source: java葵花宝典
问题:
- 线程执行一个任务迟迟没有返回，应用假死。
- 接口响应缓慢，甚至请求超时。
- CPU 高负载运行。
这类问题并不像一个空指针、数组越界这样明显好查，这时就需要刚才提到的内存模型、对象创建、线程等相关知识结合在一起来排查问题了。
正好这次借助之前的一次生产问题来聊聊如何排查和解决问题。
我这其实是一个定时任务，在固定的时间会开启 N 个线程并发的从 Redis 中获取数据进行运算。
业务逻辑非常简单，但应用一般涉及到多线程之后再简单的事情都要小心对待。
现象: 原本只需要执行几分钟的任务执行了几个小时都没退出。翻遍了所有的日志都没找到异常。
定位问题:
最常见的工具就是 JDK 自带的那一套。
这次我使用了 jstack 来查看线程的执行情况，它的作用其实就是 dump 当前的线程堆栈。
当然在 dump 之前是需要知道我应用的 pid 的，可以使用 jps -v 这样的方式列出所有的 Java 进程。
或者直接使用 ps aux|grep java
拿到 pid=1523 了之后就可以利用 jstack 1523 > 1523.log 这样的方式将 dump 文件输出到日志文件中。
如果应用简单不复杂，线程这些也比较少其实可以直接打开查看。
但复杂的应用导出来的日志文件也比较大还是建议用专业的分析工具。
我这里的日志比较少直接打开就可以了。
因为我清楚知道应用中开启的线程名称，所以直接根据线程名就可以在日志中找到相关的堆栈：
所以通常建议大家线程名字给的有意义，在排查问题时很有必要。
其实其他几个线程都和这里的堆栈类似，很明显的看出都是在做 Redis 连接。
于是我登录 Redis 查看了当前的连接数，发现已经非常高了。
这样 Redis 的响应自然也就变慢了。
接着利用 jps -v 列出了当前所以在跑的 Java 进程，果不其然有好几个应用都在查询 Redis，而且都是并发连接，问题自然就找到了。
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解决办法
所以问题的主要原因是：大量的应用并发查询 Redis，导致 Redis 的性能降低。
既然找到了问题，那如何解决呢？
减少同时查询 Redis 的应用，分开时段降低 Redis 的压力。
将 Redis 复制几个集群，各个应用分开查询。但是这样会涉及到数据的同步等运维操作，或者由程序了进行同步也会增加复杂度。
目前我们选择的是第一个方案，效果很明显。
建议
- 尽量不要在线程中做大量耗时的网络操作，如查询数据库（可以的话在一开始就将数据从从 DB 中查出准备好）。
- 尽可能的减少多线程竞争锁。可以将数据分段，各个线程分别读取。
- 多利用 CAS+自旋 的方式更新数据，减少锁的使用。
- 应用中加上 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp 参数，在内存溢出时至少可以拿到内存日志。
- 线程池监控。如线程池大小、队列大小、最大线程数等数据，可提前做好预估。
- JVM 监控，可以看到堆内存的涨幅趋势，GC 曲线等数据，也可以提前做好准备。
