Stack trace java что это

Что такое stack trace, и как с его помощью находить ошибки при разработке приложений?

Иногда при запуске своего приложения я получаю подобную ошибку:

Мне сказали, что это называется «трассировкой стека» или «stack trace». Что такое трассировка? Какую полезную информацию об ошибке в разрабатываемой программе она содержит?

Немного по существу: довольно часто я вижу вопросы, в которых начинающие разработчики, получая ошибку, просто берут трассировки стека и какой-либо случайный фрагмент кода без понимания, что собой представляет трассировка и как с ней работать. Данный вопрос предназначен специально для начинающих разработчиков, которым может понадобиться помощь в понимании ценности трассировки стека вызовов.

Простыми словами, трассировка стека – это список методов, которые были вызваны до момента, когда в приложении произошло исключение.

Простой случай

В указанном примере мы можем точно определить, когда именно произошло исключение. Рассмотрим трассировку стека:

Это пример очень простой трассировки. Если пойти по списку строк вида «at…» с самого начала, мы можем понять, где произошла ошибка. Мы смотрим на верхний вызов функции. В нашем случае, это:

Для отладки этого фрагмента открываем Book.java и смотрим, что находится на строке 16 :

Это означает то, что в приведенном фрагменте кода какая-то переменная (вероятно, title ) имеет значение null .

Пример цепочки исключений

Иногда приложения перехватывают исключение и выбрасывают его в виде другого исключения. Обычно это выглядит так:

Трассировка в этом случае может иметь следующий вид:

В этом случае разница состоит в атрибуте «Caused by» («Чем вызвано»). Иногда исключения могут иметь несколько секций «Caused by». Обычно необходимо найти исходную причину, которой оказывается в самой последней (нижней) секции «Caused by» трассировки. В нашем случае, это:

Аналогично, при подобном исключении необходимо обратиться к строке 22 книги Book.java , чтобы узнать, что вызвало данное исключение – NullPointerException .

Еще один пугающий пример с библиотечным кодом

Как правило, трассировка имеет гораздо более сложный вид, чем в рассмотренных выше случаях. Приведу пример (длинная трассировка, демонстрирующая несколько уровней цепочек исключений):

В этом примере приведен далеко не полный стек вызовов. Что вызывает здесь наибольший интерес, так это поиск функций из нашего кода – из пакета com.example.myproject . В предыдущем примере мы сначала хотели отыскать «первопричину», а именно:

Однако все вызовы методов в данном случае относятся к библиотечному коду. Поэтому мы перейдем к предыдущей секции «Caused by» и найдем первый вызов метода из нашего кода, а именно:

Understanding Stack Traces and Debugging them Further

Recently a junior developer sent me an obfuscated stack trace and was pretty surprised when I instantly knew the problem and pointed him at the necessary change. To be fair, I had the advantage of being the person who put that bug there in the first place… But still the ability to glean information from a stack trace, even an obfuscated one, is a serious skill.

The stack trace in question was a ClassNotFoundException , that’s typically pretty easy and already tells you everything you need to know. The class isn’t there.Why it isn’t there is really a matter of what we did wrong. In this case since the project was obfuscated the bug was that this class wasn’t excluded from obfuscation.

Despite all the hate it got over the years, NullPointerException is one of my favorite exceptions. You instantly know what happened and in most cases the stack leads almost directly to the problem. There are some edge cases e.g.:

So which one triggered the NullPointerException ?

If you’re using the latest version of Java it would tell you, which is pretty cool. But if we’re still at Java 11 (or 8) there’s more than one option. At least 3 or maybe 4 if we cheat a bit:

myList is the obvious one but it rarely is null and if so you would see it immediately
offset can be null. It can be an Integer object in which case it can be null due to autoboxing. It’s also less likely
The most likely culprit in this specific case is the return value from the get() method which means one of the list elements is null
Finally invokeMethod itself can throw a NullPointerException . But that’s a bit of cheating since the stack will be a bit deeper

So without knowing anything about the code we can pretty much guess what failed at a line just by knowing the exception type. But this doesn’t lead us directly to the bug in all cases.

There Was a Null

That NullPointerException probably happened due to a null in the list. Assuming you verified that you might still not know how that null got into the list in the first place…

This isn’t hard to find out, let’s assume that the List is of the ArrayList type, in that case just open the ArrayList class (which you can do with Control-O in IntelliJ) and place a conditional breakpoint on the add() method. You can test if the value is null and that will stop at a breakpoint if someone tries to add null to the list.

Now this won’t catch all the cases of null sneaking into the list. It can do so via the stream API, via addAll() and a couple of other methods. The nice thing is that we can grab pretty much any one of those methods:

Since addAll() accepts a Collection we can use the standard contains() method to check if we have a null element in the Collection and if so stop.

What if this is “sometimes” OK?

So we run this code and bingo it stops at a breakpoint… But unfortunately this isn’t the right case. That breakpoint is related to a different list which we aren’t debugging right now. Apparently in that list a null value is OK and expected.

So we press continue and the breakpoint hits again and again and again. Each time for the wrong list… This is often the point where developers start cursing loudly and swearing off debuggers for good old logs.

So there are several ways around this problem. The most ideal one is to avoid that specific list. If you have a way of recognizing that list e.g. a global instance or the first element might be a specific value you can simply augment the original conditional breakpoint e.g. in this case we assume the first element in the null is OK list is 77 in which case this condition will workaround the problem:

This isn’t ideal but it works around the problem assuming it’s localized enough.

Nested Stack Traces

So this is one of the “pains” in modern frameworks. The framework catches an exception and propagates it, wrapping it in its own exception. Rinse repeat. You end up with a Matryoshka doll of stack traces.

Sifting through all of those stacks and finding the one that matters is often a huge part of the pain. Especially in frameworks like Spring where the proxy code makes the stacks especially long and hard to read.

Can someone tell me what I did wrong here when trying to run our server locally…

Let’s try to break it down starting from the lowest exception which is usually the root cause:

There’s a problem connecting. A connection is refused which means our server is trying to connect to some other server but it’s failing.

So this gave us some basic information but nothing else.

Let’s proceed one exception upward and look at the second block. Since it’s large I’ll only focus on the edge of the exception:

Again nothing here. This is Apache connection code. But no information about who triggered it or why.

So we’re back all the way to the top which is less typical and here we can find the answer:

If you’ll look a bit below you will see org.keycloak packages. This essentially means I forgot to launch keycloak before launching the server. This was well hidden in that stack and required a lot of domain knowledge (we use keycloak) to figure that out.

This sucks. If I was new to the team trying to get stuff to launch (which is exactly when this sort of exception happens), I would have been baffled by the exception. At least it would have taken me a while to figure it out. Unfortunately, I have no silver bullet for that specific problem.

Just keep reading the stack, the answer is usually in the edge (bottom or top). Don’t give up if something isn’t instantly clear.

In many cases we can glean the cause of an exception we see in the log or get from the user by just reviewing the stack trace and digging deeper. Obviously, keep in mind nested exceptions and other such issues.

The debugger can still be a great ally when trying to figure out the root cause of an exception stack. We can leverage features like conditional breakpoints to narrow this down. Surprisingly, we didn’t touch on exception breakpoints in this post. I think they have their value but when we have a stack we already know (roughly) what happened and where.

We need something that goes beyond that and I tried to cover that in this article.

Stack trace

В языке программирования Java у программиста есть очень много способов получить информацию о том, что сейчас происходит в программе. И это не просто слова.

Например, программы на языке C++ после компиляции превращаются в один большой файл машинного кода и все, что во время выполнения доступно программисту, — это адрес куска памяти, который содержит машинный код, который сейчас выполняется. Не густо, скажем так.

В Java же, даже после компиляции, классы остаются классами, методы и переменные никуда не деваются, и у программиста есть много способов получить данные о том, что сейчас происходит в программе.

Стек-трейс

Например, в любой момент работы программы можно узнать класс и имя метода, который сейчас выполняется. И даже не одного метода, а получить информацию о всей цепочке вызовов методов от текущего метода до метода main() .

Список, состоящий из текущего метода, метода, который его вызвал, его вызвавшего метода и т.д., называется stack trace . Получить его можно с помощью команды:

Можно записать ее и в две строки:

Статический метод currentThread() класса Thread возвращает ссылку на объект типа Thread , который содержит информацию о текущей нити (о текущем потоке выполнения). Подробнее о нитях вы узнаете в квесте Java Core .

У этого объекта Thread есть метод getStackTrace() , который возвращает массив элементов StackTraceElement , каждый из которых содержит информацию об одном методе. Все элементы вместе и образуют stack trace .

Код
Вывод на экран

Как мы видим по выводу на экран, в приведенном примере метод getStackTrace() вернул массив из трех элементов:

Метод getStackTrace () класса Thread
Метод test () класса Main
Метод main () класса Main

Из этого стек-трейса можно сделать вывод, что:

Метод Thread.getStackTrace() был вызван методом Main.test() в строке 11 файла Main.java
Метод Main.test() был вызван методом Main.main() в строке 5 файла Main.java
Метод Main.main() никто не вызывал — это первый метод в цепочке вызовов.

Кстати, на экране отобразилась только часть всей имеющийся информации. Все остальное можно получить прямо из объекта StackTraceElement

Всё, что вы хотели знать о стек-трейсах и хип-дампах. Часть 1

Практика показала, что хардкорные расшифровки с наших докладов хорошо заходят, так что мы решили продолжать. Сегодня у нас в меню смесь из подходов к поиску и анализу ошибок и крэшей, приправленная щепоткой полезных инструментов, подготовленная на основе доклада Андрея Паньгина aka apangin из Одноклассников на одном из JUG’ов (это была допиленная версия его доклада с JPoint 2016). В без семи минут двухчасовом докладе Андрей подробно рассказывает о стек-трейсах и хип-дампах.

Пост получился просто огромный, так что мы разбили его на две части. Сейчас вы читаете первую часть, вторая часть лежит здесь.

Сегодня я буду рассказывать про стек-трейсы и хип-дампы — тему, с одной стороны, известную каждому, с другой — позволяющую постоянно открывать что-то новое (я даже багу нашел в JVM, пока готовил эту тему).

Когда я делал тренировочный прогон этого доклада у нас в офисе, один из коллег спросил: «Все это очень интересно, но на практике это кому-нибудь вообще полезно?» После этого разговора первым слайдом в свою презентацию я добавил страницу с вопросами по теме на StackOverflow. Так что это актуально.

Сам я работаю ведущим программистом в Одноклассниках. И так сложилось, что зачастую мне приходится работать с внутренностями Java — тюнить ее, искать баги, дергать что-то через системные классы (порой не совсем легальными способами). Оттуда я и почерпнул большую часть информации, которую сегодня хотел вам представить. Конечно, в этом мне очень помог мой предыдущий опыт: я 6 лет работал в Sun Microsystems, занимался непосредственно разработкой виртуальной Java-машины. Так что теперь я знаю эту тему как изнутри JVM, так и со стороны пользователя-разработчика.

Стек-трейсы

Стек-трейсы exception

Когда начинающий разработчик пишет свой «Hello world!», у него выскакивает эксепшн и ему демонстрируется стек-трейс, где произошла эта ошибка. Так что какие-то представления о стек-трейсах есть у большинства.

Перейдем сразу к примерам.

Я написал небольшую программку, которая в цикле 100 миллионов раз производит такой эксперимент: создает массив из 10 случайных элементов типа long и проверяет, сортированный он получился или нет.

По сути он считает вероятность получения сортированного массива, которая приблизительно равна 1/n! . Как это часто бывает, в программке ошиблись на единичку:

Что произойдет? Эксепшн, выход за пределы массива.
Давайте разбираться, в чем дело. У нас в консоль выводится:

но стек-трейсов никаких нет. Куда делись?

В HotSpot JVM есть такая оптимизация: у эксепшенов, которые кидает сама JVM из горячего кода, а в данном случае код у нас горячий — 100 миллионов раз дергается, стек-трейсы не генерируются.
Это можно исправить с помощью специального ключика:

Теперь попробуем запустить пример. Получаем все то же самое, только все стек-трейсы на месте.

Подобная оптимизация работает для всех неявных эксепшенов, которые бросает JVM: выход за границы массива, разыменование нулевого указателя и т.д.

Раз оптимизацию придумали, значит она зачем-то нужна? Понятно, что программисту удобнее, когда стек-трейсы есть.

Давайте измерим, сколько «стоит» у нас создание эксепшена (сравним с каким-нибудь простым Java-объектом, вроде Date).

С помощью JMH напишем простенькую бенчмарку и измерим, сколько наносекунд занимают обе операции.

Оказывается, создать эксепшн в 150 раз дороже, чем обычный объект.
И тут не все так просто. Для виртуальной машины эксепшн не отличается от любого другого объекта, но разгадка кроется в том, что практически все конструкторы эксепшн так или иначе сводятся к вызову метода fillInStackTrace, который заполняет стек-трейс этого эксепшена. Именно заполнение стек-трейса отнимает время.

Этот метод в свою очередь нативный, падает в VM рантайм и там гуляет по стеку, собирает все фреймы.

Метод fillInStackTrace публичный, не final. Давайте его просто переопределим:

Теперь создание обычного объекта и эксепшена без стек-трейса отнимают одинаковое время.

Есть и другой способ создать эксепшн без стек-трейса. Начиная с Java 7, у Throwable и у Exception есть protected-конструктор с дополнительным параметром writableStackTrace:

Если туда передать false, то стек-трейс генерироваться не будет, и создание эксепшена будет очень быстрым.

Зачем нужны эксепшены без стек-трейсов? К примеру, если эксепшн используется в коде в качестве способа быстро выбраться из цикла. Конечно, лучше так не делать, но бывают случаи, когда это действительно дает прирост производительности.

А сколько стоит бросить эксепшн?

Рассмотрим разные случаи: когда он бросается и ловится в одном методе, а также ситуации с разной глубиной стека.

Вот, что дают измерения:

Т.е. если у нас глубина небольшая (эксепшн ловится в том же фрейме или фреймом выше — глубина 0 или 1), эксепшн ничего не стоит. Но как только глубина стека становится большой, затраты совсем другого порядка. При этом наблюдается четкая линейная зависимость: «стоимость» исключения почти линейно зависит от глубины стека.

Дорого стоит не только получение стек-трейса, но и дальнейшие манипуляции — распечатка, отправка по сети, запись, — все, для чего используется метод getStackTrace, который переводит сохраненный стек-трейс в объекты Java.

Видно, что преобразование стек-трейса в 10 раз «дороже» его получения:

Почему это происходит?

Вот метод getStackTrace в исходниках JDK:

Сначала через вызов нативного метода мы узнаем глубину стека, потом в цикле до этой глубины вызываем нативный метод, чтобы получить очередной фрейм и сконвертировать его в объект StackTraceElement (это нормальный объект Java с кучей полей). Мало того, что это долго, процедура отнимает много памяти.

Более того, в Java 9 этот объект дополнен новыми полями (в связи с известным проектом модуляризации) — теперь каждому фрейму приписывается отметка о том, из какого он модуля.

Привет тем, кто парсит эксепшены с помощью регулярных выражений. Готовьтесь к сюрпризам в Java 9 — появятся еще и модули.

Давайте подведем итоги

Пара советов:

Стек-трейсы в тред дампах

Чтобы узнать, что же делает программа, проще всего взять тред дамп, например, утилитой jstack.

Фрагменты вывода этой утилиты:

Что здесь видно? Какие есть потоки, в каком они состоянии и их текущий стек.

Более того, если потоки захватили какие-то локи, ожидают входа в synchronized-секцию или взятия ReentrantLock, это также будет отражено в стек-трейсе.

Порой полезным оказывается малоизвестный идентификатор:

Он напрямую связан с ID потока в операционной системе. Например, если вы смотрите программой top в Linux, какие треды у вас больше всего едят CPU, pid потока — это и есть тот самый nid, который демонстрируется в тред дампе. Можно тут же найти, какому Java-потоку он соответствует.

В случае с мониторами (с synchronized-объектами) прямо в тред дампе будет написано, какой тред и какие мониторы держит, кто пытается их захватить.

В случае с ReentrantLock это, к сожалению, не так. Здесь видно, как Thread 1 пытается захватить некий ReentrantLock, но при этом не видно, кто этот лок держит. На этот случай в VM есть опция:

Если мы запустим то же самое с PrintConcurrentLocks, в тред дампе увидим и ReentrantLock.

Здесь указан тот самый id лока. Видно, что его захватил Thread 2.

Если опция такая хорошая, почему бы ее не сделать «по умолчанию»?

Она тоже чего-то стоит. Чтобы напечатать информацию о том, какой поток какие ReentrantLock’и держит, JVM пробегает весь Java heap, ищет там все ReentrantLock’и, сопоставляет их с тредами и только потом выводит эту информацию (у треда нет информации о том, какие локи он захватил; информация есть только в обратную сторону — какой лок связан с каким тредом).

В указанном примере по названиям потоков (Thread 1 / Thread 2) непонятно, к чему они относятся. Мой совет из практики: если у вас происходит какая-то длинная операция, например, сервер обрабатывает клиентские запросы или, наоборот, клиент ходит к нескольким серверам, выставляйте треду понятное имя (как в случае ниже — прямо IP того сервера, к которому клиент сейчас идет). И тогда в дампе потока сразу будет видно, ответа от какого сервера он сейчас ждет.

Хватит теории. Давайте опять к практике. Этот пример я уже не раз приводил.

Запускаем программку 3 раза подряд. 2 раза она выводит сумму чисел от 0 до 100 (не включая 100), третий — не хочет. Давайте смотреть тред дампы:

Первый поток оказывается RUNNABLE, выполняет наш reduce. Но смотрите, какой интересный момент: Thread.State вроде как RUNNABLE, но при этом написано, что поток in Object.wait().

Мне тоже это было не понятно. Я даже хотел сообщить о баге, но оказывается, такая бага заведена много лет назад и закрыта с формулировкой: «not an issue, will not fix».
В этой программке действительно есть дедлок. Его причина — инициализация классов.

Выражение выполняется в статическом инициализаторе класса ParallelSum:

Но поскольку стрим параллельный, исполнение происходит в отдельных потоках ForkJoinPool, из которых вызывается тело лямбды:

Код лямбды записан Java-компилятором прямо в классе ParallelSum в виде приватного метода. Получается, что из ForkJoinPool мы пытаемся обратиться к классу ParallelSum, который в данный момент находится на этапе инициализации. Поэтому потоки начинают ждать, когда же закончится инициализация класса, а она не может закончиться, поскольку ожидает вычисления этой самой свертки. Дедлок.

Почему вначале сумма считалась? Просто повезло. У нас небольшое количество элементов суммируется, и иногда все исполняется в одном потоке (другой поток просто не успевает).

Но почему же тогда поток в стек-трейсе RUNNABLE? Если почитать документацию к Thread.State, станет понятно, что никакого другого состояния здесь быть не может. Не может быть состояния BLOCKED, поскольку поток не заблокирован на Java-мониторе, нет никакой synchronized-секции, и не может быть состояния WAITING, потому что здесь нет никаких вызовов Object.wait(). Синхронизация происходит на внутреннем объекте виртуальной машины, который, вообще говоря, даже не обязан быть Java-объектом.

Стек-трейс при логировании

Представьте себе ситуацию: в куче мест в нашем приложении что-то логируется. Было бы полезно узнать, из какого места появилась та или иная строчка.

В Java нет препроцессора, поэтому нет возможности использовать макросы __FILE__, __LINE__, как в С (эти макросы еще на этапе компиляции преобразуются в текущее имя файла и строку). Поэтому других способов дополнить вывод именем файла и номером строки кода, откуда это было напечатано, кроме как через стек-трейсы, нет.

Генерим эксепшн, у него получаем стек-трейс, берем в данном случае второй фрейм (нулевой — это метод getLocation, а первый — вызывает метод warning).

Как мы знаем, получение стек-трейса и, тем более, преобразование его в стек-трейс элементы очень дорого. А нам нужен один фрейм. Можно ли как-то проще сделать (без эксепшн)?

Помимо getStackTrace у исключения есть метод getStackTrace объекта Thread.

Будет ли так быстрее?

Нет. JVM никакой магии не делает, здесь все будет работать через тот же эксепшн с точно таким же стек-трейсом.

Но хитрый способ все-таки есть:

Я люблю всякие приватные штуки: Unsafe, SharedSecrets и т.д.

Есть аксессор, который позволяет получить StackTraceElement конкретного фрейма (без необходимости преобразовывать весь стек-трейс в Java-объекты). Это будет работать быстрее. Но есть плохая новость: в Java 9 это работать не будет. Там проделана большая работа по рефакторингу всего, что связано со стек-трейсами, и таких методов там теперь просто нет.

Конструкция, позволяющая получить какой-то один фрейм, может быть полезна в так называемых Caller-sensitive методах — методах, чей результат может зависеть от того, кто их вызывает. В прикладных программах с такими методами приходится сталкиваться нечасто, но в самой JDK подобных примеров немало:

В зависимости от того, кто вызывает Class.forName, поиск класса будет осуществляться в соответствующем класс-лоадере (того класса, который вызвал этот метод); аналогично — с получением ResourceBundle и загрузкой библиотеки System.loadLibrary. Также информация о том, кто вызывает, полезна при использовании различных методов, которые проверяют пермиссии (а имеет ли данный код право вызывать этот метод). На этот случай в «секретном» API предусмотрен метод getCallerClass, который на самом деле является JVM-интринсиком и вообще почти ничего не стоит.

Как уже много раз говорилось, приватный API — это зло, использовать которое крайне не рекомендуется (сами рискуете нарваться на проблемы, подобные тем, что ранее вызвал Unsafe). Поэтому разработчики JDK задумались над тем, что раз этим пользуются, нужна легальная альтернатива — новый API для обхода потоков. Основные требования к этому API:

Простейший пример, как этим пользоваться:

Берем StackWalker и вызываем метод forEach, чтобы он обошел все фреймы. В результате получим такой простой стек-трейс:

То же самое с опцией SHOW_REFLECT_FRAMES:

В этом случае добавятся методы, относящиеся к вызову через рефлекшн:

Если добавить опцию SHOW_HIDDEN_FRAMES (она, кстати, включает в себя SHOW_REFLECT_FRAMES, т.е. рефлекшн-фреймы тоже будут показаны):

В стек-трейсе появятся методы динамически-сгенерированных классов лямбд:

А теперь самый главный метод, который есть в StackWalker API — метод walk с такой хитрой непонятной сигнатурой с кучей дженериков:

Метод walk принимает функцию от стек-фрейма.

Его работу проще показать на примере.

Несмотря на то, что все это выглядит страшно, как этим пользоваться — очевидно. В функцию передается стрим, а уже над стримом можно проводить все привычные операции. К примеру, вот так выглядел бы метод getCallerFrame, который достает только второй фрейм: пропускаются первые 2, потом вызывается findFirst:

Метод walk возвращает тот результат, который возвращает эта функция стрима. Все просто.
Для данного конкретного случая (когда нужно получить просто Caller класс) есть специальный shortcut метод:

Еще один пример посложнее.

Обходим все фреймы, оставляем только те, которые относятся к пакету org.apache, и выводим первые 10 в список.

Интересный вопрос: зачем такая длинная сигнатура с кучей дженериков? Почему бы просто не сделать у StackWalker метод, который возвращает стрим?

Если дать API, который возвращает стрим, у JDK теряется контроль над тем, что дальше над этим стримом делают. Можно дальше этот стрим положить куда-то, отдать в другой поток, попробовать его использовать через 2 часа после получения (тот стек, который мы пытались обойти, давно потерян, а тред может быть давно убит). Таким образом будет невозможно обеспечить «ленивость» Stack Walker API.

Основной поинт Stack Walker API: пока вы находитесь внутри walk, у вас зафиксировано состояние стека, поэтому все операции на этом стеке можно делать lazy.

На десерт еще немного интересного.

Как всегда, разработчики JDK прячут от нас кучу сокровищ. И помимо обычных стек-фреймов они для каких-то своих нужд сделали живые стек-фреймы, которые отличаются от обычных тем, что имеют дополнительные методы, позволяющие не только получить информацию о методе и классе, но еще и о локальных переменных, захваченных мониторах и значениях экспрешн-стека данного стек-фрейма.

Защита здесь не ахти какая: класс просто сделали непубличным. Но кто же нам мешает взять рефлекшн и попробовать его? (Примечание: в актуальных сборках JDK 9 доступ к непубличному API через рефлекшн запрещён. Чтобы его разрешить, необходимо добавить опцию JVM —add-opens=java.base/java.lang=ALL-UNNAMED )

Пробуем на таком примере. Есть программа, которая рекурсивным методом ищет выход из лабиринта. У нас есть квадратное поле size x size. Есть метод visit с текущими координатами. Мы пытаемся из текущей клетки пойти влево / вправо / вверх / вниз (если они не заняты). Если дошли из правой-нижней клетки в левую-верхнюю, считаем, что нашли выход и распечатываем стек.

Если я делаю обычный dumpStack, который был еще в Java 8, получаем обычный стек-трейс, из которого ничего не понятно. Очевидно — рекурсивный метод сам себя вызывает, но интересно, на каком шаге (и с какими значениями координат) вызывается каждый метод.

Заменим стандартный dumpStack на наш StackTrace.dump, который через рефлекшн использует live стек-фреймы:

В первую очередь надо получить соответствующий StackWalker, вызвав метод getStackWalker. Все фреймы, которые будут передаваться в getStackWalker, на самом деле будут экземплярами лайв стек-фрейма, у которого есть дополнительные методы, в частности, getLocals для получения локальных переменных.

Запускаем. Получаем то же самое, но у нас отображается весь путь из лабиринта в виде значений локальных переменных:

На этом мы заканчиваем первую часть поста. Вторая часть здесь.

Лично встретиться с Андреем в Москве можно будет уже совсем скоро — 7-8 апреля на JPoint 2017. В этот раз он выступит с докладом «JVM-профайлер с чувством такта», в котором расскажет, как можно получить честные замеры производительности приложения, комбинируя несколько подходов к профилированию. Доклад будет «всего» часовой, зато в дискуссионной зоне никто не будет ограничивать вас от вопросов и горячих споров!

Кроме этого, на JPoint есть целая куча крутых докладов практически обо всем из мира Java — обзор планируемых докладов мы давали в другом посте, а просто программу конференции вы найдете на сайте мероприятия.