经常会被问你解决过线上问题没,怎么解决的,下面谈谈我遇到过的线上问题已经解决思路,但是肯定不全
1.CPU过高的问题
这个问题非常常见,但是这个问题的出现,大概率是因为程序代码的问题,导致有死循环而且死循环没有sleep,还有使用第三方工具由于使用的不合理或者工具存在的隐藏bug也会产生死循环的问题,该问题的排查思路一般是top找到cpu占用最大的进程,然后根据这个进程pid找到进程中占比cpu最大的线程,找到线程后,使用jvm工具jstack打印出当前线程的堆栈,比对找到对应的线程,然后排查原因,也可以使用工具Arthas等去排查,可能更简单。
我们使用redis消费队列时,如果获取不到数据时,需要sleep个时间再返回(死循环逻辑同理),如果不sleep而且长时间获取不到数据,就相当于整个cpu在空转,很快cpu就100%了,这里解决方案除了sleep,还可以使用redis本身提供的阻塞队列的方式,让redis去处理,但是要处理异常的情况,可能需要捕获异常处理
还有一次我们使用的一个第三方的做数据库sql解析的工具,当如果配置的sql满足某一个条件时,会导致抽象语法树解析出现问题,造成了死循环,线上cpu出现100%,我们换成另一个公式就完全没问题,这种就是第三方的问题,代码非常复杂,我们向源码作者提出了,但是修复是一个漫长的逻辑,我们只好换成了另一个Druid框架,解决这个问题。
2.内存过高的问题
出现该问题,先排除流量攻击,流量过大问题,基本可以从几个方面着手:
内存泄漏:是否有静态变量活着常量list或者map等一直在加数据,又没有定时清理,导致数据越来越大,最终导致oom了,解决这个问题先从业务出手,是否可以清理,怎么清理,避免内存泄漏;
大对象:这个是主要产生的原因,大对象产生有可能是代码的逻辑有问题导致,也有可能是数据库没分页或者查询的时候没有条件(例如mybatis使用if的时候条件没传入,会查询所有)导致一次性会读取大量的数据,导致内存的瞬间爆炸,导致oom
MetaSpace不足:一般是因为程序代码越来越多,jvm设置的参数还是以前的值,而且代码中存在的动态代理或者反射比较多,可能会导致
解决思路:限流 定时清理 分页 jvm参数调优
3.数据库死锁
产生的原因是相互等待,例如A事务在等B事务的锁,而B事务在等A事务释放锁,导致他们都释放不了,出现了循环等待,产生死锁
一般在做批量删除或者更新操作时会产生此问题,如果是使用mysql,隔离级别是RR时,该问题出现的可能性更高,因为此时区间锁会生效,锁的范围更大,因为批量更新操作在数据库层面是一个个更新的,例如A事务需要更新记录1和2,B事务需要更新2和1,A事务在更新1后,B事务正好在更新2,然后A事务在更新2的过程中,需要等待2记录的锁释放,而B事务需要等待记录1的锁释放,出现了循环等待,产生死锁
解决方案:
1.减小事务的粒度,事务只做更新操作,其他逻辑不要放在事务中
2.批量操作是否可以改为单个操作,或者保证批量更新的顺序是一致的,这样就不会出现死锁
3.减小事务的隔离层级,因为RR是锁区间,出现死锁的可能性更大,是否在业务需求范围内,改为RC减小这种死锁发生的概率
4.接口查询时间慢
找到查询慢的接口,定位出慢的原因,一般会有几个方面的原因:
1.逻辑混乱,效率低,例如循环里面查询数据库,接口嵌套层级太深,导致很多重复查询的数据,可以使用ThreadLocal,ddd等解决
2.慢SQL:索引失效,索引设置不合理,或者根据条件查询出的数据还是很大这种
3.数据一次性查询量太大
4.流量太大,导致线程在等待队列中
5.fullgc频繁
解决方案:限流熔断 合理建索引 sql优化 加缓存 分页查询 jvm调优 异步化
异步化:很多的逻辑用户可能不需要同步查看或者提供给用户进度查看,例如导入导出这种
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