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编程猫专属源码蛋兑换码难题。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unity游戏 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。全民发卡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编写的仙灵源码重要性。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，修仙网站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

       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。

       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。

       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。

       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。