最近在做一次系统整体优化,发现系统存在GC时长过长及JVM内存溢出的问题,记录一下优化的过程

面试的时候我们都被问过如何处理生产问题，尤其是线上oom或者GC调优的问题更是必问，所以到底应该如何发现解决这些问题呢，用真实的场景实操，更具有说服性。

一：如何发现

1.发现经过如下，首先pass服务的pod不停自动触发重启，因为pass配置系统health接口访问超时，通过系统的grafana监控发现二点异常，1.GC时间大量超时40s+，2.堆内存达到24G（也是我们配置最大的内存，触发OOM）
监控如下:

所以我们可以梳理出以下链路

二：如何优化

1,我们dump系统的在业务低谷期的内存情况，看看业务的低谷期时系统中是否存在不合理的大对象，如果有肯定是要优化掉的，因为业务高峰期会肯定分配一些局部变量大对象，需要给他们腾空间，可以理解先优化最简单的，再优化运行中产生的，结果还真的发现在这个GoodsSetNormalGoodsCache类的中cache对象，存了一个近1200W(并且随业务持续增长)的内存大对象，用于全局skc分站点上下架的缓存信息
dump如下:

1.巧用redis优化大对象

优化策略：大家很容易想到将map由JVM内存移入redis的hash结构中存储（面试过很多人都说把oom的对象直接剔除，其实很多时候我们处理的场景是不允许删除，如果直接移除可以解决问题，我相信大部分开发就不会加载部分大对象进入内存，加载进去必然是为了快速查询全量数据)，存储结构如下图:

但是实际上线后，生产环境中又遇到新的问题,这个keyQPS很高达到几万qps，因为业务逻辑增量任务需要不停且大量的查询skc在不同站点的上下架信息，必然也导致这个key是一个热key
如图：（注意这里的元素个数是900w，因为在做初始化）

当然，系统中出现热key不是问题，问题在于redis也是个大key，导致数据产生倾斜，最高的节点和最低的节点相差一个G的数据，并且我们联系运维同学重平衡也无法生效，于是我们思考应该如何从开发角度解决这个问题，究其根本原因是key太大，存储的数据太多，那么我们的场景并没有统计功能，也就是说这个key我们可以拆开，降低单个key的大小，QPS自然也就降低下去了。
如图：

优化后重新写入数据，我们可以清晰看出倾斜的数据节点恢复正常了

2.巧用布隆过滤器优化大对象

上面我们dump了系统空闲水位的大对象也进行优化了，那么代码运行时产生的局部大对象，我们的优化思路时什么呢，正好我们的代码中，有一个很大的set存储商品集（可以理解为一些条件的skc集合）全量的skc，用于商品更新的时候和上一次数据进行对比产生增量，你可以理解为一个集合数据要更新，那么更新后产生了哪些新增的数据我们怎么知道呢，肯定是存了一份之前的历史数据，那这个数据就装在set，现在的问题是需要更新的商品集很多，所以set也很多，导致set的大对象的频繁创建和回收，触发GC压力很大

我们的优化思路是，1.首先这个set不是用于常驻查询，换句话说就不是热key，用于临时操作，那么放在redis就得不偿失了，当然了也是可以做到，2.这个set的作用主要用于存储全量进行判断是否存在，但是问题在于内存开销大，有没有一种结构可以内存占用小又可以判断元素是否存在，这个容器就是即布隆过滤器

我们利用guava的布隆过滤器写个简单的程序说明优化流程，以及内存占用对比

public class BloomFilterUtils {

    /**
     * builderBloomFilter
     *
     * @param size 长度
     * @param fpp  误判率
     * @return
     */
    public static BloomFilter<String> builderBloomFilter(int size, double fpp) {
        BloomFilter<String> bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), size, fpp);
        return bf;
    }

    public static void main(String[] args) {

        HashSet<String> set = new HashSet<>();
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();

        //存储1000w元素，误判率百万分一，即10个误判
        BloomFilter<String> bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000 * 10000, 0.0000001d);

        for (int i = 0; i <= 1000 * 10000; i++) {
            String skc = UUID.randomUUID().toString();
            set.add(skc);
            list.add(skc);
            bf.put(skc);
        }
        System.out.println("布隆内存占用 = " + RamUsageEstimator.humanSizeOf(bf));
        System.out.println("set 内存占用:" + RamUsageEstimator.humanSizeOf(set));
        System.out.println("list 内存占用:" + RamUsageEstimator.humanSizeOf(list));
    }
}

运行结果：

可以看出1000w-skc（字符串模拟skc）的存储，set占用最高，因为要记录额外的信息（hashcode）用于判重，list结构其次，而布隆仅仅为35分之一（受误判率影响），当然业务场景要允许存在个别误判

三：总结

昨晚上述优化后，我们成功将gc时间降低到5s内

1. 对于jvm大对象的优化，我们要在于要明确大对象为什么会产生，结合业务和相关技术，采取最优的方式，既优化了大对象，也不损失性能甚至还能提速，而不是八股文中的直接移除一刀切
   2）oom或者gc时间增长的问题，并不是出现问题才排查修复，我们更应该关注和监控系统空闲时水位线，不要让内存慢慢的泄漏，从而导致出现压死骆驼的最后一个稻草时，我们才能发现，那样就太慢了