事情回顾
上周五，通过Grafana监控，线上环境突然出现CPU和内存飙升的情况：
但是看到网络输入和输入流量都不是很高，所以网站被别人攻击的概率不高，后来服务器负荷居高不下，只能保存dump文件进行分析，并一台一台服务器进行重新启动（还好大家周五下班了）
通过日志分析
既然服务器在某个时间点出现了高负荷，于是就先去找一开始出现问题的服务器，去找耗时的服务，例如我当时去找数据库耗时的服务，由于上周的日志已经被刷掉，于是我大致描述一下：
[[email protected] xxxyyyy]$ grep '15:14:' common-dal-digest.log | grep -E '[0-9]{4,}ms'
2018-08-25 15:14:21,656 - [(xxxxMapper,getXXXListByParams,Y,1089ms)](traceId=5da451277e14418abf5eea18fd2b61bf)
复制代码上述语句是查询在15:14那一分钟内，在common-dal-digest.log文件中，耗时超过1000ms的SQL服务（我上周查的是耗时超过10秒的服务）。
通过traceId去查Nginx保存的访问日志，定位在该时间点内，分发到该服务器上的用户请求。还有根据该traceId，定位到整个调用流程所使用到的服务，发现的确十分耗时...
于是拿到了该请求具体信息，包括用户的登录手机号码，因为这个时候，其它几台服务器也出现了CPU和内存负载升高，于是根据手机号查询了其它几台服务器的访问日志，发现同一个请求，该用户也调用了很多次...
使用mat进行dump文件分析
通过mat工具对dump文件进行分析，调查是什么请求占用了大内存：
观察了该对象的引用树，右键选择【class_ reference】，查看对象列表，和观察GC日志，定位到具体的对象信息。
通过日志以及dump文件，都指向了某个文件导出接口，接着在代码中分析该接口具体调用链路，发现导出的数据很多，而且老代码进行计算的逻辑嵌套了很多for循环，计算效率低。
查询了该用户在这个接口的所调用的数据量，需要查询三个表，然后for循环中大概会计算个100w+次，导致阻塞了其它请求，线上的服务器CPU和内存使用情况一直飙升。
代码进行性能优化
在看到该业务在git提交记录是我上一年实习期写的时候，我的内心是崩溃的，当时对业务不熟悉，直接循环调用了老代码，而且也没有测试过这么大的数据量，所以GG了。
然后我就开始做代码性能优化，首先仔细梳理了一下整个业务流程，通过增加SQL查询条件，减少数据库IO和查询数据量，优化判断条件，减少for嵌套、循环次数和计算量。
通过jvisualVM进行对比
对比新老代码所占用的CPU和内存状态
优化前：
优化后：
通过上述优化之后，计算1w条数据量进行导出，在老代码需要48s，新代码也要8s
当然，由于这些数据是本地开发环境新增加的，与出现OOM问题的用户数据量还有些差别，但通过优化后的代码，已经在数据库查询的时候就过滤掉很多无效的数据，在for循环计算前也加了过滤条件，所以真正计算起来起来就降低了很多计算量。
恩，自己优化好了，还要等测试爸爸们测试后才敢上线，这次要疯狂造数据
开发注意点
在开发一开始的时候，都没有考虑到性能问题，想着满足需求就完成任务，但数据量一大起来，就有可能出现这些OOM问题，所以以后开发时，需要考虑一下几点：
- 梳理设计流程
- 考虑是否有性能问题
- 与产品经理商量控制查询条件，减少查询的范围
- 与数据库交互时，减少无效的查询，合并查询和合并更新操作
- 减少for循环，尤其注意for循环嵌套问题！
- 调用老代码要看注意=-=
吐槽
万元预算玩新机 还有沈大妈的表情真好玩，直接拿来用了~