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一次奇异的Full GC问题排查全程记录

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简介：
本文详细记录了一次处理Java应用程序中全量垃圾收集（Full GC）异常情况的过程，通过分析和调试，最终解决了影响系统性能的问题。 本段落主要分享了一次诡异的Full GC查找问题的过程，并通过示例代码详细介绍了整个过程。对学习或工作中遇到类似问题的朋友来说具有一定的参考价值。希望读者能从中获得启发，解决实际工作中的难题。

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  • 一次奇异的Full GC问题排查全程记录
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    本文详细记录了一次处理Java应用程序中全量垃圾收集（Full GC）异常情况的过程，通过分析和调试，最终解决了影响系统性能的问题。 本段落主要分享了一次诡异的Full GC查找问题的过程，并通过示例代码详细介绍了整个过程。对学习或工作中遇到类似问题的朋友来说具有一定的参考价值。希望读者能从中获得启发，解决实际工作中的难题。
     
  • 关于一次Tomcat进程CPU占用过高问题的排查记录
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    本文详细记录了一次针对Apache Tomcat服务器进程中出现的高CPU占用问题的排查过程和解决方案。通过深入分析，最终定位并解决了导致性能瓶颈的具体原因。 本段落主要记录了一次针对Tomcat进程CPU占用过高的问题排查过程，并通过示例代码详细介绍了整个排查流程。文章内容对学习或工作中遇到类似问题的朋友具有一定的参考价值，希望需要的读者能够从中受益。
     
  • 一次Dubbo超时与CPU高负载问题的排查记录
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    本文详细记录了一次针对Dubbo框架中出现的服务超时及服务器CPU高负载问题的诊断和解决过程。通过系统分析定位到具体原因，并采取措施优化了服务性能，保证系统的稳定运行。适合开发人员参考学习。 最近经常有同事反馈我们灰度环境中的老交易系统（简称trade）存在Dubbo消费者调用其他服务超时的问题。由于该项目维护人员众多且灰度环境发布频繁，该问题一直没有得到解决。五一假期前再次收到类似反馈后，在空闲时间里决定分析导致超时的原因。 在排查过程中发现大量Dubbo服务调用出现异常情况，并记录了相关日志和数据以便进一步诊断问题根源。
     
  • 一次Python内存泄漏问题的记录与解决过程
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    本文详细记录了一次在Python项目中遇到的内存泄漏问题，通过分析和调试最终找到并解决了该问题的过程。 最近在工作中开始使用Python协程相关技术，并且接触了一些相关的模块如aiohttp、aiomysql 和 aioredis，在实际应用过程中遇到了不少问题。其中一次经历让我深刻体会到内存泄漏的困扰，这通常是我们在编写 Python 程序时较少关注的问题（当然可能是因为我个人的技术水平还有待提升）。在 C 语言和 C++ 中，开发人员会更注重这类问题，但一旦我们的Python程序出现内存泄露，则同样会造成严重的影响。最近，在一个项目中遇到了类似的情况，并且幸运的是最终发现并不是我的代码导致了这个问题，而是某个外部库存在内存泄漏的问题。 为了帮助遇到相同困境的人们更好地理解和解决问题，我将通过一段简单的示例代码来模拟出这一问题的场景，并详细描述解决过程和方法。希望通过分享这些经验能够给其他人带来一定的参考价值。
     
  • 一次MongoDB性能问题的记录（从MySQL迁移至MongoDB）
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    本文记录了一次MongoDB性能优化的经历，重点讨论了从MySQL迁移到MongoDB过程中遇到的问题及解决方案。通过实际案例分享迁移和调优的经验教训。 MongoDB的性能问题通常涉及多个方面，包括硬件配置、数据导入方法、系统设置以及数据库内部操作。本段落将探讨从MySQL迁移到MongoDB过程中遇到的一些常见问题及解决方案。 当MongoDB在NUMA（非统一内存访问）架构上运行时，如果没有正确配置可能会引发性能问题。由于NUMA服务器具有多个处理器节点且每个节点拥有独立的内存资源，本地内存访问比远程内存更快。根据MongoDB的警告提示，应使用`numactl --interleave=all`命令来避免此类问题，这将使所有内存访问均匀分布在各节点上以提高效率。 在数据导入过程中速度下降以及PHP脚本中出现“cursor timed out”异常可能与查询效率、网络延迟或资源限制有关。MongoDB的mongoimport工具能够快速导入特定格式的数据，而自定义的PHP脚本可能会引入额外性能开销。增加`MongoCursor::$timeout`值并不能解决根本问题，因为这可能只是掩盖了其他潜在瓶颈，例如连接池管理、查询优化或者资源竞争。 此外，“recvfrom”操作阻塞可能是由于网络通信或资源限制引起的问题。“recvfrom”在IO操作繁忙时可能会被阻塞。数据文件预分配也可能影响性能，尤其是在MongoDB扩展数据文件过程中出现的阻塞行为。尽管使用预分片策略可以加速数据加载和导入过程（通常用于分片集群），但在单个实例中手动预分配数据文件可能不会有明显效果。对于像ext3这样的较慢创建大文件的文件系统来说，预先创建数据文件可能会减少延迟问题，在支持快速创建大文件的现代文件系统如ext4或xfs上这个问题不太显著。 寻求社区支持也是解决性能问题的重要途径之一。MongoDB官方论坛提供了宝贵的资源和专业建议。 从MySQL迁移到MongoDB时遇到的问题可能涉及硬件配置、导入策略选择、操作系统特性以及数据库内部行为的理解。正确地为NUMA环境配置MongoDB，优化数据导入过程，并监控系统资源是提升其性能的关键步骤。定期检查日志并及时调整参数设置同样重要，此外充分利用社区提供的支持将有助于快速诊断和解决问题。
     
  • 飞行班次安排问题
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    飞行班次安排问题探讨如何通过优化算法和模型设计来高效地规划航班时刻表，以满足航空公司运营需求、成本控制及提升乘客满意度。 关于航班调度的模型求解思路是：将所有处于最早延误航班之后到达或停驻该枢纽机场的飞机、备用飞机以及当天可以恢复使用的飞机作为调度对象，并重新指派给这些航班，以达到最小化延误成本或缩短延误时间的目的。
     
  • Tomcat假死问题排查
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    本内容详细介绍在使用Apache Tomcat服务器过程中遇到的“假死”现象，并提供系统的排查步骤和解决方案。适合开发者参考学习。 Tomcat假死排查手册提供了针对Apache Tomcat服务器出现假死状态的诊断与解决方法。这份手册详细介绍了如何通过日志分析、监控工具使用以及常见问题处理来定位并修复导致Tomcat服务响应缓慢或无响应的问题，帮助开发者和运维人员快速恢复系统正常运行。
     
  • 记录一次网站无法访问的解决经历及服务器80端口问题处理过程
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    本文记录了一次因网站无法访问而展开的技术排查与解决方案实施的过程，重点讲述了如何诊断并解决服务器80端口的问题。 在公司将服务器进行测试的时候，能够在局域网内正常访问。然而，在将服务器托管到电信机房后，根据电信的要求，需要完成备案才能开通外网80端口（即未备案的机器无法通过域名或IP地址从外部网络访问）。经过两个月的备案过程之后，电信方面通知已经为该服务器开放了80端口权限。然而，在测试过程中发现网站仍然无法被外界访问。 为了排查问题原因，我采取了一系列步骤： 第一步：关闭系统的防火墙以及其它可能影响连接的安全软件后进行测试，但依旧不能够从外部网络成功访问到服务器上的内容。 第二步：检查并确认80端口是否已经被其他应用程序占用。主要使用了以下DOS命令来完成此项工作： ``` netstat -an netstat -aon|findstr 80 tasklist|findstr 24 ```
     
  • 性能问题的排查方法
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    本课程聚焦于介绍如何有效识别和解决软件及系统中遇到的各种性能瓶颈，涵盖从初步诊断到深入优化的一系列策略与实践技巧。 在生产环境中排查Java性能问题涉及分析请求响应过程、DNS查找过程以及请求响应过程。
     
  • MySQL死锁问题的排查经历
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    本文记录了作者在实际工作中遇到MySQL死锁问题的过程及解决方法，分享了如何定位、分析和预防数据库死锁的经验。 在数据库管理过程中，死锁是一个常见的问题，在并发环境下尤为突出。它会导致事务无法继续执行，并影响系统的稳定性和性能。本段落基于一个真实的MySQL死锁案例，探讨了如何排查和理解死锁的原因，以帮助后端开发者更好地处理这类问题。 **死锁基础** 当两个或多个事务在执行过程中争夺资源时，就会发生相互等待的现象，即所谓的“死锁”。在这种情况下，除非有外部干预，否则这些事务将无法继续执行。MySQL中的InnoDB存储引擎提供了支持事务的ACID特性，并且包括了不同的隔离级别（如Repeatable-Read），这可能引发死锁。 **死锁实例** 在一个使用默认Repeatable-Read隔离级别的5.5版本MySQL数据库中，有一个名为`test`的表，包含一个主键`id`和唯一索引`a`。当执行如下操作时，发生了死锁： 1. 事务1尝试删除具有特定值（例如2）的记录。 2. 与此同时，事务2试图插入一条新的记录，并且该新记录也具有相同的关键字值。 通过使用MySQL命令来获取详细的日志信息，可以发现导致问题的具体原因。这些日志显示了两个事务之间的相互等待状态：一个在尝试获得锁时被另一个持有锁的事务阻止。 **死锁分析** 查看详细的信息后，可以看出： - **事务1**：它试图获取特定记录（例如`a=2`）的行级X锁定以进行删除操作。然而，由于另一方已经持有该行上的锁，因此其请求进入等待状态。 - **事务2**：在尝试插入新数据时也遇到了同样的问题——需要先获得与要插入的数据冲突的现有记录的锁。 这种情况导致了两个事务相互阻塞，形成了死锁。 **解决死锁** MySQL能够自动检测到这种状况，并选择一个合适的策略来解除死锁。这通常涉及回滚其中一个事务以释放所持有的资源。在此例中，可能的选择是让对删除操作请求更少的事务（即仅持有单个行级锁定）被回滚。 **预防死锁** 为了防止此类问题的发生，可以采取以下措施： 1. **控制访问顺序**：确保所有涉及多个资源的操作按照一致的方式进行。 2. **设置超时时间**：为每个事务设定一个合理的执行期限，在超过该时限后自动终止操作以避免长时间等待。 3. **调整死锁检测参数**：通过修改数据库配置中的相关选项来优化系统对于潜在问题的响应速度和准确性。 **总结** 理解导致死锁的原因及如何排查这类问题是十分重要的。虽然不需要深入研究底层源码，但掌握基本原理可以帮助快速解决问题并保证系统的稳定运行。通过对这些问题的学习与实践，可以显著提升应用程序的整体健壮性。