一、问题发现与排查
1.1 找到问题原因
问题起因是我们收到了jdos的容器CPU告警，CPU使用率已经达到104%
观察该机器日志发现，此时有很多线程在执行跑批任务。正常来说，跑批任务是低CPU高内存型，所以此时考虑是FullGC引起的大量CPU占用（之前有类似情况，告知用户后重启应用后解决问题）。
通过泰山查看该机器内存使用情况：
可以看到CPU确实使用率偏高，但是内存使用率并不高，只有62%，属于正常范围内。
到这里其实就有点迷惑了，按道理来说此时内存应该已经打满才对。
后面根据其他指标，例如流量的突然进入也怀疑过是jsf接口被突然大量调用导致的cpu占满，所以内存使用率不高，不过后面都慢慢排除了。其实在这里就有点一筹莫展了，现象与猜测不符，只有CPU增长而没有内存增长，那么什么原因会导致单方面CPU增长？然后又朝这个方向排查了半天也都被否定了。
后面突然意识到，会不会是监控有“问题”？
换句话说应该是我们看到的监控有问题，这里的监控是机器的监控，而不是JVM的监控！
JVM的使用的CPU是在机器上能体现出来的，而JVM的堆内存高额使用之后在机器上体现的并不是很明显。
遂去sgm查看对应节点的jvm相关情况：
可以看到我们的堆内存老年代确实有过被打满然后又清理后的情况，查看此时的CPU使用情况也可以与GC时间对应上。
那么此时可以确定，是Full GC引起的问题。
1.2 找到FULL GC的原因
我们首先dump出了gc前后的堆内存快照，
然后使用JPofiler进行内存分析。（JProfiler是一款堆内存分析工具，可以直接连接线上jvm实时查看相关信息，也可以分析dump出来的堆内存快照，对某一时刻的堆内存情况进行分析）
首先将我们dump出来的文件解压，修改后缀名.bin，然后打开即可。（我们使用行云上自带的dump小工具，也可以自己去机器上通过命令手工dump文件）
首先选择Biggest Objects，查看当时堆内存中最大的几个对象。
从图中可以看出，四个List对象就占据了近900MB的内存，而我们刚刚看到堆内存最大也只有1.3GB，因此再加上其他的对象，很容易就会把老年代占满引发full gc的问题。
选择其中一个最大的对象作为我们要查看的对象
这个时候我们已经可以定位到对应的大内存对象对应的位置：
其实至此我们已经能够大概定位出问题所在，如果还是不确定的话，可以查看具体的对象信息，方法如下：
可以看到我们的大List对象，其实内部是很多个Map对象，而每个Map对象中又有很多键值对。
在这里也可以看到Map中的相关属性信息。
也可以在以下界面直接看到相关信息：
然后一路点下去就可以看到对应的属性。
至此，我们理论上已经找到了大对象在代码中的位置。
二、问题解决
2.1 找到大对象在代码中的位置与问题的根本原因
首先我们根据上述过程找到对应位置与逻辑
我们的项目中大概逻辑是这样的：
1
首先会解析用户上传的Excel样本，并将其加载到内存中作为一个List变量，即我们上述看到的变量。一个20w的样本，此时字段数量有a个，大概占用空间100mb左右。
2
然后遍历循环用户样本，根据用户样本中的数据，再增加一些额外的请求数据，根据此数据请求相关结果。此时字段数量有a+n个，占用空间已经在200mb左右。
3
循环完成后将此200mb的数据存入缓存。
4
开始生成excel，将200mb数据从缓存中取出，并根据之前记录的a个字段，取出初始的样本字段填充至excel。
用流程图表示为：
结合一些具体排查问题的图片：
其中一个现象是每次gc后的最小内存正在逐步变大，对应上述步骤中第二步，内存正在逐步膨胀。
结论：
将用户上传的excel样本加载到内存中，并将其作为一个List>的结构存储起来，首先一个20mb的excel文件以此方式存储会膨胀占用120mb左右堆内存，此步骤会大量占用堆内存，并且因为任务逻辑原因，该大对象内存会在jvm中存在长达4-12小时之久，导致一但任务过多，jvm堆内存很容易被打满。
这里列举了为什么使用HashMap会导致内存膨胀，其主要原因是存储空间效率比较低：
一个Long对象占内存计算：在HashMap结构中，只有Key和Value所存放的两个长整型数据是有效数据，共16字节（2×8字节）。这两个长整型数据包装成java.lang.Long对象之后，就分别具有8字节的MarkWord、8字节的Klass指针，再加8字节存储数据的long值（一个包装对象占24字节）。
然后这2个Long对象组成Map.Entry之后，又多了16字节的对象头（8字节MarkWord+8字节Klass指针=16字节），然后一个8字节的next字段和4字节的int型的hash字段（8字节next指针+4字节hash字段+4字节填充=16字节），为了对齐，还必须添加4字节的空白填充，最后还有HashMap中对这个Entry的8字节的引用，这样增加两个长整型数字，实际耗费的内存为(Long(24byte)×2)+Entry(32byte)+HashMapRef(8byte)=88byte，空间效率为有效数据除以全部内存空间，即16字节/88字节=18%。
——《深入理解Java虚拟机》5.2.6
以下是刚上传的excel中dump出的堆内存对象，其占用的内存达到了128mb，而上传的excel实际只有17.11mb。
空间效率17.1mb/128mb≈13.4%
2.2 如何解决此问题
暂且不讨论上述流程是否合理，解决办法一般可以分为两类，一类是治本，即不把该对象放入jvm内存中，转而存入缓存中，不在内存中则大对象问题自然迎刃而解。另一类是治标，即缩小该大内存对象，在日常使用场景下使其一般不会触发频繁的full gc问题。
两种方式各有优劣：
2.2.1 激进治疗：不把他存入内存
解决逻辑也很简单，例如在加载数据时，将其按照样本加载数据一条一条存入redis缓存，然后我们只需要知道样本中有多少的数量，按照数量的先后顺序从缓存中取出数据，即可解决该问题。
优点：可以从根本上解决此问题，以后基本上不会存在该问题，数据量再大只需要添加相应的redis资源即可。
缺点：首先会增加许多redis缓存空间消耗，其次从显示考虑对于我们项目来说，此处代码古老且晦涩难懂，改动需要较大工作量与回归测试。
2.2.2 保守治疗：缩减其数据量
分析2.1的上述流程，首先第三步是完全没必要的，先存入缓存再取出，额外占用缓存空间。（猜测系历史问题，此处不再深究）。
其次是在第二步中，多出来的字段n，在请求结束后该字段就已经无用了，因此可以考虑在请求结束后删除无用字段。
此时也有两种解决方案，一种是只删除无用字段缩减其map大小，然后将其作为参数传递给生成excel使用；另一种方式是请求完成直接删除该map，然后在生成excel时再重新读取用户上传的excel样本。
优点：改动较小，不需要太复杂的回归测试
缺点：在极端大数据量情况下，仍有可能出现full gc的情况
具体实现方式就不展开了。
其中一种实现方式
三、拓展思考
首先本文中监控图是在复现当时场景时人为制造的gc常见。
在cpu使用率图中，大家可以观察到cpu使用率上升时间确实跟gc的时间相吻合，但是并没有出现当时场景中的104%的CPU使用率。
其实直接原因比较简单，就是因为系统虽然出现了full gc，但是并没有频繁出现。
小范围低频率的full gc不太会引起系统的cpu飙升，这也是我们所看到的现象。
那么当时的场景是什么原因呢？
我们上文提到过，我们在堆内存中的大对象是会随着任务的进行逐步膨胀的，那么当我们的任务足够多，时间足够长，就有可能导致每次full gc后可用空间变得越来越小，当可用空间小到一定程度之后就，每次full gc完成之后发现空间还是不够使用，就会触发下一次的gc，从而导致最终结果的频繁发生gc，引起cpu频率的飙升不下。
四、问题排查总结
●
当我们遇到线上cpu使用率过高的情况时，可以先查看是否是full gc引起的问题，注意要看的是jvm的监控，或者使用jstat相关命令查看。不要被机器内存监控所误导。
●
如果确定是gc引起的问题，可以通过JProfiler直连线上jvm或者使用dump保存堆快照后离线分析。
●
首先可以找到最大的对象，一般情况下是大对象引起的full gc。还有一种情况是，不像这么明显是四个大对象，也可能是比较均衡的十几个50mb的对象，具体情况还需要具体分析。
●
通过上述工具找到确定有问题的对象后找到其堆栈对应的代码位置，通过代码分析找到问题的具体原因，通过其他现象推演猜测是否正确，进而找到问题的真正原因。
●
根据问题的原因解决此问题。
当然，上述只是不算很复杂的排查情况，不同的系统肯定有不同的内存情况，我们应当具体问题具体分析，而从此次问题中可以学到的就是如果排查解决问题的思路。
