跑得好好的Java進程，怎么突然就癱瘓了？
發布時間：2021-08-03 09:51:28 已幫助：98人
最近有很多小伙伴來問小編跑得好好的Java進程，怎么突然就癱瘓了？今天，小編就給大家帶來了導致Java進程癱瘓的一些共性原因，供大家交流和學習。
一、內存回收一直是java的痛點
用Java無法做出類似Redis這樣的產品。java的內存回收機制使我們在編寫代碼時不需要關注對象的回收，同時加大了內存回收的消耗，標記復制需要做內存拷貝，標記清除算法則需要stop the world。所以我們在使用緩存的時候，量稍微大一些就需要借助類似Redis這樣的中間件幫我們處理了。作為Javaer，我們享受了自動內存回收的安逸，同時也需要多了解下內存優化的方法。
二、為什么fgc停不下來了
1.什么情況下會gc
為了了解我們的系統為什么會不停fgc，我們需要先了解一下系統什么情況下會gc。在jvm層面，當我們new一個對象的時候，jvm會先在堆區分配對象需要的內存，這個時候如果內存不夠的話，就需要gc了，gc的返回結果就是對象的空間地址。jvm會先進行ygc，也就是我們通常說的標記復制，如果ygc之后依然申請不到空間，就會進行fgc了。同理，如果fgc之后依然沒有足夠的空間，就會循環的進行fgc，直到申請到足夠的空間。
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2.導致不停的fgc的原因
如上文所講，fgc有可能發生在你的每一行代碼。如果fgc之后依然沒有足夠的空間，就會不停的fgc，直到申請到足夠的空間。同時JVM會限制在拋出OutOfMemory錯誤之前在GC中花費的VM時間的比例。系統頻繁FGC大致有五種情況：
內存泄漏
請求處理變慢導致同時申請內存的線程太多
metaspace耗盡
常量池將堆區占滿
堆外內存耗盡
1w，正常情況下處理一個請求的時間是1ms，那同一時刻并行的請求數量僅為10。如果性能發生抖動，每個請求處理的時間增加到100ms，那同一時刻并行的請求數量就會增加到100個。每個線程在處理請求的時候都會new一些對象出來，長時間存活的線程會造成類似內存泄漏的效果，將系統的內存耗盡。同時fgc也會加劇系統性能的開銷，使系統變得更慢，產生雪崩。
三、如何讓系統fgc之后仍然能活下來
1.杜絕內存泄漏
內存泄漏造成系統癱瘓的頻率很高，有些系統定時從數據庫拉取配置信息緩存到集合中，但是set不小心寫成了list，最終在新增元素的時候內存溢出了。養成良好的編程習慣，多關注些細節，就能避免很多未知的問題。
2.并發限制：防止系統被撐死
每臺服務器都有并行處理請求的上限，不管請求處理的多快，超過上限之后就會被撐死，對高并發的請求做好并發數限制是保持系統穩定的必要條件。需要注意的是，有一些系統在拒絕過多的請求時，也會做一些降級邏輯，降級邏輯也是有性能開銷的，同樣需要做并發限制，如果降級的請求超過并發限制，將不進行降級邏輯直接拋出異常。我們可使用的限流組件有很多，推薦我們阿里自研的Sentinel和Netflix開源的Hystrix。
3.自適應限流：防止系統被摸死
我們需要自適應限流有兩個原因：
a.每臺服務器所處的環境是不一樣的
有些服務器和離線計算的vm混部在一起，有些部署在實體機，有些部署在新老型號的機器上，每臺服務器能承受的qps并不完全一樣。統一配置分布式系統中每臺服務器限流閥值，要么發揮不出每臺服務器應有的作用，要么在高qps的情況下一些比較慢的服務器宕機，所以用服務器作為限流粒度是最合適的。
b.設置了正確的限流閥值，也可能被摸死
當單機承受的QPS 6~20倍于限流的流量時，拒絕一次請求的開銷就無法忽略不記了。譬如春晚活動有些系統設置了正確的限流也被6~20倍于限流的流量沖垮。這種死法稱為被摸死。應對這種情況，我們可以做的是在受到6~20倍的大流量時，動態減少限流的閥值。比如系統最開始接受1000qps，5000的拒絕流量過來會把系統摸死，這個時候我們調整系統的閥值，限流設置到100，被摸死的閥值就可以高一些，這樣就算有6000個請求進來，我們系統也可以活下來。
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4.異常流量監控：防止長尾請求拖垮系統
我們盯系統監控的時候通常會關注99分位的數據，但如果設置了合理的限流，系統依然被流量打掛，就要從那百分之一的長尾數據入手了。有些長尾數據對系統的影響會非常大。想象如果一個put請求傳過來幾十兆的數據，對java是極為不友好的，很有可能產生fgc，讓請求變慢，導致一系列問題。
總之，磨刀不誤砍柴工，當我們的系統因為fgc一次又一次重啟的時候，不如花時間了解下系統產生性能問題的原因，將產生問題的那根針拔掉，晚上睡個安穩覺，白天更加充滿活力的挖新坑。希望每個程序員手里都是一個穩定的系統。
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