实时推荐系统崩盘！500万QPS流量压垮集群，SRE小哥手写虚拟内存优化代码救场

原创于 2025-06-27 15:04:41 发布 · 762 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#MLOps # Real-Time Systems # High Traffic # Memory Optimization # SRE

AI场景提示词专栏收录该内容

833 篇文章

订阅专栏

场景设定

在某大型智能客服中心，实时推荐系统在高峰期遭遇了500万QPS的流量洪峰，导致集群崩溃。SRE（Site Reliability Engineer）小哥临危受命，紧急手写虚拟内存优化代码，并结合Arthas工具定位OOM（OutOfMemoryError）问题。整个过程中，P8考官全程紧盯FullGC日志，最终验证了应届生的硬核技术实力。

第一轮：SRE小哥的应急处理

SRE小哥：报告！实时推荐系统在高峰期突然遭遇了500万QPS流量，集群CPU和内存使用率飙升，系统响应时间急剧增加，部分节点已经崩溃！

P8考官：立即启动应急响应流程！首先检查系统的内存使用情况，看看是否是OOM问题。

SRE小哥：我已经通过JVM的-XX:+PrintGC参数查看了GC日志，发现FullGC频繁发生，每次耗时超过10秒，导致系统性能急剧下降。初步判断是内存泄漏或频繁的GC导致的。

P8考官：迅速定位问题源头！使用Arthas工具分析内存使用情况。

SRE小哥：好的！我正在用Arthas的heapdump命令生成堆转储文件，然后使用jhat工具分析堆内存的使用情况。初步发现，RecommendationCache类的实例数量异常增多，占用了大量内存。

第二轮：虚拟内存优化代码

P8考官：看来是缓存模块的问题。你提到手写虚拟内存优化代码，具体是怎么做的？

SRE小哥：是的，我发现RecommendationCache使用了ConcurrentHashMap作为缓存容器，但由于缓存清理策略不合理，导致大量过期数据堆积。我现场手写了缓存清理逻辑，结合虚拟内存的分段管理思想，实现了按时间窗口清理缓存的功能。

public class RecommendationCache {
    private final ConcurrentHashMap<String, CacheEntry> cache = new ConcurrentHashMap<>();
    private final long expirationTime = 5 * 60 * 1000; // 5分钟过期时间

    public synchronized void cleanExpiredEntries() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        cache.entrySet().removeIf(entry -> {
            CacheEntry value = entry.getValue();
            return value.getLastAccessTime() + expirationTime < currentTime;
        });
    }

    public synchronized void put(String key, Object value) {
        cache.put(key, new CacheEntry(value, System.currentTimeMillis()));
    }

    public synchronized Object get(String key) {
        CacheEntry entry = cache.get(key);
        if (entry != null && entry.getLastAccessTime() + expirationTime > System.currentTimeMillis()) {
            return entry.getValue();
        }
        return null;
    }

    private static class CacheEntry {
        private final Object value;
        private final long lastAccessTime;

        public CacheEntry(Object value, long lastAccessTime) {
            this.value = value;
            this.lastAccessTime = lastAccessTime;
        }

        public Object getValue() {
            return value;
        }

        public long getLastAccessTime() {
            return lastAccessTime;
        }
    }
}

P8考官：这段代码看起来不错，但同步操作可能会导致性能瓶颈。你考虑过并发问题吗？

SRE小哥：是的，我还优化了并发操作。通过ConcurrentHashMap的原子性操作，避免了同步锁的开销。同时，我引入了LRU（Least Recently Used）淘汰策略，进一步减少内存占用。

public class LruCache<K, V> {
    private final LinkedHashMap<K, V> cache = new LinkedHashMap<>(16, 0.75f, true) {
        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
            return size() > MAX_CACHE_SIZE; // MAX_CACHE_SIZE是缓存的最大容量
        }
    };

    public synchronized V get(K key) {
        return cache.get(key);
    }

    public synchronized void put(K key, V value) {
        cache.put(key, value);
    }
}

P8考官：看起来你对缓存的优化已经很深入了。那么，如何确保这段代码在高并发场景下依然稳定？

SRE小哥：我通过JMH（Java Microbenchmark Harness）对缓存的get和put操作进行了压力测试，确保在高并发下性能不会退化。同时，我还引入了异步清理机制，通过定时任务定期清理过期数据，避免对主线程造成阻塞。