背景
新交易系统上线以后，业务指标（成单率）和系统指标（CPU、QPS、JVM内存）是我们重点关注的指标。
CPU较高：可以通过Arthas等工具查看繁忙线程的堆栈信息，定位具体的代码，具体分析。
QPS较高：首先评估一下，流量是否正常，正常的流量可以适当扩容，异常的流量适当调整限流的阈值。
本篇我们主要针对JVM内存进行分析和处理。
交易系统配置：JDK8、4C8G、垃圾回收器（PreNew + CMS）
关注点
- 元空间
- 老年代
- 年轻代
元空间
系统上线一段时间之后，查看监控，元空间的内存比率已经逼近告警阈值（70%）。
对线上某一台机器的元空间内存快照数据进行逐一分析，发现元空间里面存在大量无用的类模版信息。
排查后发现，这些无用类的信息主要由两部分组成：
- 项目初建时，引入了大量的无用二方包。
- 项目初建时，引入了大量的无用工具类。
经过一个星期的梳理，将这些无用类一一剔除掉，因为代码改动量比较大，所以在预发环境观察了一个星期，经过QA团队进行了全case覆盖测试，如期上线。
上线后，效果显著，元空间内存比率从68%降低至50%。
但是随着上线之后，发现元空间的内存有呈线性趋势增长的形势。
于是，又仔细分析了元空间的快照数据，分析发现有很多Guava Aviator相关的类，于是又深挖了一遍这个组件的源码。
Guava Aviator在系统中，主要是做为规则引擎，具体用来做系统商级别的产品限购校验。
Guava Aviator底层用了ASM技术，每次执行该组件编译API接口的时候，都会动态创建一个类，这也就解释了为什么随着系统上线之后，Guava Aviator相关的类越来越多。
那有没有什么解决办法呢？有，Guava Aviator内部做了缓存机制，可以通过配置，使用该组件的缓存功能，这样就避免了每次都重新编译对象，创建新类。
老年代
经过分析老年代内存的快照数据，发现有两大对象：产品信息和合约信息。
产品信息：交易系统每次收单需要记录产品相关的信息。
合约信息：交易系统定位为B端交易系统，所以会和分销商和系统商进行合同签约。
产品中心和合约中心给域内提供的接口，返回的都是全量数据，数据量不仅庞大，而且接口性能还比较差，最高rt可达800ms。
这一部分数据超过1m，会直接存进老年代。
我这里的处理方案是针对产品查询接口增加客户端缓存，同时推动产品中心增加服务端缓存，当然这里还需要考虑缓存的时效性，因为在节假日的时候，产品的生命周期比较短，价库变动可能比较频繁，一不小心可能会造成资损，所以如果做客户端缓存，可以让产品中心在产品发生变动的时候，发送一个产品数据变更事件，交易系统监听该事件，进而失效缓存。
关于合约数据，变动不会特别频繁，缓存一天即可，可以让合约中心在合约发生变更的时候，发送一个合约数据变更事件，交易系统监听该事件，进而失效缓存。
当然，也可以针对垃圾回收器做一些设置，比如调高数据进入老年代的阈值（1m配置成2m），调大年轻代比例等。
在分析老年代的快照数据时，又发现了Guava aviator相关的数据信息。我们开启Guava aviator的缓存功能的时候，组件内存用ThreadLocal缓存了编译之后的对象，但是没有显示remove，因为项目中用的都是线程池，针对ThreadLocal内部的Entry对象是强引用，导致内存泄漏。
这里有两个方案：
- 根据Aviator官方所述，升级版本即可，高版本fix了这个bug。
- 编译对象缓存在本地，可使用LRU算法，做容量控制。
年轻代
针对年轻代，有些时候会发生一些频繁的Young GC，但是抓了快照信息，并没有发现什么问题。
这里可以调整年轻代的内存比率。
当时也想升级垃圾回收器为G1，因为G1的数据结构都是一个一个Region，内部有优先级队列可以控制GC响应时间，而且还是整堆回收，性能相对来说要优于PreNew+CMS这一套垃圾回收器。这里主要考虑的是交易系统的稳定性，升级垃圾回收器算是比较大的改动，而且目前使用CMS并没有太大问题，就放弃了这个方案。
最后，采取的方案就是将4C8G的配置，升级为了4C12G的配置，效果显著。
