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1.What？一个 Dubbo 服务启动要两个小时！源码
2.线上环境OOM频发，分析MyBatis有坑...
3.面试官问：SpringBoot中@Async默认线程池导致OOM如何解决？
4.线程阻塞问题-log4j
5.26期内存持续上升，源码如何排查?分析
6.给你的Java程序拍个片子吧：jstack命令解析

What？一个 Dubbo 服务启动要两个小时！

       前言

       在测试环境中，源码遇到了 Dubbo 服务启动异常的分析红包群网站源码难题。现象显示，源码应用在初次启动时异常缓慢，分析需要耗时约两个小时才能正常运行。源码测试人员尝试排查数据库、分析Zookeeper 等连接问题，源码但并未找到原因。分析最终，源码通过 jstack 工具获取线程快照发现，分析主线程卡在了 Dubbo 服务配置中的源码某个方法中，具体为 ServiceConfig.java 的 行代码。

       深入分析

       根据源码分析，问题根源在于主线程试图获取本机 IP 并将其注册至 Zookeeper，以便用于服务调用。在执行 Inet4AddressImpl.getLocalHostName 方法时，发现这是一个 native 方法，且调用耗时异常长。经过测试，发现本地主机名与 IP 的交互过程存在卡顿现象，且与 DNS 服务器交互速度明显较慢。

       解决策略

       分析问题后，考虑到这是一个 native 方法，与应用主体逻辑无关，进一步探究问题是否源于服务器配置。通过 ping 服务器的主机名与 IP，发现主机名的鑫众大富豪源码获取过程存在延迟，导致整个系统启动缓慢。为了解决问题，尝试在 /etc/hosts 配置文件中添加了主机名与 IP 的映射，使得直接 ping 主机名能够快速响应，从而解决了 Dubbo 服务启动缓慢的问题。

       总结与反思

       解决本次问题后，我们总结了以下几个关键点：首先，DNS 服务器的交互速度对应用启动时间有显著影响，应关注其响应速度。其次，Dubbo 在依赖外部资源获取时，应提高其健壮性，例如在长时间未成功获取资源时，可以抛出异常或提供更明确的错误提示，协助开发者快速定位问题。通过此次经历，我们意识到优化 DNS 配置与提升外部依赖处理逻辑的效率对于提高系统稳定性至关重要。

线上环境OOM频发，MyBatis有坑...

       线上服务频繁遭遇 OutOfMemoryError（OOM）问题，对业务造成了严重影响，一天内服务重启多达五次，导致整个系统几乎瘫痪。通过Skywalking追踪，发现链路调用大部分呈现红色，亟待解决。作为排查者，我接手了这个任务。

       首先，我分析了OOM的常见原因，主要包括堆内存和元空间不足。天翼超高清源码在我们的案例中，Mybatis的问题浮出水面。源码分析显示，Mybatis在拼接SQL时，通过集合存储SQL和参数，当SQL参数过多导致SQL过长时，集合会变得庞大，回收不及时就会引发内存溢出。

       由于环境限制，无法直接通过jstack、jmap工具定位问题，这增加了排查的难度。但在网络搜索中，我找到了一篇与DruidDataSource和Mybatis相关的问题，这让我找到了问题的线索，即多线程并发操作可能导致内存占用过高，从而触发OOM。

       进一步的源码分析揭示，DynamicContext类中的ContextMap（继承自HashMap）在存储SQL参数和占位符时，存在无法被GC回收的问题。当并发查询量增加时，这可能导致内存溢出。我通过线上复现情景，验证了这一理论，发现服务频繁进行Full GC，最终引发了OOM。

       针对问题，我提出解决方案：优化SQL拼接，避免过长的SQL体积，强调代码和SQL编写的qq空间登录页面源码重要性。同时，为了应对未来可能的故障，我配置了docker中的OOM保留dump文件，以备不时之需。

面试官问：SpringBoot中@Async默认线程池导致OOM如何解决？

       面临问题

       在进行项目测试时，我们遇到了内存溢出（OOM）问题，具体日志显示为“unable to create new native thread”。该项目使用SpringBoot架构，我们通过Jstack工具分析，发现大量线程处于可运行状态，表明线程创建量过大。

       问题解析

       内存溢出主要有三种类型：第一，PermGen space，通常因程序中加载大量JAR或Class文件引起；第二，Java heap space，由程序创建对象过多导致；第三，无法创建新本地线程，这可能因创建线程数量过多，导致内存消耗过大。

       初步分析

       根据日志分析，我们怀疑是线程创建过多导致的问题。通过将应用线程信息打印到文件，发现大量线程处于可运行状态，这进一步确认了线程创建过多的假设。

       代码探究

       问题出在日志写库服务的`writeLog`方法上，该方法使用了`@Async`注解，实现异步写入逻辑。但服务并未自定义异步配置，而是使用了Spring默认的`SimpleAsyncTaskExecutor`线程池，该配置默认为每个任务创建一个新线程，粉粉链配对源码这在高并发压测环境下，可能导致线程数量激增，从而导致内存溢出。

       深入了解

       `SimpleAsyncTaskExecutor`线程池具备限流机制，通过`concurrencyLimit`属性控制。默认情况下，此属性值为-1，即不开启限流，导致在高并发情况下持续创建线程。源码分析揭示了限流机制实现，即当线程数超过`concurrencyLimit`时，当前线程会进入等待状态，直至线程数减至允许范围。

       实践验证

       我们通过模拟测试验证了此机制。在未开启限流的情况下，启动个线程调用异步方法，使用Java VisualVM监控工具观察到线程数迅速增长，直至达到系统限制。开启限流后，线程数得到了有效控制，但这也引入了执行效率的降低，出现了主线程等待和线程竞争的情况。这种限流机制适用于任务处理速度较快的场景，对于处理时间较长的应用并不适用。

       最终解决方案

       为解决线程创建过多导致的内存溢出问题，我们采取了以下策略：

       1. 自定义线程池，利用`LinkedBlockingQueue`阻塞队列限制线程池的最大线程数。

       2. 定义拒绝策略，当任务队列满时，拒绝处理新任务并记录日志。

       通过这些改进，我们成功解决了内存溢出问题，同时确保了应用的稳定性和响应效率。

线程阻塞问题-log4j

       Log4j：灵活的日志管理神器</

       Apache的开源之作Log4j，以其强大的配置能力，让我们能够精准地控制日志流向，无论是控制台输出、文件记录、GUI组件，还是网络服务和系统日志，都能随心所欲。它的灵活性在于，只需一个配置文件，就能调整日志级别和格式，无需改动应用代码，大大提升了开发效率。

       压力测试中的线程阻塞疑云</

       当进行压力测试时，遇到TPS不升反降的情况，尽管服务器和压力机的指标均正常，这可能暗示着线程阻塞的问题。这时，我们需要通过jstack来深入剖析，比如抓取三个进程快照：jstack进程 > 1.log、2.log、3.log，来揭示问题根源。

       深入分析线程快照</

       在快照中，搜索关键字"BLOCKED"，重点关注以"com"、"cn"、"org"开头的类，如CaseController.class。这是我们的测试焦点，它与接口调用紧密相关。反编译工具的使用有助于揭示潜在的加锁机制，即使这些锁隐藏在依赖包的内部代码中。

       依赖包中的秘密</

       深入分析后，定位到具体代码文件和行号，这为我们找到问题的症结提供了关键线索。在日志框架的底层实现中，我们可能会发现由于框架内置的加锁机制，导致了线程阻塞。

       解决线程阻塞：策略与选择</

       面对线程阻塞，我们有几种可能的应对策略：

代码层面调整</：尝试修改Log4j源码以移除潜在的锁，但这通常是不可行的，且风险较高。

日志优化</：提升日志级别，减少不必要的输出，以降低阻塞发生的概率，但这并不能从根本上解决问题。

切换日志框架</：推荐考虑升级到log4j2或logback，这些现代的日志框架往往提供了更高效的解决方案，有助于彻底解决线程阻塞问题。

       总结起来，通过细致的分析和策略选择，我们能够有效地应对Log4j引发的线程阻塞问题，提升系统的性能和稳定性。

期内存持续上升，如何排查?

       当内存持续上升时，定位问题并不容易，特别是在复杂的进程和业务线程中。这时，我们需要借助恰当的工具来帮助我们分析。以下是几种常用的排查内存问题的工具和方法：

       首先，Linux命令行中的top命令，作为最常用的监控工具，可以实时显示进程的CPU和内存使用情况。通过top -Hp pid，可以查看特定线程的资源占用。

       其次，vmstat能提供更深入的系统资源监控，包括内存和CPU使用，但主要用于观察进程的上下文切换。而pidstat则可深入到线程级别，通过其参数如pidstat -p pid -r 1 3，我们可以监测内存使用情况。

       对于Java应用，JDK提供了强大的工具。例如，jstat用于实时监控堆内存和垃圾回收，而jmap则用于查看堆内存配置和详细使用情况，通过jmap -histo[:live] pid可以查看对象统计。

       jstack则用于分析线程堆栈，有助于排查死锁问题。这些工具在简单场景中能快速定位问题，但在复杂场景下，可能需要结合源码分析，不断积累经验才能达到高效性能调优。

       总的来说，排查内存问题并非易事，需要综合运用各种工具，不断学习和实践，才能找出问题根源。

给你的Java程序拍个片子吧：jstack命令解析

       当Java程序陷入长时间停滞，可能是健康状况堪忧，此时我们需要借助jstack进行诊断。jstack是Java虚拟机自带的堆栈跟踪工具，用于解析特定Java进程ID或core文件中的线程信息。

       使用jstack的基本命令格式如下，最常见的用法就是通过指定进程ID获取堆栈信息：

       选项说明：

       理解线程状态是分析的前提，Java的线程状态分为六种，但在jstack中，我们关注的通常是运行中的三种状态。jstack用于生成线程快照，有助于我们分析线程阻塞和同步问题。

       在多线程环境中，Java的监视锁（Monitor）是关键。理解Synchronized和Monitor的关系有助于深入分析，如需了解更多，可以查阅《Synchronized解析——如果你愿意一层一层剥开我的心》。

       实战中，我们先来看两个案例：一是死锁问题的排查。死锁是多个线程相互等待，无法继续执行。通过jstack分析，我们可以找到死锁的线索，比如源码中的线程阻塞情况。接着，通过jps获取进程ID，使用jstack -l查看堆栈信息，揭示死锁真相。

       第二个案例是CPU过高问题。通过top命令找到高占用CPU的java进程，进一步用jstack查看线程堆栈，找到占用资源最多的线程。然后，分析堆栈信息，查找可能的死循环或耗时操作。

       在实际操作中，我们通常会将这些信息记录到文件中，便于后续深入分析，甚至对比不同时间点的堆栈信息，以获取更准确的诊断结果。

       最后，对于jstack命令的使用，务必记住关键步骤，如定位进程、查看堆栈和记录信息，这将有助于我们更好地理解和解决Java程序的各种问题。