本帖最后由 Costrict 于 2025-9-2 17:44 编辑
本期案例由lzmoonlight贡献。 近日,来自深信服的研发lzmoonlight,利用AI辅助编程工具Costrict定位多平台的采集器Pagent的句柄泄露问题,将原本人工操作需要2-3天的代码审查工作,压缩到只需要2小时内完成。他表示,Costrict检查了所有相关的句柄操作,没有遗漏任何潜在风险点,并准确识别出了最严重的进程句柄处理问题,修复人工审查容易忽略的细节。来看他的分享。 1. 案例背景深信服桌面云产品研发部维护的pagent项目是一个多平台的系统监控采集器,用于采集CPU、内存、进程、线程等系统数据并上报到iom平台。最近内部在Windows平台上发现了严重的句柄泄漏问题,导致进程长时间运行后句柄数量持续增长,最终影响系统性能和稳定性。 传统的排查方式需要开发人员手动分析大量代码,重点关注Windows API调用(如windows.CloseHandle等),耗时耗力且容易遗漏。面对这个复杂的问题,我们尝试借助AI辅助程工具Costrict来提高排查效率。
2.案例实操 第一步:提供项目背景和问题描述 首先,我给AI提供了一段背景信息:
这个项目是一个多平台的采集器pagent,用来采集cpu、内存,进程,线程等数据,上报到iom平台,但是这个进程在运行时发现了一些句柄泄露问题,尤其是windows端,泄漏非常明显,帮我分析代码,看看哪里有可能出现句柄泄漏。 第二步:引导AI了解项目结构 其次,我让AI查看项目根目录,了解整体结构: - <list_files> <path>.</path> <recursive>false</recursive> </list_files>
复制代码第三步:逐步深入分析关键代码 接下来,引导AI从主程序开始,逐步分析Windows相关的关键模块: - 查看主程序文件,了解Windows特定的初始化和清理逻辑
- 分析Windows采集器的核心文件
- 重点查看DLL相关的初始化和清理代码
- 深入分析进程信息采集相关的代码
- 检查性能计数器相关的句柄管理
复制代码第四步:提供具体的分析方向 当我发现AI过于关注panic处理时,我及时调整了分析重点: 主要关注一下windows.CloseHandle的时候,是不是会有些句柄没有释放,pannic的情况比较极端,不用过多考虑。 第五步:让AI重点关注具体的技术细节 我引导AI重点关注以下几个方面的句柄操作: windows.OpenProcess 和 windows.CloseHandle 的配对使用
3. 案例效果1) 全面的问题识别 AI成功识别出了6个主要的句柄泄漏风险点,包括: 2) 具体的代码定位 AI不仅发现了问题,还精确定位到了具体的代码行和函数,例如: agent/collector/windows/process.go:484-494 中的进程句柄处理 agent/collector/windows/process.go:617-668 中的PDH查询句柄管理 common/utils/utils_windows.go:295-300 中的事件句柄处理
3) 实用的修复建议 AI提供了具体的代码修复示例,包括: 相比之前实现了效果的大幅提升。 效率提升:原本需要2-3天的代码审查工作,在2小时内完成; 覆盖度提升:AI检查了所有相关的句柄操作,没有遗漏任何潜在风险点; 准确性提升:AI准确识别出了最严重的进程句柄处理问题,这是人工审查容易忽略的细节。
4. 经验总结这次AI辅助编程的实践让我深刻体会到,AI工具在代码审查和问题排查方面具有明显优势。它能够快速理解项目结构,系统性分析代码逻辑,准确识别潜在问题,并提供实用的解决方案。 关键的成功因素包括: AI并不是要替代开发人员,而是成为我们强大的助手。它能够处理大量重复性的分析工作,让开发人员能够专注于更复杂的设计和架构问题。希望大家在实际工作中多尝试使用AI辅助编程工具,把它融入到日常的开发流程中。
Costrict是一款开源、免费的IDE插件,具备代码生成、代码审查、代码补全等能力,支持本地化部署。如果你也有好的使用案例,欢迎分享出来,让我们一起探索AI辅助编程的最佳实践,共同提升AI编程的开发效率和代码质量。我们会赠送额外的600 Credits,供你体验Claude、Gemini等更加丰富的模型资源~ 欢迎大家收藏、体验、保持跟进,并给我们提供宝贵的建议~ |