Java程序是基于GC的。启动之初申请足够的内存池，再加上JIT等编译器的实时优化，速度不比直接用C++语言写的慢。同时，由于Java语言的反射性和可观察性的特点，再加上JFR这个神器，当出现问题时，比二进制文件更容易找到根源。最近在看RCA（RootCauseAnalysis），无意中发现了yCrash之类的东西。它的几个有问题的小代码非常典型。我们可以看一下Java应用的几种常见的崩溃场景。1.堆空间溢出OOM一般是内存泄漏引起的，在GC日志中有体现。一般GC时间变长，每次回收的效果都很一般。GC之后，堆内存的实际使用量呈上升趋势。下面的代码是一个无限循环，不断往HashMap中塞数据。由于myMap属于GCRoots，永远不会释放，所以它的最终结果是OOM。importjava.util.HashMap;publicclassOOMDemo{staticHashMapmyMap=newHashMap<>();publicstaticvoidstart()throwsException{while(true){myMap.put("key"+counter,"Largestringgggggggggggggggggggggggggggg"+"ggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+"ggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+"ggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+"ggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+"ggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+"gggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+"gggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"+counter);++counter;}}}2.内存泄漏内存泄漏和内存溢出是一样的，不同的是它的语义内存溢出可能是由于请求量过大，或者是真实的业务需求requiretheconsequences，而内存溢出是一种未知的、意想不到的OOM情况，我们可以使用上面相同的代码来达到这个目的，现实中，内存泄漏通常是非常隐蔽的，需要Mat等工具来查找根源。jmap、pmap等都是常用的工具，比如忘记重写对象的hashCode和equals方法，就会出现内存泄漏。//泄漏示例：createdbyxjjdog2022importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassHashMapLeakDemo{publicstaticclassKey{Stringtitle;publicKey(Stringtitle){this.title=title;}}publicstaticvoidmain(String[]args){Mapmap=newHashMap<>();map.put(new钥匙（“1”），1）；map.put(新键("2"),2);map.put(新键("3"),2);整数integer=map.get(newKey("2"));System.out.println(整数);}}3.CPU飙升直接进入死循环，可以把CPU给死掉。公共类CPUSpikeDemo{publicstaticvoidstart(){newCPUSpikerThread().start();新的CPUSpikerThread().start();新的CPUSpikerThread().start();新的CPUSpikerThread().start();新的CPUSpikerThread().start();新的CPUSpikerThread().start();System.out.println("6个线程启动！");}}publicclassCPUSpikerThreadextendsThread{@Overridepublicvoidrun(){while(true){//只是无限循环}}}获取问题代码通常可以使用以下方法：(1)使用top命令找到一个使用最多CPU的进程并记录它的pid。使用Shift+P快捷键按CPU使用率排序。(2)再次使用top命令，加上-H参数，可以查看一个进程中占用CPU最多的线程，记录线程ID。(3)用printf函数将十进制的tid转为十六进制。(4)使用jstack命令查看Java进程的线程栈。(5)使用less命令查看生成的文件，找到刚刚转换的16进制的tid，找到出现问题的线程上下文。4.线程泄漏线程资源是昂贵的。如果一直创建线程，系统资源会很快耗尽。下面的代码一直在创建线程。如果同时请求压力比较大，大部分都可以kill宿主机。公共类ThreadLeakDemo{publicstaticvoidstart(){while(true){newForeverThread().start();}}}publicclassForeverThreadextendsThread{@Overridepublicvoidrun(){//让线程永远休眠，这样它们就不会死掉。while(true){try{//重复睡眠10分钟Thread.睡眠（10*60*1000）；}catch(Exceptione){}}}}这很暴力，这个每个请求创建一个线程，或者创建一个线程池的后果是一样的。java.lang.OutOfMemoryerror:Unabletocreateanewnativethread5.Deadlock死锁代码一般不会发生，但是一旦发生，还是很严重的，相关业务可能无法运行。publicclassDeadLockDemo{publicstaticvoidstart(){newThreadA().start();新ThreadB().start();}}publicclassThreadAextendsThread{@Overridepublicvoidrun(){CoolObject.method1();}}publicclassThreadBextendsThread{@Overridepublicvoidrun(){HotObject.method2();}}publicclassCoolObject{publicstaticsynchronizedvoidmethod1(){try{//休眠10秒Thread.sleep(10*1000);}赶上（异常e）{}HotObject.method2();}}publicclassHotObject{publicstaticsynchronizedvoidmethod2(){try{//休眠10秒Thread.sleep(10*1000);}赶上（异常e）{}CoolObject.method1();}}死锁是比较严重的情况，jstack会提示明显的信息。当然，也有一些在线的线程转储分析工具可以使用。比如fastthread，但是你也需要先了解这几种情况的含义。6、栈溢出栈溢出不会导致JVM进程死掉，危害“比较小”。下面是一段简单的模拟栈溢出的代码，只需要递归调用即可。公共类StackOverflowDemo{publicvoidstart(){start();}}虚拟机栈的大小可以通过-Xss参数设置。例如，以下命令是将堆栈大小设置为128K：-Xss128K如果在您的应用程序中经常出现这种情况，您可以尝试增大该值。但一般是程序错误导致的，最好检查一下自己的代码。7、阻塞线程BLOCKED是一种严重的线程状态。当后端服务处理时间很长时，请求线程会进入等待状态。这时候如果通过jstack获取栈，就会发现线程被阻塞了。它在获取锁时阻塞（等待锁定）publicclassBlockedAppDemo{publicstaticvoidstart(){for(intcounter=0;counter<10;++counter){//启动10个线程。新的AppThread().start();}}}publicclassAppThreadextendsThread{@Overridepublicvoidrun(){AppObject.getSomething();}}publicclassAppObject{publicstaticsynchronizedvoidgetSomething(){while(true){try{Thread.sleep(10*60*1000);}catch(Exceptione){}}}}一旦经常出现这种情况，就证明你的程序响应太慢了。如果还有剩余的CPU资源，可以尝试增加请求的线程数，比如tomcat中的最大线程数。以上就是Java常见故障的几个小代码分析，大部分故障都逃不过这些场景。故障排除通常非常耗费精力，而且您必须能够在线访问。如何做出一些有用的工具，将这些复杂性屏蔽在背后，才是我们想要的。
