某充电桩业务服务内存监控和程序行为分析

原作者：展贝

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在当今数据驱动的环境中，理解内存指标和程序行为对于确保应用程序的性能和可靠性至关重要。在依赖实时数据处理和高可用性的行业中尤其如此。通过利用可观测工具，可以深入了解应用程序如何使用内存，识别性能瓶颈，观察系统运行状态。而且随着最近几年业务系统的复杂性增加，很多高负荷的组件，需要更多的内存去运行，而且这些组件对性能的要求又比较严苛。所以通过监控内存指标，分析程序行为并对行为进行异常预测和及时告警就显得很重要。

内存关键指标和行为分析

1. 堆栈使用情况：该指标显示当前使用的堆内存与可用堆内存的比例。高堆使用情况可能表明内存泄漏或低效的内存分配。
2. 垃圾回收（GC）活动：GC指标揭示垃圾回收的频率，所需时间以及GC的效果。频繁的GC周期可能导致应用程序暂停，从而影响性能。而且过于频繁的GC可能存在对象创建销毁的问题，可以考虑是否重用对象减少创建销毁的过程。
3. 内存占用：这衡量应用程序消耗的总内存，包括堆和非堆内存。服务一直存在较大的内存占用可能导致更高的基础设施成本和较低的可扩展性。短时间内较高内存占用，可能表示系统在承受较大流量。或者存在较大的需要计算的流程，而服务计算能力不足导致。
4. 内存中TopN的大对象：这部分可以衡量在程序运行中，是否在某一步骤中存在阻塞，比如：一个数据处理的程序，应该是快速消费->快速处理->然后快速输出，如果在这个过程中存在某些对象大量存在，可能会存在某些可以优化的地方（窗口过