给expvarmon插上数据持久化的“翅膀”

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/04/14/expvarmon-save-and-convert-to-xlsx

1. expvar包与expvarmon

Go在标准库中为暴露Go应用内部指标数据提供了标准的对外接口,这就是expvar包。expvar包通过init函数将内置的expvarHandler(一个标准http HandlerFunc)注册到http包ListenAndServe创建的默认Server上。

// $GOROOT/src/expvar/expvar.go
func init() {
        http.HandleFunc("/debug/vars", expvarHandler)
        Publish("cmdline", Func(cmdline))
        Publish("memstats", Func(memstats))
}

这样如果一个Go应用要想利用expvar默认暴露的内部指标数据,仅需做到两点:

  • 以副作用方式导入expvar包
import _ "expvar"
  • 启动默认HTTP Server
http.ListenAndServe("localhost:8080", nil)

我们来建立的使用expvar包暴露指标的最简单的例子:

// expvar_demo1.go
package main

import (
    _ "expvar"
    "net/http"
)

func main() {
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

这样expvar包的expvarHandler会自动响应到localhost:8080/debug/vars上的http请求:

$go build expvar_demo1.go
$./expvar_demo1 -w=1 -r=2

$curl localhost:8080/debug/vars
{
"cmdline": ["./expvar_demo1","-w=1","-r=2"],
"memstats": {"Alloc":227088,"TotalAlloc":227088,"Sys":71650320,"Lookups":0,"Mallocs":730,"Frees":13,"HeapAlloc":227088,"HeapSys":66715648,"HeapIdle":65937408,"HeapInuse":778240,"HeapReleased":65937408,"HeapObjects":717,"StackInuse":393216,"StackSys":393216,"MSpanInuse":37536,"MSpanSys":49152,"MCacheInuse":9600,"MCacheSys":16384,"BuckHashSys":3769,"GCSys":3783272,"OtherSys":688879,"NextGC":4473924,"LastGC":0,"PauseTotalNs":0,"PauseNs":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],"PauseEnd":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],"NumGC":0,"NumForcedGC":0,"GCCPUFraction":0,"EnableGC":true,"DebugGC":false,"BySize":[{"Size":0,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":8,"Mallocs":14,"Frees":0},{"Size":16,"Mallocs":297,"Frees":0},{"Size":24,"Mallocs":32,"Frees":0},{"Size":32,"Mallocs":20,"Frees":0},{"Size":48,"Mallocs":105,"Frees":0},{"Size":64,"Mallocs":31,"Frees":0},{"Size":80,"Mallocs":9,"Frees":0},{"Size":96,"Mallocs":13,"Frees":0},{"Size":112,"Mallocs":2,"Frees":0},{"Size":128,"Mallocs":7,"Frees":0},{"Size":144,"Mallocs":3,"Frees":0},{"Size":160,"Mallocs":16,"Frees":0},{"Size":176,"Mallocs":5,"Frees":0},{"Size":192,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":208,"Mallocs":33,"Frees":0},{"Size":224,"Mallocs":3,"Frees":0},{"Size":240,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":256,"Mallocs":10,"Frees":0},{"Size":288,"Mallocs":8,"Frees":0},{"Size":320,"Mallocs":2,"Frees":0},{"Size":352,"Mallocs":10,"Frees":0},{"Size":384,"Mallocs":24,"Frees":0},{"Size":416,"Mallocs":7,"Frees":0},{"Size":448,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":480,"Mallocs":1,"Frees":0},{"Size":512,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":576,"Mallocs":3,"Frees":0},{"Size":640,"Mallocs":3,"Frees":0},{"Size":704,"Mallocs":5,"Frees":0},{"Size":768,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":896,"Mallocs":7,"Frees":0},{"Size":1024,"Mallocs":7,"Frees":0},{"Size":1152,"Mallocs":10,"Frees":0},{"Size":1280,"Mallocs":4,"Frees":0},{"Size":1408,"Mallocs":1,"Frees":0},{"Size":1536,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":1792,"Mallocs":5,"Frees":0},{"Size":2048,"Mallocs":1,"Frees":0},{"Size":2304,"Mallocs":2,"Frees":0},{"Size":2688,"Mallocs":2,"Frees":0},{"Size":3072,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":3200,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":3456,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":4096,"Mallocs":4,"Frees":0},{"Size":4864,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":5376,"Mallocs":1,"Frees":0},{"Size":6144,"Mallocs":1,"Frees":0},{"Size":6528,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":6784,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":6912,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":8192,"Mallocs":1,"Frees":0},{"Size":9472,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":9728,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":10240,"Mallocs":8,"Frees":0},{"Size":10880,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":12288,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":13568,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":14336,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":16384,"Mallocs":0,"Frees":0},{"Size":18432,"Mallocs":0,"Frees":0}]}
}

如果我们不使用http.ListenAndServe建立的默认Server呢?expvar包也提供了相应的方法帮助你在自定义http server以及自定义请求路径上使用expvarHandler,我们看看下面示例:

// expvar_demo2.go
package main

import (
    "expvar"
    "net/http"
)

func main() {
    mux := http.NewServeMux()
    mux.Handle("/mydebug/myvars", expvar.Handler())
    var server = &http.Server{
        Addr:    "localhost:8081",
        Handler: mux,
    }

    server.ListenAndServe()
}

在这个示例中,我们利用http.ServeMux建立了expvarHandler响应的自定义路径(/mydebug/myvars),并自定义了一个http.Server,这样当expvar_demo2运行起来后,我们就可以在localhost:8081/mydebug/myvars上获取该应用暴露的指标数据了。

通过expvar_demo1的输出结果,我们看到expvar默认将命令行字段和runtime包的MemStats结构暴露给外部。我们也可以自定义要暴露到外部的数据,expvar包提供了常用指标类型的便捷接口以帮助我们更容易的自定义要暴露到外部的数据,看下面示例:

// expvar_demo3.go
package main

import (
    "expvar"
    _ "expvar"
    "net/http"
)

var (
    total *expvar.Int
)

func init() {
    total = expvar.NewInt("TotalRequest")
}

func main() {
    http.Handle("/", http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        total.Add(1)
        w.Write([]byte("hello, go\n"))
    }))
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

在这个示例中,我们自定义了一个公开指标TotalRequest,用于描述该Server总共处理了多少个请求。我们用*expvar.Int作为TotalRequest的类型,expvar.Int类型提供了并发安全的Add方法,利用该方法我们可以对指标做运算。运行上面示例后,我们就可以获取TotalRequest这个指标了:

$curl localhost:8080/debug/vars
{
"TotalRequest": 2,
... ..
}

expvar包提供了对外的数据接口,但观测方式却是你决定的。图形化的观测方式是对人类友好的,一位名为divan的gopher开发了expvarmon工具,该工具可以在命令行终端以图形化的方式实时展示特定的指标数据的变化,我们可以执行如下命令实时查看应用指标变化;

$expvarmon -ports="http://localhost:8080/debug/vars" -i 1s

命令执行的效果如下:

如果不指定指标,那么expvarmon默认展示上述图中的memstats的几个指标!

expvarmon支持实时获取数据并展示数据的实时变动趋势。但有些时候,我们不仅要看实时趋势,可能还需要将数据存储起来便于事后分析。但expvarmon不支持将数据序列化到磁盘并做历史数据查看和分析。笔者曾提过issue,但作者似乎认为这个项目完成度已经很高了,该项目到2019年后就没有更新了。因此自然也没人理我的issue。我也只能自己动手丰衣足食了。

2. expvarmon的大致原理

要想基于expvarmon二次开发出支持数据持久化的版本,我们首先需要大致弄清楚expvarmon的工作原理,这里我将其工作原理大致总结为下面这幅示意图:

  • expvarmon执行时的两个命令行标志参数很重要:-ports和-vars。前者决定了expvarmon启动多少个Service(每个Service一个goroutine承载):
// https://github.com/divan/expvarmon/blob/master/main.go

        for _, port := range ports {
                service := NewService(port, vars)
                data.Services = append(data.Services, service)
        }

后者用于指定expvarmon要实时显示的数据项:

// https://github.com/divan/expvarmon/blob/master/service.go

// NewService returns new Service object.
func NewService(url url.URL, vars []VarName) *Service {
        values := make(map[VarName]*Stack)
        for _, name := range vars { //根据vars建立存储对应var数据的Stack
                values[VarName(name)] = NewStack()
        }
    ... ...
}
  • expvar定时采集各个目标app的指标数据
// https://github.com/divan/expvarmon/blob/master/service.go

func main() {
    ... ...
    UpdateAll(ui, data)
        for {
                select {
                case <-tick.C:
                        UpdateAll(ui, data)
                case e := <-termui.PollEvents():
                        if e.Type == termui.KeyboardEvent && e.ID == "q" {
                                return
                        }
                        if e.Type == termui.ResizeEvent {
                                ui.Update(*data)
                        }
                }
        }
}

// UpdateAll collects data from expvars and refreshes UI.
func UpdateAll(ui UI, data *UIData) {
        var wg sync.WaitGroup
        for _, service := range data.Services {
                wg.Add(1)
                go service.Update(&wg) // 每个服务单独获取对应port的数据
        }
        wg.Wait()

        data.LastTimestamp = time.Now()

        ui.Update(*data) // 更新并刷新命令行终端ui
}

3. 持久化到csv文件中

大致了解expvarmon的运作原理后,我们就来设计和实现将expvarmon启动后针对每个port得到的指标数据存储到磁盘文件中留待后续分析之用,这里选择持久化到csv文件中,csv文件不仅便于直接打开并肉眼查看,也便于后续转换为其他文件格式,比如:Microsoft的excel文件。

下面是对expvarmon的设计与实现改动点:

  • 增加-w命令行标志参数(布尔型),如果为true,则持久化获取到的指标数据
// https://github.com/bigwhite/expvarmon/blob/master/main.go
var (
        ... ...
        serialize = flag.Bool("w", false, "Serialize the data into a disk file")
)
  • 在Service结构中增加持久化数据所需字段
// https://github.com/bigwhite/expvarmon/blob/master/service.go

// Service represents constantly updating info about single service.
type Service struct {
        ... ...
        vars    []VarName
        // for serializing the data
        // controlled by cmd option: serialize
        f *os.File
        w *csv.Writer // csv writer
}

vars用于存储该Service对应的指标名;f为文件名;w是创建的csv.Writer结构。

  • 在创建Service的时候,根据-w的值来决定是否创建持久化文件:
// https://github.com/bigwhite/expvarmon/blob/master/service.go
func NewService(url url.URL, vars []VarName) *Service {
    ... ...
    if *serialize {
                f, err := os.Create(s.Name + ".csv")
                if err != nil {
                        panic(err)
                }
                s.f = f
                s.w = csv.NewWriter(f)

                // write first record: category line
                record := []string{"time"}
                for _, v := range vars {
                        record = append(record, string(v))
                }
                s.w.Write(record)
                s.w.Flush()
        }
        ... ...
}

我们看到:当-w为true时,NewService创建了持久化文件,并用Service的Name+.csv后缀为其命名。文件创建成功后,我们将写入第一行csv数据,这一行数据为数据类别,就像下面这样:

// 10.10.195.133:8080.csv
time,mem:memstats.Alloc,mem:memstats.Sys,mem:memstats.HeapAlloc,mem:memstats.HeapInuse,duration:memstats.PauseNs,duration:memstats.PauseTotalNs

除了第一列为时间(time)外,其余列都是以指标名命名的,如:mem:memstats.Alloc。

  • 我们在Service的Update方法中定时写入指标数据
// https://github.com/bigwhite/expvarmon/blob/master/service.go

// Update updates Service info from Expvar variable.
func (s *Service) Update(wg *sync.WaitGroup) {
        ... ...
        if *serialize {
                // serialize the values to csv
                tm := time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")
                values := []string{tm}
                for _, name := range s.vars {
                        values = append(values, s.Value(name))
                }
                s.w.Write(values)
                s.w.Flush()
        }
}
  • 增加Service的Close方法以优雅关闭csv文件

和原expvarmon不同的是,我们二次开发的expvarmon在-w为true时会为每个Service创建一个磁盘文件,这样我们就需要记着在适当的时候优雅的关闭这些csv格式的磁盘文件。

// https://github.com/bigwhite/expvarmon/blob/master/service.go

// Close does some cleanup before service exit
func (s *Service) Close() {
        if *serialize {
                if s.f != nil {
                        s.f.Close()
                }
        }
}

我们在程序退出前通过defer来调用Service的关闭方法:

// https://github.com/bigwhite/expvarmon/blob/master/main.go

func main() {
    ... ...
        // Init UIData
        data := NewUIData(vars)
        for _, port := range ports {
                service := NewService(port, vars)
                data.Services = append(data.Services, service)
        }

        defer func() {
                // close service before program exit
                for _, service := range data.Services {
                        service.Close()
                }
        }()
    ... ...
}

按照上述这几点改造后,我们再执行如下命令:

$expvarmon -ports="http://10.10.195.133:8080/debug/vars" -i 1s -w=true

我们将得到10.10.195.133:8080.csv文件(如果-ports由多个值组成,那么将生成多个.csv文件),内容如下:

$cat 10.10.195.133:8080.csv
time,mem:memstats.Alloc,mem:memstats.Sys,mem:memstats.HeapAlloc,mem:memstats.HeapInuse,duration:memstats.PauseNs,duration:memstats.PauseTotalNs
2021-04-09 16:55:58,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:55:59,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:00,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:01,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:02,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:03,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:04,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:05,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:06,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:07,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:08,16MB,88MB,16MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:09,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:10,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:11,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:12,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:13,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:14,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:15,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:16,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
2021-04-09 16:56:17,15MB,88MB,15MB,25MB,159µs,1m50s
... ...

4. 将csv数据转换为excel图表

csv存储了各个应用暴露给外部的分时指标数据,但要对这些数据进行分析,我们需要将csv中的数据以可视化的形式展示出来,而excel图表是一个不错的选择。

为此,我建立了一个csv2xls的工具项目,专门用来将expvarmon生成的csv文件转换为excel图表。

csv2xls的用法如下:

$./csv2xls -h
Usage of ./csv2xls:
  -col int
        the column which we draw a chart based on, default: 1 (range 0~max-1) (default 1)
  -i string
        the name of csv file
  -o string
        the name of xls file

Examples:
        ./csv2xls -i xxx.csv
        ./csv2xls -i xxx.csv -o yyy.xlsx

csv2xls将csv文件中的数据读取并存储在xls中,并支持基于其中某列数据生成对应的折线图。以上面的10.10.195.133:8080.csv为例,我们通过命令:csv2xls -i 10.10.195.133:8080.csv即可生成如下excel图表文件:

csv2xls使用p著名的excelize(go语言execl操作库)](github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize)生成excel文件。

5. 小结

至此,我们给expvarmon插上数据持久化的“翅膀”的目的算是初步达到了。但是由于app指标数据千变万化,expvarmon使用的byten包又给解析指标数据单位带来了一些复杂性,因此csv2xls还不完善,后续还有很大的改进的空间。

  • 支持公开指标持久化的expvarmon的代码在这里(https://github.com/bigwhite/expvarmon)。
  • csv2xls的代码在这里(https://github.com/bigwhite/csv2xls)。

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Go标准库flag包的“小陷阱”

本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/04/12/pitfall-in-std-flag-pkg

Go语言号称“自带电池(battery-included)”,这意味着Go标准库可开箱即用,为Gopher提供了功能丰富的常用工具包,足以应付多数日常开发所需。尤其在Go语言擅长的领域,Go标准库工具包更是有着广泛的应用。下图是Go官方2020年用户调查的结果:

我们看到cli(command-line interface)领域开发占据了Go语言应用的Top2位置,仅次于开发API/RPC服务。而普通cli应用的开发总是离不开标准库的flag包。

flag包估计是很多gopher入门go语言的必经之路。flag使用起来十分简单,功能也不差,常规的命令行程序的flag形式它都支持,比如下面这个示例程序:

// flag_demo1.go
package main

import (
    "flag"
    "fmt"
)

var (
    n = flag.Int("n", 1234, "help message for flag n")
)

func main() {
    flag.Parse()
    fmt.Printf("n=%d\n", *n)
}

flag_demo1仅支持一个cmd flag: -n。我们可以像下面这样使用flag_demo1这个cli程序,为变量n传值:

$go build flag_demo1.go

$./flag_demo1
n=1234 //默认值

$./flag_demo1 -n 1111
n=1111

$./flag_demo1 --n 1111
n=1111 // --n和-n是等价的

$./flag_demo1 -n=2222
n=2222

$./flag_demo1 --n=2222
n=2222

我们看到,我们可以使用下面四种形式为一个整型flag变量传参数:

  • -n value
  • –n value
  • -n=value
  • –n=value

无论使用哪种形式,它们起到的效果是等价的。

但是当我们将flag放置在cli应用的最后面时,我们要小心了:

$./flag_demo1 show -n=2222
n=1234

我们看到虽然我们在命令行因公flag_demo1的参数列表中进行了-n=2222的参数传递,但flag_demo1的flag包直接无视了这次参数传递,而将变量n置为默认值1234了。

这是因为flag包的命令行参数的解析逻辑是:当碰到第一个非flag参数时,便停止解析。上面命令行执行时传入的“show”并非flag_demo1的flag参数,因此flag包就会在解析完show后停止后面命令行参数(-n=2222)的解析,于是上述命令行就等价于:

$./flag_demo1 show
n=1234

那么n=1234就不足为奇了!这被我称为flag包的第一个“小陷阱”。不仅像“show”这样的非flag参数可以阻断flag包对命令行参数列表的继续解析,单独存在的“-”和“–”也具有同样的“阻断功能”:

$./flag_demo1 -- -n=2222
n=1234
$./flag_demo1 - -n=2222
n=1234

我们也常在命令行flag参数中使用bool类的参数值,比如下面示例:

// flag_demo2.go

package main

import (
    "flag"
    "fmt"
)

var (
    n  = flag.Int("n", 1234, "int value for flag n")
    b1 = flag.Bool("b1", false, "bool value for flag b1")
    b2 = flag.Bool("b2", false, "bool value for flag b2")
)

func main() {
    flag.Parse()
    fmt.Printf("n=%d\n", *n)
    fmt.Printf("b1=%t\n", *b1)
    fmt.Printf("b2=%t\n", *b2)
}

这个示例中有两个bool型flag参数和一个int型flag参数,我们来运行一下该cli应用:

$go build flag_demo2.go
$./flag_demo2 -b1 true -b2 true -n 2222
n=1234
b1=true
b2=false

运行的输出似乎与预期结果不符啊!为什么b2变量的值依旧为false,变量n的值为啥不是2222?难道在多个flag参数下,flag包有bug?其实不是的!

问题就在于bool类型flag参数的特殊性。由于一些原因,bool类型flag参数不支持“-arg value”形式,只支持下面两种形式:

-arg
-arg=value

我们按bool类型flag参数的正确传递方法再运行一下上面的flag_demo2:

$./flag_demo2 -b1=true -b2=true -n 2222
n=2222
b1=true
b2=true

这回的输出与预期吻合。

但细心的朋友可能会发现,之前的错误用法:

$./flag_demo2 -b1 true -b2 true -n 2222

十分有迷惑性!因为变量b1的输出值是符合预期的,这让人误以为flag参数的传递方法是正确无误的。这种“错觉”让gopher不知不觉地掉入了flag包的第二个“陷阱”中。而上面的错误flag参数值传递实质上等价于:

$./flag_demo2 -b1

这就是为什么b1=true,而b2和n均为默认值的原因了!

flag包是我们日常最广泛使用的标准库包之一,因此务必了解flag包可能被误用的情况,别掉入flag包的“小陷阱”中!陷阱虽小,出事是大,希望这里的分享能帮助大家在日常绕过这些“陷阱”!


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