一. 问题复现

　　今天我会结合自己的授信中心这个金融项目，继续给大家分析如何对自己遇到的故障进行定位与解决，希望本文可以对缺乏实际开发经验的小白有所帮助。

　　其实要想解决开发故障，通常的解决思路大致如下：

　　分析问题，根据理论知识+经验分析问题所在，并将错误锁定在一定的范围内;

　　通过错误日志，快速定位问题。线上定位问题时，主要是依靠监控和日志。

　　比如百泽老师遇到过这样一个问题：

　　线上的金融项目启动后，运行速度越来越慢，一段时间后直接无法访问，但此时的内存使用率正常，而CPU使用率几乎满负荷。在重启项目后，又运行了一段时间，项目重复出现该问题。

　　二. 解决思路

　　对于这种线上的故障，我们该怎么解决呢?其解决思路可以按照以下几个步骤来实现。

　　其实，大多数情况下，只要出问题，我们都可以利用 df(查看磁盘)、free(查看内存)、top(查看CPU) 来个素质三连，然后再通过jstack(Java堆栈跟踪工具)、jmap(Java堆和方法区的详细信息)等工具排查。这些工具的具体使用命令，大家可以自行查阅。

　　top命令

　　top命令或者其他监控数据，用于查看服务器的内存、cpu的使用情况。

　　jps命令

　　查看当前java程序的进程号，假如为：17357，

　　jstat命令

　　jstat -gc 17357 2000，可以查看jvm的内存分配情况，如图：

　　接着我们再通过查看EU和OU、YGC、FGC的变化，来调整jvm的内存、young区(edge，s1,s2)、old区内存大小。

　　可靠建议：

　　修改JAVA_OPTS='-Xms1024m -Xmx1024m' ，将jvm的最大、最小内存设为系统内存的3/4。根据ygc，调整young区中s与edge比例，根据fgc的频率调整young区和old区的大小(或比例)。

　　然后通过jstack 进程id，来查看线程的死锁，例如： jstack -l 21733 | more，若出现下图所示，则是出现了线程死锁。

　　tomcat优化

　　我们也可以在yml文件中tomcat的配置进行优化。

　　server:

　　port: 9105

　　tomcat:

　　threads:

　　处理请求的最大线程数

　　max: 350

　　最小的工作线程数

　　min-spare: 100

　　等待队列的最大队列长度

　　accept-count: 500

　　设置数据库连接池

　　对于数据库服务(如mysql)，dba在部署的时候，都会设置db的最大内存和最大链接数，开发人员可以暂时忽略。

　　另外，数据库连接池请尽量别用dbch、c3p0等已经过时的连接池技术，推荐使用阿里巴巴的druid，其相关的链接配置，请参照其github的官网。

　　三. 具体解决过程

　　结合以上解决思路，接下来百泽给大家说一下我的具体解决过程。

　　top定位

　　由于cpu满负荷，所以我先通过top定位到出现问题的线程。发现确实是我们的java项目所在进程吃掉了所有的cpu资源，这时可通过jps+jstat来查看java的gc状态，进一步发现young gc几乎是一秒一次，fullgc没有。所以接着我又查看了jvm的设置，young内存才设为512m，我先去掉了这个配置，而是采用默认配置(young：old =1:2)。

　　在重启项目之后，young gc基本到了10多秒一次，可项目运行一段时间还是会卡死。然后我又看了下tomcat的连接池，发现全部都是默认配置(默认最大连接数为50)，故先将最大链接设为500，等待队列设为1000，重启项目，还是出现cpu满负荷，系统卡死。

　　排查数据库服务的内存

　　接着我查看了输出的最新日志文件，发现日志输出到一个dao方法之后，在输出响应的sql后就卡住了。接着我通过mysql链接工具直接执行，sql却很快输出，因此排除数据库服务的内存不足等硬件问题。

　　调整日志输出级别

　　通过查看项目的框架，发现日志用的log4j(同步日志输出)，日志输出级别是:INFO，这会导致项目里面的log输出非常多，所以我先将log的输出级别设为warn，重新启动项目，项目正常运行。

　　优化数据表

　　修改日志输出级别为warn之后，运行了一段时间发现系统又卡死了。这时还是两个表的查询卡死(通讯录和通话记录)，这两个表的存储量级都是上亿级别的，项目原有的逻辑是这样的，用户上传通讯录，需要删除原来的通讯录，再批量插入。这样一个大表频繁的进行删除与批量插入，很容易导致IO响应慢。第一步，我先通过建立唯一索引，利用insert ignore into来减少该表的IO操作，接着重新启动项目，系统正常运行。

　　添加索引

　　加好索引优化了sql语句之后，系统还是偶尔会出现卡死状态。这时，我通过dba搜索慢查询，发现通话记录和通讯录表中有一个排序查询，该sql的末尾使用了order by update_time desc，但update_time没有添加索引，这就导致该表的查询至少要2秒以上。所以我将sql改为了order by id，查询就正常了，重启项目，系统正常运行。

　　解决线程死锁

　　至此，系统还是偶尔出现卡死现象(cpu爆表)，只是频率小了很多。这时我怀疑是有线程死锁了，从而导致cpu爆表。我通过运维查找linux线程，终于发现确实有一个线程出现了死锁，里面的信息显示是c3p0的连接池线程。我又通过查找资料，发现使用c3p0作为数据库连接池，经常会出现链接池卡死的问题，所以我赶紧将项目的连接池切换为durid，然后重启项目，项目运行正常。

　　新增服务器节点

　　但系统在进件量较大时，依然有一定的几率出现卡死现象，最好考虑是当时的项目环境采用的是单机部署，所以最后协调运维新增了两个服务器节点，至此项目运行完全正常。

　　四. 总结

　　针对线上服务器故障的解决思路和过程，百泽老师给大家提供了以下几个可靠建议：

　　系统框架太过于老旧时，可能会引发一系列的项目问题，所以适当升级项目的技术是有必要的。

　　一些大表一定要进行拆分，否则在高并发的环境中，数据库的IO会遇到瓶颈。

　　减少一些不必要的日志输出，日志输出组件尽量是异步输出的。

　　一些高频率查询的字段，尽量加上索引、组合索引，一些慢查询的sql优化也很重要。

　　服务尽量单独部署。

　　对于线上服务器的问题解决和优化思路，现在你掌握了吗?

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