自动释放 掉。

关于编程语言学习的一些体会

Learn at least one new language every year.
                                              — Andy Hunt and Dave Thomas

自己一直是“每年学习一门新语言”的忠实拥趸,曾先后认真地学习了HaskellCommon LispPythonGo等语言,对PrologScalaErlangLuaPHP也有一定了解。但几年下来,只有Python一门语言算 是真正被留在我的大脑里,用在了工作中。其他那几门语言留下来的只是一些思想了。这似乎符合了Andy Hunt和Dave Thomas在《程序员修炼之道》中对于这一实践目的的阐述:“学会用多种方式解决问题,扩展我们的视野,避免思路僵化和停滞不前”^_^。

即便是残存的思想,其实也并不深刻。要真正会运用新思维并非那么简单。一门编程语言从入门到精通,至少要经历学语法、做实践、用idioms(写出地道的代码)三个阶段。这让我深刻的感悟到:不以使用为目的的语言学习,都是在浪费生命

有精力多学习些语言自然很好,我迫切期待能拥有一个像“七龙珠”中孙悟空那样的“精神时光屋”呢。但现实中,人的精力是有限的,而我们要面对的计算机科学领域中的知识、技能以及问题却似乎是无限的。因此在“每年至少学习一门新语言”这一实践上,建议不要过于教条。 从编程语言自身来看,范型(Paradigm)是影响语言思维差异的主要因素,而编程语言的范型有限,主流的也就那么几种:命令式(过程式)、函数式、逻 辑式、面向对象等。每种范型的背后都有几种、十几种甚至几十种语言,我们其实没有必要都去学。从拓展视野的角度去说,从每种主流范式中找到一两门典型的语 言去学习就可以了。比如命令式的,我们可以选择C;函数式我们选择Haskell;逻辑式的选择Prolog;面向对象的选择Java等。

即便是从每个范型中挑出一门,你要付出的精力依旧不少,我们还要考虑其实用性:要以使用为目的。如果能将其用在工作中,天天与你相伴,被他人接受,自然最 好;退而求其次,你能找到一两个开源项目,并参与其中也是可以的,至少可以让你保持手热;如果这两点都无法做到,仅仅是凭借个人的热情与坚持,那是不会持 久的,若干时间后,你就会对其生疏,可能连基本的"Hello World"语法都记不得了。不过这个年头,思想也不能不要。在有剩余精力的前提下,挑选些牛人们极力“鼓吹”的语言,吸收一下其思想精华,说不定哪天就 能用得上,让自己和大家都感觉你很NB,抬高一下自己的身价^_^。记住:编程语言也是要拼爹的系出名门的语言(诸如Go、Dart等)自然得到更多的青睐、使用和推广,出位的几率也就高出许多,尤其是在目前新编程语言百花齐放的阶段。因此在选择有思想的新语言时,最好在这些名门之后中做优选。

这个时代喜欢“专家”,因此我们在一两门语言上务必要做到“精专”,这是会给你带来黄油和面包的语言。要专到什么程度呢?我有一个同事,什么问题都用C解决。他甚至为此写了个不小的基础框架,所有业务问题的Code放在框架中被回调即可,即便是这个问题用Python实现只需几行代码。

计算机科学的研究核心是什么?我想肯定不是编程语言,就好比社会科学研究的核心不是人类语言一样。我比较欣赏这样的观点:作为程序员而言,最重要的是去创造,而不是研究。我们应更多的利用已经掌握的语言解决现实中的问题。做 编程语言研究的人可能要了解各种语言的特点与实现方式,但对于大多数的程序员来说,其实我们只需要关注问题域:做底层平台开发的,关注机器模型、通信原理 以及OS原理和实现细节;做算法的,很荣幸,那才是正统的程序设计的核心;前端攻城师则更多关注用户的体验。而在这些解决实际问题的过程中,我们更多采用 的是“制式”的编程语言。即做平台开发的,一般用C,C++等系统编程语言,更多的考虑的是性能;做前端开发的,PHP/JavaScript不可或缺。 我们要考虑的是如何利用这些制式的编程语言去解决问题,而在这些制式语言上,我们要做到精通。

从新兴语言中借鉴新思想,然后在旧语言中实现新语言的特性,其实更多是在旧语言中实现了某 种语法糖,你爱吃,不代表其他人也理解也爱吃,还容易被人误认为是“炫技”。如果你是技术负责人,且经过评估,新语言十分适合这个问题域,那莫不入直接引 入这门语言,让大家都能使用到这门语言的新思想、新特性。

辩证的说,任何一种编程语言都有其利与弊,比如Haskell,纯函数式语言,变量不能改变,无状态,对并行处理具有天然的适应性,但在处理基本IO时却要编写难于理解的monad;而在命令式语言中,这种IO处理简直简单的不得了。

关于函数式语言,个人感觉未来若干年内仍难以大行其道,建议还是跟上命令式语言的演化主线吧。

跨越问题域学习语言,通常收获不大。一个做平台服务端,用惯了C的资深程序员,让他去学PHP写前端代码,估计是无法迸发出任何火花的。

以上是自己这些年关于编程语言学习的一些体会,比较零散,但希望能有帮助。

利用ZooKeeper服务实现分布式系统的配置数据同步

很多时候,一旦习惯了某些事情,也就习惯了它们的恶劣,习惯了它们的丑陋,习惯了它们“赋予”你的各种痛苦。
                                                                                                                                                      – Tony Bai

一、痼疾难解

曾几何时,在那个还没有集群化,没有分布式的时代,它还是一个不错的方案,至少在线上没有暴露出太多问题,它也不在我们关注的重点范围之内。但随 着集群化、分布式的新版本的到来,那一大坨遗留的代码就变得格外让人不顺眼,同时问题也随之在线上暴露开来了。

这里的“它”指的就是我们目前的业务配置数据同步方案。简单描述这个方案如下:

* 方案涉及两个角色 – 数据库(DB)与应用节点(app_node);
* 所有的业务配置数据均统一存储在DB中;
* 应用节点在启动后从DB中读取最新业务配置数据;
* 应用节点运行过程中,如果DB中的业务配置数据发生变更(增/删/改),DB中的触发器(trigger)将会执行。在触发器的脚本中,触发器将会【串 行】地与每个应用节点建立TCP链接,并将业务配置表的变更信息发给各个应用节点。 应用节点会接收并【解析】触发器发过来变更数据包,并同步到自己的本地内存中。这样就达到了运行时更新配置的目的。

上面我用【】标记了两个关键词:“串行”和“解析”。这两个词隐含有这个方案的两个主要问题。

“串行” – 意味着每一次DB的业务配置数据变更,trigger脚本都要逐个与应用节点建立链接并收发数据。当应用节点逐渐增多时,每一次业务数据同步都会相当地耗 时。尤其是当某个应用节点所在主机出现问题时,到该节点链接建立的过程会阻塞,导致整个业务配置数据同步的时间达到无法忍受的地步。

“解析” – 我们自定义了trigger与应用节点之间的协议包。协议包中包含了每次变更的详细信息,比如在某个表添加一条记录,trigger会将这个记录的每个字 段信息排成一行打包发给应用节点。应用节点收到这个包后,会根据已有的表字段信息对该包进行解析。看得出这是一个很强的耦合:表字段一旦修 改,trigger脚本要修改,应用节点的解析函数要修改,还要考虑协议包中表字段的排序。如果应用节点解析时与trigger脚本打包时的字段 顺序不同的话,那就可能出现严重错误,而且这种错误有时难于校验并难于发现。

二、曾经的努力

针对这个方案的不足,我们曾经也做过改进,但主要针对的是解决“串行”这个问题上。

第一次改进:同步的发起能否并行做?trigger脚本能否并行发起对各个应用节点的链接建立请求?

Java组同事对trigger脚本做了改进。让trigger脚本调用function,而function中又调用了写好的Java方 法,Java代码由DB加载到环境中。在Java方法中创建多个同步线程,并发与各应用节点建立链接并发送数据。这个方法的确可以变“串行”为 “并行”,但不知为何生产环境中实际运行时偶尔会出现异常,该异常发生在DB中,影响很大。有时还会导致DB的一些异常现象。至今原因尚未明确, 我们无奈退回到以前的方案。

第二次改进:从Push模式到Pull模式

在之前部门新规划的一个产品中,开发人员对数据同步的机制做了重新的设计,将原来的Push模式改为了Pull模式。大致方案是:
   
    * 业务数据变更时,trigger直接将变更内容(以老方案中那个协议包的打包格式)写到一个“变更日志表”中,每条记录有一个唯一的序号,序号递增。
    * 应用节点启动后,从DB加载最新配置信息,查询“变更日志表”,得到该表内最新的一条记录的序号n。
    * 应用节点以“轮询”的方式定期查询“变更日志表”,并读取和解析那些序号比序号n更新的记录;更新完后,将继续保存最新的一条记录序号。
    * 数据库中有job定期对“变更日志表”中的记录进行过期删除处理。

个人感觉第二个方案应该是理想方案的一个雏形,虽然目前它的同步更新可能不是那么及时,与DB交互过多(方案细节中每个应用节点在处理完一条记录 后还要更新记录的状态)。该方案设计者也完全也可以放弃那个导致耦合的协议包设计,但他最终还是选择保留了原有协议包解析函数。目前该方案在产品 环境下运行还算良好,并未暴露出什么问题。这算是一次有效的改进,也为本文中要提到的方案提供了一些思路启示。

三、与时俱进

ZooKeeper生来就具备解决分布式系统的配置分发和同步的能力。利用ZooKeeper服务实现分布式系统的统一配置中心已经不是那么新鲜 的话题了。最简单的模型莫过于将配置数据存储在ZooKeeper上的路径节点上,然后应用节点在这些配置节点上添加watch。当配置数据变更 时,每个应用节点都可以及时得到通知,同步到最新数据。这种模型对于一些量少简单的系统配置来说较为合适。对于我们每个表动辄上万条配置的情形似 乎不那么适合,想象一下每个应用节点要添加上万个watch,这对ZooKeeper而言也是压力山大啊。因此用ZooKeeper提供的诸多服 务如何来优化我们上面提到的两个主要问题呢?这里提出一种方案仅供参考。

方案示意图:

DB  —-> Config Center Services(css_agent + ZooKeeper)  —> App Node

在新方案中,我们要:
    保留 – 保留trigger脚本,作为业务数据变更的唯一的触发起点;
    摒弃 – 摒弃那个复杂的带来耦合的协议格式;
    借鉴 – 借鉴“Push -> Pull”的数据获取方式。

新方案中除了DB、应用节点(app_node)外,新增加了一个角色Config Center Services(缩写为ccs),ccs由ZooKeeper + ccs_agent的集群组成。简单起见,每个ZooKeeper节点上部署一个ccs_agent。这些角色之间的数据流和指令流关系,即该方案的原理 如下:

    * 初始化
        – ZooKeeper集群启动;
        – ccs_agent启动,利用ZooKeeper提供的leader election服务,选出ccs_agent leader。ccs_agent leader启动后负责在ZooKeeper中建立业务配置表node,比如:表employee_info_tab对应的node路径为“/ccs /foo_app/employee_info_tab”;
        – ccs_agent启动后会监听一个端口,用来接受DB trigger向其发起的数据链接;
        – 应用节点启动,监听ZooKeeper上所有(数量有限的)业务配置表node的child event;
   
    * 数据变更
        – DB中某业务表比如employee_info_tab增加了一条id为"1234567"的记录;
        – 触发器启动,向ccs_agent cluster中任意一个可用的节点建立链接,并将数据包“^employee_info_tab|ADD|1234567$"发送给 ccs_agent;
        – ccs_agent收取并解析trigger发来的数据包,在对应的/ccs/foo_app/employee_info_tab下建立ZOO_SEQUENCE类 型节点“item-000000000”,该节点的值为“ADD 1234567";
        – ZooKeeper将/ccs/foo_app/employee_info_tab节点的child事件发给所有watch该节点事件的应用节点;
        – 应用节点“取出”/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下的children节点"item-000000000",并读取 其值,后续到DB的employee_info_tab中将id = 1234567的这条记录select出来,将该条记录更新到本地内存中。应用节点记录下处理过的当下节点id为"item-000000000";
        – DB业务表employee_info_tab又增加了两条记录,id分别为"7777777"和"8888888",经过上面描述的流程,/ccs /foo_app/employee_info_tab节点下会增加"item-000000001"和"item-000000002"两项; 应用节点最终会收到child事件通知。应用节点“取出”/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下的所有 children节点并排序。之后,处理那些id号大于"item-000000000"的节点,并将当前节点id记录为“item- 000000002"。依次类推。

    * 过期处理
        – ccs_agent leader负责定期扫描ZooKeeper中/ccs下各个表节点下的子项,对于超出过期时间的item进行删除处理。

    * 应用节点重启
        -  应用节点重启后,会首先从db读取最新信息,并记录启动时间戳;
        -  应用节点重启后,在收到zookeeper的数据变更事件后,会根据当前时间戳与变更表节点下的item创建时间进行比较,并仅处理比启动时间戳新的 item的数据。
   

这个方案主要利用了ZooKeeper提供的leader election服务以及sequence节点的特性,几点好处在于:

    – 串行通知变为并行通知,且通知到达及时;
    – 变更数据的Push模式为Pull模式,降低了或去除了诸多耦合,包括:
            1) 去除trigger脚本与表字段及字段顺序的耦合;
            2) 去除应用节点与表字段顺序的耦合;
            3) 降低应用节点与表字段构成的耦合。
    – 应用节点无需复杂的包解析,简化后期维护。

当然为了该方案新增若干网元会给产品部署和维护带来一些复杂性,这算是不足之处吧。

四、Demo

这里有一个600多行代码的Demo,模拟新方案中几个角色:
    DB – trigger_sim.py
    应用节点 – app.c
    ccs_agent – ccs_agent.c

模拟的步骤大致如下(单机版):

a) 启动ZooKeeper
    $> zkServer.sh start
    JMX enabled by default
    Using config: /home1/tonybai/.bin/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
    Starting zookeeper … STARTED

b) 启动ccs_agent
    $> ccs_agent
    This is [ccs-member0000000037], i am a leader
    /ccs node exists
    /ccs/employee_info_tab node exists
    /ccs/boss_info_tab node exists
    trigger listen thread start up!
    item expire thread start up!

c) 启动app

d) 使用trigger_sim.py模拟DB触发trigger
        $> trigger_sim.py employee_info_tab ADD 1234567

可以看到ccs_agent输出结果如下:
    table[employee_info_tab], oper_type[ADD], id[1234567]

app的输出如下:
    child event happened: type[4]
    item-0000000015
    employee_info_tab: execute [ADD 1234567]

大约30s后,ccs_agent会输出如下:
    [expire]: employee_info_tab: expire [item-0000000015]

模拟步骤在README里有写。这里仅是Demo代码,存在硬编码以及异常处理考虑不全面的情况,不要拍砖哦。




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