22 | 支付订单信息：如何高效解决for循环产生的内存溢出？
高楼
你好，我是高楼。
今天，我们来优化支付订单接口。通过这个接口，我们来看看怎么高效解决 for 循环产生的内存溢出问题。
对于 JVM 内存溢出或泄露来说，通常性能人员都能定位到一个应用 hang 住了。但是，要想进一步判断出应用 hang 住的原因，并没有那么容易做到。因为内存大时做堆 Dump 比较费时，更重要的一点是，要想把堆里面的对象和栈关联起来是需要足够的经验和时间的。这也是其中的难点之一。
这节课我就带你来看看怎么解决这个难点。
不过，在此之前，我们会先处理一个熟悉的问题，就是数据库表加索引。很显然，我们在测试这个接口时又遇到它了。虽然我在第 16 讲中给你重点讲过这个问题，但是这一次的每秒全表扫描比之前要高得多。通过这次的讲解，我希望你能明白只要存在全表扫描，CPU 消耗很快就会达到 100%。同时，也希望你能借此看清楚全表扫描对 CPU 消耗的影响。
场景运行数据
首先，我们来运行一下场景：
这是一个典型的 TPS 太低、响应时间不断上升的性能瓶颈，对于这种瓶颈的分析逻辑，我在前面的课程里已经写过很多次了，相信你已经掌握。下面我们来看一下具体的问题是什么。
架构图
这个接口的链路比较简单：User - Gateway - Order - MySQL，我们大概记在脑子里就好。
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本文通过一个支付订单接口的优化案例，详细介绍了如何高效解决for循环产生的内存溢出问题。作者首先介绍了JVM内存溢出或泄露的定位难点，然后分为两个阶段进行处理。第一阶段是处理数据库表加索引的问题，通过全局监控和定向监控分析，找到了全表扫描导致的CPU消耗过高，最终通过添加索引成功优化了性能。第二阶段则是处理内存泄漏问题，通过全局监控和GC健康状态的分析，发现了内存泄漏的情况，并提出了解决方案。整篇文章通过实际案例详细展示了性能问题的定位和解决过程，对于需要解决类似问题的技术人员具有很高的参考价值。文章内容涉及了定向监控分析、堆Dump生成和分析、线程CPU消耗分析等技术手段，为读者提供了解决类似问题的思路和方法。文章最后提出了两道思考题，引导读者深入思考并与作者交流讨论。
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WBF1、mysql： ①查看慢日志 ②top -Hp pid 定位线程号，通过线程号定位sql 然后查看执行计划分析是否存在全表扫描，表大小，制定优化方案 oracel： ②分析awr报告 2、 《1》定位堆栈 1、命令 （1）保存堆dump文件，打开dump文件，根据16进制线程号，查找代码的行号定位堆栈： a. jmap -histo:live 进程pid | more / jmap -histo pid|more） 通过进程号(jps -l)看线程调用堆栈 jmap -dump:format=b,file=文件名 进程pid； （b二进制格式） b. jstack 进程pid >>thread.dump ; c. jcmd 进程pid GC.heap_dump /filepath.hprof（二进制格式dump） d. ①配置java参数：（java -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=<file-or-dir-path>）自动抓取堆dump文件：java_pid.hprof ②使用Jconsole工具将操作调用的serVMOption参数：HeapDumpOnOutOfMemoryError 值设置为true （2）不保存dump文件，定位堆栈: a. 通过 perf record 命令录制进程一段时间，通过 perf report 分析堆栈 b. jstack 进程pid | grep 线程pid ：top，top -Hp 进程pid，printf "%x\n" 线程pid，jstack 进程pid | grep 16进制线程pid 2、图形化工具： ①jvm右键java进程选择线程dump生成快照或打开dump文件 ②使用IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java分析dump文件 ③jconsole ④使用MAT打开dump.hprof文件，查看可疑的内存消耗点的详情，查看对象以及它的依赖 dominator_tree 《2》分析源码： 查看代码行，分析所有调用该方法的代码逻辑，分析代码对应的SQL 《3》沟通：与开发沟通，是否存在定时任务，执行定时任务的数据量大小，有无加limit，线程数作者回复: 整理的不错哦。表扬！ 温馨提醒一下，mysql中是没有AWR报告的，oracle里才有。
2021-05-169- jy请问，容器里面如何执行mysqlreport 呢？ 生成的数据如何拿出来？谢谢老师
作者回复: 一样的。可以在容器内安装，也可以远程执行哇。
2021-10-14
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