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编程问答

oralce load的时候使用触发器会导致load慢吗_一次FGC导致CPU飙高的排查过程

發布時間:2024/9/30 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 oralce load的时候使用触发器会导致load慢吗_一次FGC导致CPU飙高的排查过程 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

今天測試團隊反饋說,服務A的響應很慢,我在想,測試環境也會慢?于是我自己用postman請求了一下接口,真的很慢,竟然要2s左右,正常就50ms左右的。

于是去測試服務器看了一下,發現服務器負載很高,并且該服務A占了很高的cpu。先用top命令,看了load average,發現都到了1.5左右(雙核cpu)了,并且有一個java進程(20798)占用cpu一直很高,如下圖:

于是,用命令jps -l看了一下java的20798,剛好就是服務A。

究竟服務A在跑什么,畢竟是測試環境。于是使用top -Hp 20798看一下是哪個線程在跑,如下圖:

發現線程20840占用cpu非常高,其他幾乎都是0。通過以下命令輸出該線程id(20840)的16進制:

printf "%x" 20840

輸出如下:

線程id(20840)的16進制是5186。

然后使用以下命令打印出該線程的堆棧信息:

jstack -l 20798 | grep -A 20 5168

輸入如下:

發現占用cpu的進程是jvm的GC線程,于是猜測是不是由于一直在進行FGC導致cpu飆高,于是使用以下命令看下FGC的頻率和耗時:

jstat -gc 20798 1000

輸出如下:

發現,果然是不斷地在進行著FGC,并且每次FGC的時間一直在升高。是什么導致一直都在FGC呢?是有大對象一直在創建,回收不了?于是使用以下命令看下heap中的對象情況:

jmap -histo:live 20798 | head -20

輸出如下:

發現一個業務類對象竟然有150w+個,并且占用了264M的堆大小,什么情況,并且這150w+個對象還是存活的(注意jmap使用的時候,已經帶上了:live選項,只輸出存活的對象),嚇我一跳。于是趕緊使用以下命令打出線程堆棧來看一下:

jstack -l 20798 > jstack_tmp.txt

輸出如下:

然后使用如下命令在輸出的線程堆棧中根據對象類查找一下:

grep -C 30 'omments' jstack_tmp.txt

輸出如下:

猜測是由于一下次從db load出了太多的CommentsEntity。

于是使用以下命令dump出heapdump出來重復確認一下:

jmap -dump:live,format=b,file=news_busy_live.hprof 20798

把heapdump文件news_busy_live.hprof下載到windows本地,使用mat工具進行分析,第一次打開發現打不開,畢竟news_busy_live.hprof有3G那么大,mat直接報OOM打不開,發現mat的配置文件MemoryAnalyzer.ini里面的配置-Xmx1024m,heap size才1G,太小了,于是改成-Xmx4096m,保存,重新打開mat,再打開news_busy_live.hprof文件即可,如下圖:

發現mat已經幫我們分析出了內存泄漏的可疑對象,233w+個對象(前面通過jmap命令輸出的150W+個,是后面為了寫文章而專門重現的操作,這里的233w+個是當時真的出問題的時候dump出來的heap dump文件),太恐怖了。

通過以下操作,查看

點擊exclude all ....,因為弱引用,軟引用,虛引用等都可以被GC回收的,所以exclude,輸出如下:

發現一共有6個線程引用了那233w+個對象,于是去前面dump出來的線程堆棧跟蹤以下這幾個線程的情況,發現堆棧里面剛好這幾個線程也是在處理comments相關的邏輯,這個是剛好碰巧,一般線程id都對不上的,畢竟線程處理完之后就釋放了的。所以我們還是看回前面線程堆棧的信息,這里貼出根據關鍵字"omment"搜索出來的線程堆棧的信息,如下:

"XNIO-5 task-77" #248 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007fc4511be800 nid=0x8f7 runnable [0x00007fc3e5af2000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE???????... at cn.xxxxxx.news.commons.redis.RedisUtil.setZSet(RedisUtil.java:1080) at cn.xxxxxx.news.service.impl.CommentsServiceV2Impl.setCommentIntoRedis(CommentsServiceV2Impl.java:1605) at cn.xxxxxx.news.service.impl.CommentsServiceV2Impl.loadCommentsFromDB(CommentsServiceV2Impl.java:386)????????... at cn.xxxxxx.xxxs.controller.vxxx.xxxxController.getxxxxxx(NewsContentController.java:404) at cn.xxxxxx.xxx.controller.vxxx.xxxxxController$$FastClassBySpringCGLIB$$e7968481.invoke() ... at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)? Locked ownable synchronizers: - <0x00000000f671ecd0> (a java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker)?????

從上面的堆棧信息,結合前面的猜測(猜測是一次性從db load出太多的CommentsEntity),猜測應該是函數loadCommentsFromDB一次性從db load出太多CommentsEntity了。于是看了一下業務代碼,發現load出來的commentsEntity會放到redis的某一個zset,于是使用redis destopmanger看一下這個zset的數據,發現這個zset有22w的數據,從中找出幾條,發現對應的newsPk都是同一個,根據newsPk在db中找一下該newsPk的comments總記錄,發現該newsPk的comments記錄數是38w+條,那就是這個問題了,一次性從db中load了38w+的數據到內存。

一次性load那么多數據到內存,這肯定是一個慢查詢,不管是db還是網絡io,都肯定很慢。然后發現業務代碼還會有一個for循環,把這個CommentsEntityList遍歷一遍,一條一條放到redis,這也是一個非常慢的過程。

然后我去看了服務A的access log,發現在短時間內,請求了該newsPk多次數據,所以就導致了jvm的heap空間不夠,然后出現不斷FGC的現象,并且該newsPk的請求,由于超時,都在網關超時返回了。

為了驗證這個問題,我把相關的redis緩存刪除,然后調用該newsPk的接口獲取數據,發現很慢,并且cpu立刻飚上去了,然后調多幾次,并且不斷地進行FGC,至此已經復現了該問題,和猜測的一樣。等數據load到redis之后,再訪問該接口,就很正常沒問題。

上面發現問題的代碼,找時間做一下優化才行,先重啟服務A,讓服務可用先。

與50位技術專家面對面20年技術見證,附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的oralce load的时候使用触发器会导致load慢吗_一次FGC导致CPU飙高的排查过程的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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