对于线上遇到的 “疑难杂症”，需要通过理性的思维去分析问题、排查问题、定位问题、解决问题，同时，如果解决掉所遇到的问题或瓶颈后，也可以在能力范围之内尝试最优解以及适当考虑拓展性。
JVM线上环境常见故障与排查思路
JVM在线上环境往往会出现一下问题：
JVM内存泄漏
JVM内存溢出
业务线程死锁
应用程序一场宕机
线程堵塞/响应速度变慢
CPU利用率飙升或100%
线上排查及其解决问题的思路
分析问题：根据理论知识 + 经验分析问题，判断问题可能出现的位置或可能引发问题的原因，将目标缩小到一定范围。
排查问题：基于上一步结果，从引发问题的“可疑性”角度出发，从高到低依次进行排查，进一步排除一些选项，将目标范围进一步缩小。
定位问题：通过相关监控数据的辅助，以更细粒度的手段，将引发问题的原因定位到精确位置。
解决问题：判断问题引发的愿意及其位置后，采取相关措施对其进行修改。
常识最优解：将原有的问题解决后，在能力范围内，且环境允许的情况下，应该适当考虑问题的最优解（可以从性能、拓展性、并发等角度出发）。
作为 “新时代的程序构建者”，那当然得学会合理使用工具来帮助我们快速解决问题：
1.摘取或复制问题的关键片段
2.粘贴搜索
观察返回结果中，选择标题与描述与自己问题较匹配的资料进入。多看几个后，根据其解决方案尝试解决问题。成功解决后皆大欢喜，尝试无果后 “找人 / 问群”。“外力” 无法解决问题时自己动手，根据之前的步骤依次排查解决。
线上问题排查的方向
应用程序本身导致的问题
程序内部频发触发GC，造成系统出现长时间停顿，导致客户端堆积大量请求；
JVM参数配置不合理，导致线上运行失控，如堆内存、各内存区域太小等；
Java程序代码存在缺陷，导致线上运行出现Bug，如死锁 / 内存泄漏、溢出等；
程序内部资源使用不合理，导致出现问题，如线程 / DB连接 / 网络连接 / 堆外内存等。
上下游内部系统导致的问题
上游服务出现并发情况，导致当前程序请求量急剧增加，从而引发问题拖垮系统；
下游服务出现问题，导致当前程序堆积大量请求拖垮系统，如Redis宕机 / DB阻塞等；
程序锁部署的机器本身导致的问题
服务器机房网络出现问题，导致网络出现阻塞、当前程序假死等故障；
服务器中因其他程序原因、硬件问题、环境因素等原因导致系统不可用；
服务器因遭到入侵导致Java程序收到影响。
第三方RPC远程调用导致的问题
作为被调用者提供给第三方调用，第三方流量突增，导致当前程序负载过重出现问题；
作为调用者调用第三方，但第三方出现问题，引发雪崩问题而造成当前程序崩溃。
JVM线上事故问题合集
线上排查之前
在排查问题时，诱发问题的原因也有可能来自上下游系统。因此，当出现问题时，首先得定位出现问题的节点，然后针对节点进行排错。但无论是那个节点（java应用、DB、上下游等），出现问题的原因无非就几个方向：代码、CPU、磁盘、内存以及网络问题，所以遇到线上问题时，合理采用OS与JVM提供的工具（df、free、top、jstack、jmap、ps等），将这些方面依次排查一遍即可。
不过需要额外注意：JVM 提供的大部分工具在使用时会影响性能，所以如果你的程序是以单机的模式部署，那最好在排查问题之前做好流量迁移（改 DNS、Nginx 配置等）。如果你的程序是以集群模式部署，那么可以将其中一台机器隔离出来，用于保留现场，也为了更方便的调试问题。
同时，如果线上的机器已经无法提供正常服务，那么在排查问题之前首先要做到的是 “及时止损”，可以采用版本回滚、服务降级、重启应用等手段让当前节点恢复正常服务。
JVM内存溢出（OOM）
什么是内存溢出：一个木桶只能装40L水，多出来的水会从桶顶溢出。
在Java内存空间中，会有多个区域会发生OOM问题，如堆空间、元空间、栈空间等。通常，线上环境产生内存溢出的原因大致有三类：
JVM分配的内存太小，不足以支撑程序的正常执行时数据增长；
编写的Java程序内部存在问题、有Bug，导致GC回收速率跟不上分配速率；
堆空间、栈分配不足导致堆 / 栈溢出，一般不会出现这种情况；
自己的代码或引入的第三方以来存在内存溢出问题，导致可用内存不足。
上述2、4问题皆是由编写的Java程序代码不严谨导致的OOM，由于Java内存中产生大量垃圾对象，导致新对象没有空闲内存分配，从而产生的溢出。
在排查OOM问题时，核心是：哪里OOM了？为什么OOM了？怎么避免出现OOM？
同时，在排查过程中，应到要建立数据的分析之上，也就是指Dump数据。
获取Dump文件的方式有两种：
启动时设置-XX:HeapDumpPath，事先指定OOM出现时，自动到处Dump文件。
重启并在程序运行一段时间后，通过工具导出。
java线上OOM排查
// JVM启动参数：-Xms64M -Xmx64M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError // -XX:HeapDumpPath=/usr/local/java/java_code/java_log/Heap_OOM.hprofpublic class OOM { // 测试内存溢出的对象类
public static class OomObject{}
public static void main(String[] args){
List<OomObject> OOMlist = new ArrayList<>(); // 死循环：反复往集合中添加对象实例
for(;;){
OOMlist.add(new OomObject());
}
}
}
root@localhost ~]# java -Xms64M -Xmx64M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/local/java/jav
[1] 9999等待一段时间后，可以看到在/usr/local/java/java_code/java_log/目录下，已经自动导出了堆Dump文件，接下来我们只需要把这个Dump文件直接往Eclipse MAT(Memory Analyzer Tool)工具里面一丢，然后它就能自动帮你把 OOM 的原因分析出来，然后根据它分析的结果改善对应的代码即可。
线上OOM问题排查思路：
首先获取Dump文件，最好是上线部署时配置了，这样可以保留第一现场，但如若未配置对应参数，可以调小堆空间，然后重启程序的时候重新配置参数，争取做到 “现场” 重现。
如果无法通过配置参数获得程序 OOM 自然导出的Dump文件，那则可以等待程序在线上运行一段时间，并协调测试人员对各接口进行压测，而后主动式的通过jmap等工具导出堆的Dump文件（这种方式没有程序自动导出的Dump文件效果好）。
将Dump文件传输到本地，然后通过相关的Dump分析工具分析，如 JDK 自带的jvisualvm，或第三方的MAT工具等。
根据分析结果尝试定位问题，先定位问题发生的区域，如：确定是堆外内存还是堆内空间溢出，如果是堆内，是哪个数据区发生了溢出。确定了溢出的区域之后，再分析导致溢出的原因（后面会列出一下常见的 OOM 原因）。
根据定位到的区域以及原因，做出对应的解决措施，如：优化代码、优化 SQL 等。
线上内存溢出问题小结
内存溢出问题绝对是线上问题的常客，但通常情况下，OOM大多数因为代码问题导致的，在程序中容易引发OOM的情况：
一次性从外部将提及庞大的数据载入内存，如DB读表、读本地文件等；
程序中使用容器（Map/List/Set等）未及时清理，内存紧张而GC无法回收；
程序逻辑中存在死循环或大量循环，或单个循环中产生大量重复的对象实例；
程序中引入的第三方依赖中存在Bug问题；
程序中存在内存泄漏问题，一直在蚕食可用内存，GC无法回收导致内存溢出；
第三方以来加载大量类库，元空间无法载入所有类元数据。
不过 Java 程序中，堆空间、元空间、栈空间等区域都可能出现 OOM 问题，其中元空间的溢出大部分原因是由于分配空间不够导致的，当然，也不排除会存在 “例外的类库” 导致 OOM。真正意义上的栈空间 OOM 在线上几乎很难遇见，所以实际线上环境中，堆空间 OOM是最常见的，大部分需要排查 OOM 问题的时候，几乎都是堆空间发生了溢出。
JVM内存泄漏
举例：一个木桶只能装40L水，但此刻我往里面丢块2KG的金砖，那该水桶在之后的过程中，最多只能装38L的水。此时这种情况换到程序的内存中，就被称为内存泄漏。
在发生内存溢出时，有可能是因为内存泄漏诱发的，但内存泄漏绝对不可能因为 OOM 引发。
出现内存泄漏主要情况：
堆内泄漏：由于代码不合理导致内存中出现泄漏，如垃圾对象与静态对象保持着引用、未正确关闭外部连接等。
堆外泄漏：申请bugger流后未释放内存、直接内存中的数据未手动清理等。
JVM内存泄漏排查
// JVM启动参数：-Xms64M -Xmx64M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError // -XX:HeapDumpPath=/usr/local/java/java_code/java_log/Heap_MemoryLeak.hprof// 如果不做限制，想要观测到内存泄漏导致OOM问题需要很长时间。public class MemoryLeak { // 长生命周期对象，静态类型的root节点
static List<Object> ROOT = new ArrayList<>(); public static void main(String[] args) { // 不断创建新的对象，使用后不手动将其从容器中移除
for (int i = 0;i <= 999999999;i++) {
Object obj = new Object();
ROOT.add(obj);
obj = i;
}
}
}
root@localhost ~]# java -Xms64M -Xmx64M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/local/java/jav[1] 78849Exception in thread "main" OutOfMemoryError: Java heap space at Arrays.copyOf(Arrays.java:3210) at Arrays.copyOf(Arrays.java:3181) at ArrayList.grow(ArrayList.java:261) at ArrayList.ensureExplicitCapacity(ArrayList.java:235) at ArrayList.ensureCapacityInternal(ArrayList.java:227) at ArrayList.add(ArrayList.java:458) at MemoryLeak.main(MemoryLeak.java:14)
来源：http://zxse.cn/archives/1718025144794