线上问题排查-线程池异常

让bug无处藏身,Java 线上问题排查思路、常用工具 本文总结了一些常见的线上应急现象和对应排查步骤和工具。分享的主要目的是想让对线上问题接触少的同学有个预先认知,免得在遇到实际问题时手忙脚乱。 只不过这里先提示一下。在线上应急过程中要记住,只有一个总体目标:尽快恢复服务,消除影响。不管处于应急的哪个阶段,我们首先必须想到的是恢复问题,恢复问题不一定能够定位问题,也不一定有完美的解决方案,也许是通过经验判断,也许是预设开关等,但都可能让我们达到快速恢复的目的,然后保留部分现场,再去定位问题、解决问题和复盘。 在大多数情况下,我们都是先优先恢复服务,保留下当 阅读详情

常见现象:线程池异常

场景预设:

业务监控突然告警,或者外部反馈提示大量请求执行失败。

异常说明:

Java 线程池以有界队列的线程池为例,当新任务提交时,如果运行的线程少于 corePoolSize,则创建新线程来处理请求。如果正在运行的线程数等于 corePoolSize 时,则新任务被添加到队列中,直到队列满。当队列满了后,会继续开辟新线程来处理任务,但不超过 maximumPoolSize。当任务队列满了并且已开辟了最大线程数,此时又来了新任务,ThreadPoolExecutor 会拒绝服务。

常见问题和原因

这种线程池异常,一般可以通过开发查看日志查出原因,有以下几种原因:

  1. 下游服务 响应时间(RT)过长
    这种情况有可能是因为下游服务异常导致的,作为消费者我们要设置合适的超时时间和熔断降级机制。
    另外针对这种情况,一般都要有对应的监控机制:比如日志监控、metrics监控告警等,不要等到目标用户感觉到异常,从外部反映进来问题才去看日志查。
  2. 数据库慢 sql 或者数据库死锁

查看日志中相关的关键词。

  1. Java 代码死锁
jstack –l pid | grep -i –E 'BLOCKED | deadlock'
基于YOLOv8的农作物病虫害检测系统设计与实现 国内如中国农业大学的科研团队采用改进的Faster R-CNN模型对小麦病害进行检测,取得了较好的效果。农作物病虫害是影响农业生产的重要因素之一,每年因病虫害导致的农作物减产高达20%-40%。YOLO(You Only Look Once)系列算法作为目标检测领域的代表性模型,以其高效、准确的特点在众多领域得到广泛应用。YOLOv8作为该系列的最新版本,在精度和速度上都有显著提升,非常适合农作物病虫害检测这类需要实时处理的应用场景。然而,现有研究仍存在一些不足:一是模型复杂度高,难以部署到移动设备; 阅读详情

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线上问题排查思路、工具小结

Java 线程池以有界队列的线程池为例,当新任务提交时,如果运行的线程少于 corePoolSize,则创建新线程来处理请求。不管处于应急的哪个阶段,我们首先必须想到的是恢复问题,恢复问题不一定能够定位问题,也不一定有完美的解决方案,也许是通过经验判断,也许是预设开关等,但都可能让我们达到快速恢复的目的,然后。在大多数情况下,我们都是先优先恢复服务,保留下当时的异常信息(内存dump、线程dump、gc log等等,在紧急情况下甚至可以不用保留,等到事后去复现),等到服务正常,再去复盘问题。

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涵冰...
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