JAVA TPS高峰期错误率激增的链路排查：熔断限流策略优化 大家好，今天我们来探讨一个在生产环境中经常遇到的问题：JAVA应用在TPS高峰期错误率激增，以及如何进行链路排查和熔断限流策略的优化。这个问题涉及到的知识点比较多，包括性能测试、链路追踪、JVM监控、熔断限流算法等。我会尽量用通俗易懂的语言，结合实际案例，一步一步地分析问题，并给出相应的解决方案。 一、问题现象与初步分析 首先，我们需要明确问题的具体现象： TPS高峰期： 指的是系统在一段时间内（例如，每分钟、每秒）处理的事务数量达到峰值。 错误率激增： 指的是系统返回错误的数量占比显著增加。常见的错误包括：HTTP 500 错误、超时错误、数据库连接错误等。 JAVA应用： 指的是使用JAVA语言编写的应用程序。 当出现上述现象时，我们需要进行初步分析，判断问题可能的原因： 资源瓶颈： CPU、内存、磁盘IO、网络带宽等资源可能达到瓶颈，导致系统无法处理大量的请求。 代码缺陷： 代码中可能存在死循环、资源泄漏、并发竞争等问题，导致系统性能下降。 外部依赖： 外部服务（例如，数据库、缓存、第三方API）可能出现故障或性能瓶颈 …
JAVA大量锁等待导致TPS暴跌的排查：锁分析器与可视化工具
JAVA大量锁等待导致TPS暴跌的排查：锁分析器与可视化工具 大家好，今天我们来聊聊一个在实际生产环境中非常常见且棘手的问题：JAVA应用由于大量锁等待导致TPS暴跌。我们会深入探讨如何使用锁分析器和可视化工具来定位和解决这类问题。 一、锁竞争的根源与影响 在并发编程中，锁是保证线程安全的重要机制。但过度使用或不合理使用锁会导致严重的性能问题，最常见的就是锁竞争。 锁竞争的定义： 多个线程尝试获取同一个锁，但只有一个线程能够成功获取，其他线程则进入阻塞状态等待锁的释放。 锁竞争的影响： TPS (Transactions Per Second) 暴跌： 大量线程阻塞等待锁，导致处理请求的线程数量急剧减少，系统吞吐量下降。 CPU利用率降低： 虽然系统负载很高，但CPU并没有充分利用，因为大量时间花费在线程上下文切换和锁管理上。 响应时间延长： 用户请求需要等待更长的时间才能得到响应，用户体验极差。 死锁： 多个线程互相等待对方释放锁，导致所有线程都无法继续执行。 二、定位锁竞争的工具与方法 当TPS暴跌时，我们需要快速定位锁竞争的瓶颈。以下介绍几种常用的工具和方法： jstack：线程 …
JAVA项目TPS无法突破瓶颈的排查思路：CPU、GC、锁、IO全维度诊断
JAVA项目TPS无法突破瓶颈的排查思路：CPU、GC、锁、IO全维度诊断 大家好，今天我们来聊聊JAVA项目TPS遇到瓶颈时的排查思路。TPS（Transactions Per Second，每秒事务数）是衡量系统性能的重要指标，当TPS无法提升，甚至出现下降时，我们需要从多个维度进行诊断，找出瓶颈所在并进行优化。我们将重点关注CPU、GC、锁和IO这四个方面。 一、CPU瓶颈分析 CPU是执行运算的核心部件，CPU瓶颈通常意味着大量的运算任务占据了CPU资源，导致其他任务无法及时执行。 1.1 CPU使用率过高 首先，我们需要监控CPU使用率。可以使用Linux自带的 top 命令，或者Java提供的 jconsole、jvisualvm 等工具。如果CPU使用率长时间处于高位（例如90%以上），则说明CPU可能存在瓶颈。 1.2 线程分析 当CPU使用率过高时，我们需要进一步分析是哪些线程占用了大量的CPU资源。 利用 top 命令找到占用CPU最高的进程PID： top 利用 jstack 命令dump线程栈信息： jstack <PID> > thread_ …