系统在数据量达到一个比较高的水平后CPU居高不下

本文分析了FullGC频繁执行的原因,发现与内存管理不当有关,特别是ConcurrentHashMap缓存导致内存瓶颈。通过分析日志,发现数据完整率低,导致缓存数据无法及时释放。提出了解决方案,包括对静态变量缓存进行控制,设置存储大小上限,实时监测并自动处理,以避免FullGC过度执行。

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排查步骤
    使用jstack检查进程的线程状态,发现fullgc线程很忙。
    查看gc日志,发现full-gc频繁执行,每秒一次。出现fullgc只能是内存达到预设大小.由此可以断定是内存的问题。
    查看系统堆转储快照,除了char和String之外,排名第三的就是ConcurrentHashMap类型的数据,而这部分几乎都是用来缓存全局变量用的。
    结合代码和之前打印的日志,发现有一部分内存数量比较可观。
    这部分内存存储的是承上启下的数据,并且在数据结构完整处理之后会清理。注意是数据结构完整的前提下才会处理。
    分析日志发现上游数据质量差强人意,数据的完整率只有70%。这就意味着每次有30%的缓存数据得不到释放,长此以往必会达到内存瓶颈。
    
解决办法
    对需要缓存的静态变量进行控制,设置存储大小上限。实时监测存储数量,一旦达到上线就清理10%,程序自动判断自动处理,避免fullgc他老人家出面。

 

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