Java服务端问题排查（OOM，CPU高，Load高，类冲突）

最新推荐文章于 2024-04-13 16:47:54 发布
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博客主要围绕JVM常用命令查询展开，聚焦信息技术领域中JVM相关知识，为使用者提供JVM常用命令的查询内容。

JVM常用命令查詢

 

Java 线上问题排查思路与工具使用
2401_87555332的博客
11-01 1002
MAT(Memory Analyzer Tool)，一个基于 Eclipse 的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的 JAVA heap 分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析，快速的计算出在内存中对象的占用大小，看看是谁阻止了垃圾收集器的回收工作，并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。右侧的饼图显示当前快照中最大的对象。
全面Java程序线上故障排查
芒果不是程序猿v： 的博客
11-19 1136
文章内容过长，望读者见谅，小编在文末准备了彩蛋 目录 这篇文章是在公司做了不少的线上Java服务故障排查和优化之后的一个总结，可以作为一个工具清单，在分析问题的时候需要有整体思路：全局观，先从系统层面入手，大致定位方向（内存，cpu，磁盘，网络），然后再去分析具体的进程。 一、Linux 内存和cpu 内存和cpu问题是出问题最多的一个点，因为有些命令如top同时可以观察到内存...
Java服务端问题排查
赵KK的博客
09-27 541
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
Java程序服务器线程问题排查
gallonyin的博客
07-04 733
当我们在服务器上运行 Java SpringBoot 程序时，了解该程序的实时线程运行情况和进行故障排查是非常重要的。这可以帮助我们追踪问题、定位故障并进行相应的修复。本文将介绍如何在服务器上查看 Java SpringBoot 程序的实时线程运行情况和进行故障排查的步骤和工具。本文主要使用工具jstackjstack 是 Java 自带的一款命令行工具，它可以生成Java程序的线程转储信息，帮助我们分析程序中发生的故障。
Java服务生产环境下的问题排查
qq_45867699的博客
06-22 937
在生产环境中，我们无法通过断点调试、新增log、可视化工具去立马查看当前的运行状态和拿到错误信息，此时，借助Java自带的命令行工具以及相关dump分析工具以及一些小技巧，可以大大提升我们排查问题的效率。
JAVA服务线上排查问题流程
chenjf0221的博客
12-26 394
jvm
OOM问题定位
weixin_33798152的博客
05-30 131
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
用户行为日志追踪系统揭秘：诊断崩溃问题必备的4类高价值数据采集策略
你打开监控平台，CPU正常、内存稳定、接口响应也OK……但就是有用户出问题。这时候，如果你能立刻调出最近10分钟内所有发生异常的用户操作轨迹，看到他们是不是都点了某个新上线的按钮？是不是都在
美团149道面试题，全会拿40Koffer没问题（Java程序员学习方向）
m0_60721514的博客
11-09 608
Java工程师是高薪职业，近年来互联网的高速发展下，更是一度成为抢手的热门职业，以至于投身到这个职业的人越来越多，千军万马过独木桥，想要不掉队，唯有努力学习，成为互联网公司高薪争抢的中高端Java工程师，才能不惧寒冬。如果将技术比做一棵树，每学会一门语言，就点亮树上一个果实，你会得越多，技术树的果实就越多，价值就越大。如果你能够认清自己以及自己所处的阶段，有针对性的去思考、充电，坚持做正确的事，付出比别人更多的努力，你就会比别人更加优秀，拥有更多的机会，这就是我们常说的马太效应：越努力，越幸运。
Java排查线上问题、负载、OOM、日志处理等命令大全。
Java码农杂谈
08-09 628
玩转在Linux系统中进行Java服务问题的排查，机器负载，内存，网络等等问题以及用命令提取日志或文本中的关键信息并进行预处理分析统计等
java程序cpu占用过高的原因和解决方法
meser88的博客
02-23 1万+
Java程序的 CPU 占用过高意味着该程序在运行过程中消耗了大量的中央处理器（CPU）资源。这可能会导致系统性能下降、响应变慢以及其他正在运行的应用程序受到影响。CPU 占用过高通常是一个需要关注和解决的问题，因为它可能影响整个系统的稳定性和性能。
别再使用 POI 框架啦！（记一次生产应用频繁出现 OOM 事故的排查过程）
HappyFeet的博客
12-27 1419
记一次生产应用频繁出现 OOM 事故的排查过程。
Java POI (4)—— 报表文件解析过程出现OOM保底解决方案
白白白鲤鱼的博客
04-13 1239
报表文件解析过程出现OOM保底解决方案
线上cpu负载过高 问题排查
weixin_34007906的博客
05-20 455
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【Java】 服务器cpu过高如何排查和解决？
DreamSun的博客
07-20 1万+
对于互联网公司，线上CPU飙升的问题很常见（例如某个活动开始，流量突然飙升时），按照本文的步骤排查，基本1分钟即可搞定！特此整理排查方法一篇，供大家参考讨论提高。线上系统突然运行缓慢，CPU飙升，甚至到100%，以及Full GC次数过多，接着就是各种报警：例如接口超时报警等。此时急需快速线上排查问题。不管什么问题，既然是CPU飙升，肯定是查一下耗CPU的线程，然后看看GC。
Java 服务端问题排查（OOM，CPU 高，Load 高，类冲突）
NZC2237的博客
12-29 726
1. 线程分析工具： 使用像 VisualVM、Java Mission Control、YourKit 等工具进行线程分析，找出 CPU 占用高的线程。1. 系统监控工具： 使用系统监控工具（如 top、htop）观察系统负载情况，定位负载高的原因，可能是 CPU、内存、磁盘或网络等方面的问题。2. 使用内存分析工具： 如 VisualVM、JConsole、JVisualVM 等，观察内存使用情况，排查哪些对象占用内存过多。4. 检查代码： 检查代码中是否存在内存泄漏、对象生命周期管理不当等问题。
Java线上服务CPU、内存飙升问题排查步骤！
伤心的辣条
05-30 9517
如果是Full GC次数过多，那么通过 jstack得到的线程信息会是类似于VM Thread之类的线程，而如果是代码中有比较耗时的计算，那么我们得到的就是一个线程的具体堆栈信息。下面将总结一些具体的排查步骤。首先找到该接口，通过压测工具不断加大访问力度，如果说该接口中有某个位置是比较耗时的，由于我们的访问的频率非常高，那么大多数的线程最终都将阻塞于该阻塞点。这是比较麻烦的一种情况，因为一般来说，其消耗的CPU不多，而且占用的内存也不高，也就是说，我们通过上述两种方式进行排查是无法解决这种问题的。
Load很高，CPU使用率很低的诡异情况
zhangxiping
01-14 6415
Load很高，CPU使用率很低的诡异情况 第一次碰到这种Case：物理机的Load很高，CPU使用率很低 先看CPU、Load情况 如图一： 这个现象不太合乎常规，也许是在等磁盘IO、也许在等网络返回会导致CPU利用率很低而Load很高 贴个vmstat 说明文档（图片来源于网络N年了，找不到出处） 检查磁盘状态，很正常（vmstat 第二列也一直为0） 再看Load是在5号下午15：50突然飙起来的： 同一时间段的网络流量、TCP连接相关数据很平稳： 所以分析...
服务器load高但是CPU使用率低
热门推荐
森林里的一天
08-10 1万+
线上应用部署了两台服务器，项目发布之后跟踪线上服务器性能，发现一台load为3，一台load为1，四核服务器，有一台已经快到瓶颈了，因此紧急排查下原因 1.TOP命令查看load和占用CPU比较大的进程，显示如下 shift+c排序 占用最大的也就0.7% 1命名查看每个cpu的使用情况 基本上都处于空闲状态 2.vmstat 2 5查看io情况 procs -----------me...
我的jmeter测试Thread Name:线程组 1-58 Sample Start:2025-08-14 08:27:08 CST Load time:4469 Connect Time:1 Latency:4461 Size in bytes:242 Sent bytes:69965 Headers size in bytes:133 Body size in bytes:109 Sample Count:1 Error Count:1 Data type ("text"|"bin"|""):text Response code:500 Response message: HTTPSampleResult fields: ContentType: application/json DataEncoding: null
最新发布
08-15
<think>我们正在分析一个JMeter测试中的错误样本。根据提供的信息： - 响应代码：500（服务器内部错误） - 错误计数：1 - 加载时间（Load time）为4469毫秒，延迟（Latency）为4461毫秒 - 响应消息为空，但内容类型为application/json ### 问题分析 1. **HTTP 500错误** 表示服务器在处理请求时遇到意外错误，可能原因包括： - 后端代码异常（如空指针、数据库连接失败） - 依赖服务不可用 - 资源不足（如数据库连接池耗尽） - 请求参数不合法导致服务崩溃 2. **高延迟（4469ms）** 远高于正常响应时间，可能原因： - 后端服务性能瓶颈（如SQL慢查询） - 网络延迟（但Connect Time仅1ms，排除网络连接问题） - 服务端线程阻塞（如死锁、资源竞争） 3. **请求数据特征** - 发送数据量较大（Sent bytes: 69965 ≈ 68KB），可能包含文件或多部分表单 - 响应体较小（Body size: 109 bytes），可能为错误信息 ### 排查步骤 #### 1. **检查服务端日志** 根据时间戳 `2025-08-14 08:27:08 CST` 和路径 `[/lingxi-ai-comparison]`，定位错误日志： - 查找异常堆栈（如 `NullPointerException` 或 `SQLException`） - 确认是否由OOM、超时或第三方服务故障引起 #### 2. **验证请求参数** 检查该请求的： - HTTP方法（如POST） - 请求体内容（通过 `View Results Tree` 查看） - Headers（如 `Content-Type` 是否匹配） #### 3. **性能分析** - 使用 `jvisualvm` 监控服务端CPU/内存 - 检查数据库慢查询日志（如MySQL的 `slow_query_log`） - 验证外部接口响应时间（如通过 `curl` 手动测试） #### 4. JMeter脚本优化 - 添加 **HTTP Header Manager** 确保正确的 `Content-Type` - 对大型请求启用压缩（添加 `Content-Encoding: gzip`） - 使用 **JSON Extractor** 或 **XPath Extractor** 处理动态参数 ### 临时解决方案 - 增加超时设置：在JMeter的 **HTTP Request** 中设置 `Timeout` 为更高值（如10秒） - 重试机制：添加 **Retry Logic Controller**（但需注意幂等性） - 降级测试负载：减少并发用户数验证是否资源不足 ### 长期优化 - 服务端：添加全局异常处理器，返回明确错误码 - 引入熔断机制（如Hystrix） - 优化大文件上传逻辑（分块传输） §§相关问题§§ 1. 如何通过JMeter捕获并分析HTTP 500错误的详细响应体？ 2. 服务端出现高延迟时，有哪些工具可以定位性能瓶颈？ 3. JMeter中如何模拟大文件上传测试？ 4. 哪些原因可能导致HTTP请求的Connect Time很低但Latency很高？ 5. 如何配置JMeter在遇到HTTP 500错误时自动重试？</think>### JMeter测试错误分析：HTTP 500错误（线程组 1-58） #### **关键问题诊断** 1. **HTTP 500错误** - 服务器内部错误，通常由后端代码异常引起（如空指针、数据库连接失败、业务逻辑错误等）。 - 结合日志中的 `OOM` 记录，可能是**内存溢出导致服务崩溃**（前序错误已显示 `java.lang.OutOfMemoryError`）。 2. **高延迟（4469ms）与高负载** - **Latency（4461ms）** 接近 **Load time（4469ms）**，说明时间主要消耗在服务器处理而非网络连接（Connect Time仅1ms）。 - 大请求量（Sent bytes: 69965 ≈ 68KB）可能触发服务端性能瓶颈。 3. **错误特征** - 响应体为JSON格式（`ContentType: application/json`），但内容仅109字节，可能返回了错误简讯。 - 无具体响应消息，需检查服务端日志定位根本原因。 --- #### **解决方案** 1. **优先解决内存溢出** - **调整JVM参数**：增加堆内存（例如 `-Xmx8g`），优化GC策略（如G1GC）。 - **检查内存泄漏**：使用 `jmap` 生成堆转储，通过MAT工具分析对象占用。 2. **优化高延迟请求** - **减少单次请求负载**：拆分68KB的大请求，或启用压缩（如GZIP）。 - **添加超时控制**：在JMeter中设置 `timeout` 参数（例如3000ms），避免阻塞线程。 3. **定位HTTP 500根因** - **检查服务端日志**：根据时间戳 `2025-08-14 08:27:08 CST` 搜索异常堆栈。 - **模拟请求**：用Postman重发相同请求，验证是否稳定复现。 - **代码检查**：重点审查接收大数据的接口（如文件上传、批量处理逻辑）。 4. **JMeter脚本优化** ```bash # 在JMeter启动脚本中添加内存配置（示例） set JVM_ARGS="-Xms2g -Xmx8g -XX:+UseG1GC" ``` - 禁用非必要监听器（如 `View Results Tree`），改用轻量级 `Summary Report`。 - 对大请求使用 `HTTP Raw Request` 替代GUI输入。 --- #### **预防措施** - **渐进式加压测试**：逐步增加线程数，观察内存和响应时间拐点。 - **添加断言**：在JMeter中配置响应代码断言，自动标记500错误。 - **监控工具**：集成Prometheus+Grafana监控服务端内存/CPU实时变化。
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