使用双异步后，从 191s 优化到 2s

news2024/9/27 7:16:36

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    • 一、一般我会这样做：
      • 操作起来，如果文件比较多，数据量都很大的时候，会非常慢。
    • 二、谁写的？拖出去，斩了！
      • 优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，速度快了很多。
      • 优化2：如果单个Excel文件过大，可以采用 异步 + 多线程 读取若干行，分批入库。
      • 优化3：如果文件数量过多，可以采一个Excel一个异步，形成完美的双异步读取插入。
      • 1、readExcelCacheAsync控制类
      • 2、分批读取超大Excel文件
      • 3、异步批量入库
      • 4、异步线程池工具类
        • @Async的作用就是异步处理任务。
        • 默认线程池的默认配置如下：
        • 也可以通过yml重新配置：
      • 5、异步失效的原因
    • 三、线程池中的核心线程数设置问题
      • 1、我记得有这样一个说法，CPU的处理器数量
      • 2、我记得大家都习惯性的将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize设置成一样的，都爱设置成200。
      • 3、经过数十次的测试
    • 四、通过EasyExcel读取并插入数据库
      • 1、ReadEasyExcelController
      • 2、ReadEasyExeclAsyncListener
      • 3、ReadEasyExeclServiceImpl
      • 4、UserInfo

大家好，我是哪吒。

在开发中，我们经常会遇到这样的需求，将Excel的数据导入数据库中。

一、一般我会这样做：

  1. 通过POI读取需要导入的Excel；
  2. 以文件名为表名、列头为列名、并将数据拼接成sql；
  3. 通过JDBC或mybatis插入数据库；

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操作起来，如果文件比较多，数据量都很大的时候，会非常慢。

访问之后，感觉没什么反应，实际上已经在读取 + 入库了，只是比较慢而已。

读取一个10万行的Excel，居然用了191s，我还以为它卡死了呢！

private void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 读取第一个工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 总行数
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();

    StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();

    insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");

    XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
        insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
    }

    insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
    insertBuilder.append(" ) values ( ");

    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (int i = 1; i <= maxRow; i++) {
        XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
        String id = "";
        String name = "";
        for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
            if (j == 0) {
                id = xssfRow.getCell(j) + "";
            } else if (j == 1) {
                name = xssfRow.getCell(j) + "";
            }
        }

        boolean flag = isExisted(id, name);
        if (!flag) {
            stringBuilder.append(insertBuilder);
            stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
            for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
                stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
            }
            stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
            stringBuilder.append(" )").append("\n");
        }
    }

    List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
    int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
}

private static boolean isExisted(String id, String name) {
    String sql = "select count(1) as num from " + static_TABLE + " where ID = '" + id + "' and NAME = '" + name + "'";
    String num = JdbcUtil.executeSelect(sql, "num");
    return Integer.valueOf(num) > 0;
}

private static String uuid() {
    return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}

二、谁写的？拖出去，斩了！

优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，速度快了很多。

优化2：如果单个Excel文件过大，可以采用 异步 + 多线程 读取若干行，分批入库。

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优化3：如果文件数量过多，可以采一个Excel一个异步，形成完美的双异步读取插入。

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使用双异步后，从 191s 优化到 2s，你敢信？

下面贴出异步读取Excel文件、并分批读取大Excel文件的关键代码。

1、readExcelCacheAsync控制类

@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readExcelCacheAsync() {
    String path = "G:\\测试\\data\\";
    try {
		// 在读取Excel之前，缓存所有数据
        USER_INFO_SET = getUserInfo();

        File file = new File(path);
        String[] xlsxArr = file.list();
        for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
            File fileTemp = new File(path + "\\" + xlsxArr[i]);
            String filename = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
            readExcelCacheAsyncService.readXls(path + filename + ".xlsx", filename);
        }
    } catch (Exception e) {
        logger.error("|#ReadDBCsv|#异常: ", e);
        return "error";
    }
    return "success";
}

2、分批读取超大Excel文件

@Async("async-executor")
public void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 读取第一个工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 总行数
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();
    logger.info(filename + ".xlsx，一共" + maxRow + "行数据！");
    StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();

    insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");

    XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
        insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
    }

    insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
    insertBuilder.append(" ) values ( ");

    int times = maxRow / STEP + 1;
    //logger.info("将" + maxRow + "行数据分" + times + "次插入数据库！");
    for (int time = 0; time < times; time++) {
        int start = STEP * time + 1;
        int end = STEP * time + STEP;

        if (time == times - 1) {
            end = maxRow;
        }

        if(end + 1 - start > 0){
            //logger.info("第" + (time + 1) + "次插入数据库！" + "准备插入" + (end + 1 - start) + "条数据！");
            //readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsync(sheet, row, start, end, insertBuilder);
            readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsyncMybatis(sheet, row, start, end, insertBuilder);
        }
    }
}

3、异步批量入库

@Async("async-executor")
public void readXlsCacheAsync(XSSFSheet sheet, XSSFRow row, int start, int end, StringBuilder insertBuilder) {
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (int i = start; i <= end; i++) {
        XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
        String id = "";
        String name = "";
        for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
            if (j == 0) {
                id = xssfRow.getCell(j) + "";
            } else if (j == 1) {
                name = xssfRow.getCell(j) + "";
            }
        }

		// 先在读取Excel之前，缓存所有数据，再做判断
        boolean flag = isExisted(id, name);
        if (!flag) {
            stringBuilder.append(insertBuilder);
            stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
            for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
                stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
            }
            stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
            stringBuilder.append(" )").append("\n");
        }
    }

    List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
    if (collect != null && collect.size() > 0) {
        int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
    }
}

private boolean isExisted(String id, String name) {
    return ReadExcelCacheAsyncController.USER_INFO_SET.contains(id + "," + name);
}

4、异步线程池工具类

@Async的作用就是异步处理任务。
  1. 在方法上添加@Async，表示此方法是异步方法；
  2. 在类上添加@Async，表示类中的所有方法都是异步方法；
  3. 使用此注解的类，必须是Spring管理的类；
  4. 需要在启动类或配置类中加入@EnableAsync注解，@Async才会生效；

在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，也就是不自定义线程池，@Async是有默认线程池的，使用的是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下：
  1. 默认核心线程数：8；
  2. 最大线程数：Integet.MAX_VALUE；
  3. 队列使用LinkedBlockingQueue；
  4. 容量是：Integet.MAX_VALUE；
  5. 空闲线程保留时间：60s；
  6. 线程池拒绝策略：AbortPolicy；

从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制的创建线程，我勒个吗啊。

也可以通过yml重新配置：
spring:
  task:
    execution:
      pool:
        max-size: 10
        core-size: 5
        keep-alive: 3s
        queue-capacity: 1000
        thread-name-prefix: my-executor

也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现以下@Async自定义线程池。

@EnableAsync// 支持异步操作
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {

    /**
     * com.google.guava中的线程池
     * @return
     */
    @Bean("my-executor")
    public Executor firstExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
        // 获取CPU的处理器数量
        int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
                200, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
        threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
        return threadPool;
    }

    /**
     * Spring线程池
     * @return
     */
    @Bean("async-executor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        // 核心线程数
        taskExecutor.setCorePoolSize(24);
        // 线程池维护线程的最大数量，只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程
        taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
        // 缓存队列
        taskExecutor.setQueueCapacity(50);
        // 空闲时间，当超过了核心线程数之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁
        taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
        // 异步方法内部线程名称
        taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");

        /**
         * 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略
         * 通常有以下四种策略：
         * ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
         * ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重试添加当前的任务，自动重复调用 execute() 方法，直到成功
         */
        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }
}

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5、异步失效的原因

  1. 注解@Async的方法不是public方法；
  2. 注解@Async的返回值只能为void或Future；
  3. 注解@Async方法使用static修饰也会失效；
  4. 没加@EnableAsync注解；
  5. 调用方和@Async不能在一个类中；
  6. 在Async方法上标注@Transactional是没用的，但在Async方法调用的方法上标注@Transcational是有效的；

三、线程池中的核心线程数设置问题

有一个问题，一直没时间摸索，线程池中的核心线程数CorePoolSize、最大线程数MaxPoolSize，设置成多少，最合适，效率最高。

借着这个机会，测试一下。

1、我记得有这样一个说法，CPU的处理器数量

将核心线程数CorePoolSize设置成CPU的处理器数量，是不是效率最高的？

// 获取CPU的处理器数量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;

Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。

  • CPU密集型，线程池大小设置为N，也就是和cpu的线程数相同，可以尽可能地避免线程间上下文切换，但在实际开发中，一般会设置为N+1，为了防止意外情况出现线程阻塞，如果出现阻塞，多出来的线程会继续执行任务，保证CPU的利用效率。
  • IO密集型，线程池大小设置为2N，这个数是根据业务压测出来的，如果不涉及业务就使用推荐。

在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。

如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的提升，反而会导致系统缓慢。

我的电脑的CPU的处理器数量是24。

那么一次读取多少行最合适呢？

测试的Excel中含有10万条数据，10万/24 = 4166，那么我设置成4200，是不是效率最佳呢？

测试的过程中发现，好像真的是这样的。

2、我记得大家都习惯性的将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize设置成一样的，都爱设置成200。

是随便写的，还是经验而为之？

测试发现，当你将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize都设置为200的时候，第一次它会同时开启150个线程，来进行工作。

这个是为什么？

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3、经过数十次的测试

  1. 发现核心线程数好像差别不大
  2. 每次读取和入库的数量是关键，不能太多，因为每次入库会变慢；
  3. 也不能太少，如果太少，超过了150个线程，就会造成线程阻塞，也会变慢；

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四、通过EasyExcel读取并插入数据库

EasyExcel的方式，我就不写双异步优化了，大家切记陷入低水平勤奋的怪圈。

1、ReadEasyExcelController

@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readEasyExcel() {
    try {
        String path = "G:\\测试\\data\\";
        String[] xlsxArr = new File(path).list();
        for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
            String filePath = path + xlsxArr[i];
            File fileTemp = new File(path + xlsxArr[i]);
            String fileName = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
            List<UserInfo> list = new ArrayList<>();
            EasyExcel.read(filePath, UserInfo.class, new ReadEasyExeclAsyncListener(readEasyExeclService, fileName, batchCount, list)).sheet().doRead();
        }
    }catch (Exception e){
        logger.error("readEasyExcel 异常：",e);
        return "error";
    }
    return "suceess";
}

2、ReadEasyExeclAsyncListener

public ReadEasyExeclService readEasyExeclService;
	// 表名
    public String TABLE_NAME;
    // 批量插入阈值
    private int BATCH_COUNT;
    // 数据集合
    private List<UserInfo> LIST;

    public ReadEasyExeclAsyncListener(ReadEasyExeclService readEasyExeclService, String tableName, int batchCount, List<UserInfo> list) {
        this.readEasyExeclService = readEasyExeclService;
        this.TABLE_NAME = tableName;
        this.BATCH_COUNT = batchCount;
        this.LIST = list;
    }

    @Override
    public void invoke(UserInfo data, AnalysisContext analysisContext) {
        data.setUuid(uuid());
        data.setTableName(TABLE_NAME);
        LIST.add(data);
        if(LIST.size() >= BATCH_COUNT){
            // 批量入库
            readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
        }
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
        if(LIST.size() > 0){
        	// 最后一批入库
            readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
        }
    }

    public static String uuid() {
        return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
    }
}

3、ReadEasyExeclServiceImpl

@Service
public class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService {

    @Resource
    private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;

    @Override
    public void saveDataBatch(List<UserInfo> list) {
    	// 通过mybatis入库
        readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list);
        // 通过JDBC入库
        // insertByJdbc(list);
        list.clear();
    }
    
    private void insertByJdbc(List<UserInfo> list){
        List<String> sqlList = new ArrayList<>();
        for (UserInfo u : list){
            StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
            sqlBuilder.append("insert into ").append(u.getTableName()).append(" ( UUID,ID,NAME,AGE,ADDRESS,PHONE,OP_TIME ) values ( ");
            sqlBuilder.append("'").append(ReadEasyExeclAsyncListener.uuid()).append("',")
                            .append("'").append(u.getId()).append("',")
                            .append("'").append(u.getName()).append("',")
                            .append("'").append(u.getAge()).append("',")
                            .append("'").append(u.getAddress()).append("',")
                            .append("'").append(u.getPhone()).append("',")
                            .append("sysdate )");
            sqlList.add(sqlBuilder.toString());
        }

        JdbcUtil.executeDML(sqlList);
    }
}

4、UserInfo

@Data
public class UserInfo {

    private String tableName;

    private String uuid;

    @ExcelProperty(value = "ID")
    private String id;

    @ExcelProperty(value = "NAME")
    private String name;

    @ExcelProperty(value = "AGE")
    private String age;

    @ExcelProperty(value = "ADDRESS")
    private String address;

    @ExcelProperty(value = "PHONE")
    private String phone;
}

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1、git git是分布式的版本控制工具 git可以通过本地仓库管理文件的历史版本记录 # 本地仓库操作的命令 # 初始化本地库 git init # 添加文件到暂存区 git add . git checkout 暂存区要撤销的文件名称 # 提交暂存区文件 git commit -m 注释# 版本穿梭 # 查看提交记录 git log…
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Web 开发技术

Web 开发技术

Web 开发技术 | MDN (mozilla.org)https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web 开放的 Web 为开发者提供了巨大的机遇&#xff0c;为了充分利用这些技术&#xff0c;你需要知道如何使用它们。在下方你可以找到相关 Web 技术的文档链接。 面向 Web 开发者的文档 Web 开…
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.halo勒索病毒解密方法|勒索病毒解决|勒索病毒恢复|数据库修复

.halo勒索病毒解密方法|勒索病毒解决|勒索病毒恢复|数据库修复

尊敬的读者&#xff1a; 网络安全是当今数字时代的一大挑战&#xff0c;各种勒索病毒如.halo病毒层出不穷&#xff0c;对用户和企业的数据安全构成了严重威胁。本文将介绍.halo勒索病毒&#xff0c;以及如何恢复被其加密的数据文件&#xff0c;同时提供预防措施。在面对被勒索…
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【MySQL基础】：超详细MySQL完整安装和配置教程

【MySQL基础】：超详细MySQL完整安装和配置教程

&#x1f3a5; 屿小夏 &#xff1a; 个人主页 &#x1f525;个人专栏 &#xff1a; MySQL从入门到进阶 &#x1f304; 莫道桑榆晚&#xff0c;为霞尚满天&#xff01; 文章目录 &#x1f4d1;前言一. MySQL数据库1.1 版本1.2 下载1.3 安装1.4 客户端连接 &#x1f324;️全篇总…
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IDEA基本设置

IDEA基本设置

本博客适用于纯新手小白&#xff0c;或者刚下载IDEA想要优化开发添加配置的读者。 基础设置 不区分大小写代码补全 打开 IntelliJ IDEA。转到 “File”&#xff08;文件&#xff09; > “Settings”&#xff08;设置&#xff09;&#xff08;Windows/Linux&#xff09;或 “…
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众和策略证券开户首选：注册制是什么意思？

众和策略证券开户首选：注册制是什么意思？

注册制是什么意思&#xff1f; 注册制是指证券监管安排对在二级商场上市发行的包括股票在内的各型有价证券实施事前审理和注册的准则。 具体流程为&#xff0c;当企业或其它金融安排计划通过证券商场向大众发行股票、债券等证券时&#xff0c;需求先向监管安排提交恳求&#…
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【Linux】僵尸与孤儿 进程等待

【Linux】僵尸与孤儿 进程等待

目录 一&#xff0c;僵尸进程 1&#xff0c;僵尸进程 2&#xff0c;僵尸进程的危害 二&#xff0c;孤儿进程 1&#xff0c;孤儿进程 三&#xff0c;进程等待 1&#xff0c;进程等待的必要性 2&#xff0c;wait 方法 3&#xff0c;waitpid 方法 4&#xff0c;回收小结…
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基于ssm个人日常事务管理系统论文

基于ssm个人日常事务管理系统论文

摘 要 进入21世纪网络和计算机得到了飞速发展&#xff0c;并和生活进行了紧密的结合。目前&#xff0c;网络的运行速度以达到了千兆&#xff0c;覆盖范围更是深入到生活中的角角落落。这就促使 管理系统的发展。管理系统可以实现远程处理事务&#xff0c;远程工作信息和随时追…
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基于 Python 和Surprise库，新手轻松搭建推荐系统

基于 Python 和Surprise库，新手轻松搭建推荐系统

解密基于用户的推荐系统。 1、简介 在数据时代&#xff0c;推荐系统是提升用户体验的重要工具。今天介绍如何使用亚马逊的电影评分数据集创建电影推荐系统。 2、数据加载与探索 首先&#xff0c;通过加载和探索数据集开启数据分析过程。首先导入Pandas和Numpy&#xff0c;这…
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部署Zabbix监控

部署Zabbix监控

一、准备环境。&#xff08;Rocky Linux release 8.9&#xff09; 1、下载rocky-linux镜像&#xff0c;部署新的虚拟机 2、查看环境是否准备成功。 [rootlocalhost ~]# cat /etc/os-release NAME"Rocky Linux" VERSION"8.9 (Green Obsidian)"二、正式安…
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听GPT 讲Rust源代码--src/tools(25)

听GPT 讲Rust源代码--src/tools(25)

File: rust/src/tools/clippy/clippy_lints/src/methods/suspicious_command_arg_space.rs 在Rust源代码中&#xff0c;suspicious_command_arg_space.rs文件位于clippy_lints工具包的methods目录下&#xff0c;用于实现Clippy lint SUSPICIOUS_COMMAND_ARG_SPACE。 Clippy是Ru…
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