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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。

在Java中，如果你尝试在一个迭代过程中直接修改正在迭代的集合（如使用remove），可能会遇到ConcurrentModificationException异常。这是因为迭代器检测到了集合的结构性修改（比如添加或删除元素）。

一个常常被讨论的问题（惯性思维）是在生产环境中GC日志是否应该开启。因为它所产生的开销通常都非常有限，因此我的答案是需要。你也可以从full GC 的效果来推断问题，正常情况下，一次full GC应该会回收大量内存，所以。获取到gc日志之后，可以上传到GC easy帮助分析，得到可视化的图表分析结果。接前面的内容，这个情况下，我们自然而然想到去查看gc 的具体情况。至于内存分析之后的步骤，就需要小伙伴们根据具体问题具体分析啦。在了解下面内容之前，请先花点时间回顾一下GC的整个流程。

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。这里为了演示，用一个最简单的死循环来模拟CPU飙升的场景，下面是模拟代码，通过第一步，找出有问题的代码之后，观察到线程栈之后。

在控制台上的输出结果是 Null

明确问题：首先，需要明确线上出现了什么问题。这包括了解问题的具体表现、发生的时间、影响的范围等。通过收集用户反馈、查看监控系统告警等方式，收集问题相关信息。收集信息：收集与问题相关的各种信息，如日志、指标、用户反馈等。这些信息是排查问题的关键，可以帮助我们了解问题的来龙去脉。分析问题：根据收集到的信息，对问题进行深入分析。这包括分析日志、指标等数据，找出异常点，进一步定位问题原因。解决问题：在定位问题原因后，采取相应的解决措施。这可能涉及到修改代码、调整配置、优化系统架构等。

原因：我们在编写完自定义的Starter后，在在上传至私仓时发生的错误。我们上传的jar包正在被使用。上传时无法对jar包进行操作。关闭正在使用的项目即可。

这个是在redis存取的数据时，存数据时的数据类型和取数据时的数据类型不一致导致的

是因为之前配置的环境变量中的CLASSPATH里边的字符串异常发生冲突，一种方法是：可以将。可以选择修改CLASSPATH变量名。环境变量CLASSPATH删除。

可能的原因是;将软件或系统卸载，重启一次电脑，空白文件就会被删除掉。当我们在下载或者配置系统的时候