Full GC 排查实战：从现象到根因的完整排查链路是一个重要的技术主题，它在现代软件开发中扮演着关键角色。
本文系统介绍了Full GC 排查实战：从现象到根因的完整排查链路的核心概念和实践经验，帮助你深入理解这一技术领域。

线上系统突然报警，CPU 飙到 100%，接口响应从 50ms 飙到 5000ms，日志里全是 Full GC —— 这是每个 Java 后端都经历过的噩梦。

本文不讲 GC 理论（假设你已经了解分代收集、CMS/G1 基础），聚焦于一个核心问题：线上 Full GC 频繁，如何从现象一步步定位到根因，并最终解决？

Kubernetes是容器编排领域的标准，它为容器化应用提供了自动化部署、扩缩容和管理能力。
本文介绍了Kubernetes的核心概念和实践经验，帮助你构建云原生应用。

K8s 中 Pod 重启通常由以下原因触发：

OOM 排查实战：五种 OOM 类型的根因分析与修复是一个重要的技术主题，它在现代软件开发中扮演着关键角色。
本文系统介绍了OOM 排查实战：五种 OOM 类型的根因分析与修复的核心概念和实践经验，帮助你深入理解这一技术领域。

java.lang.OutOfMemoryError 不是只有 Java heap space 一种。不同 OOM 类型对应不同根因，排查方向完全不同。

一、五种 OOM 类型速查

内存泄漏排查实战：MAT 工具从入门到精通是一个重要的技术主题，它在现代软件开发中扮演着关键角色。
本文系统介绍了内存泄漏排查实战：MAT 工具从入门到精通的核心概念和实践经验，帮助你深入理解这一技术领域。

在 Java 中，内存泄漏（Memory Leak）是指：对象已经不再使用，但仍然被 GC Root 可达，无法被垃圾回收器回收。

与 C/C++ 的内存泄漏不同，Java 的内存泄漏不是"内存丢了"，而是"该回收的没回收"。

接口响应慢排查实战：从 APM 到代码级定位是一个重要的技术主题，它在现代软件开发中扮演着关键角色。
本文系统介绍了接口响应慢排查实战：从 APM 到代码级定位的核心概念和实践经验，帮助你深入理解这一技术领域。

在动手排查之前，先脑补一下接口慢的可能原因，按层次分类：

┌──────────────────────────────────────────────┐
│              客户端 → CDN → LB                │  网络层
├──────────────────────────────────────────────┤
│          Nginx / API Gateway                  │  反向代理层
├──────────────────────────────────────────────┤
│    Tomcat / Jetty 线程池                      │  容器层
├──────────────────────────────────────────────┤
│  业务代码（循环、序列化、反射、锁等待）        │  应用层
├──────────────────────────────────────────────┤
│  数据库（慢SQL、锁等待、连接池）               │  存储层
├──────────────────────────────────────────────┤
│  缓存（Redis、本地缓存命中率）                 │  缓存层
├──────────────────────────────────────────────┤
│  外部服务（第三方API、RPC调用）                │  外部依赖
├──────────────────────────────────────────────┤
│  JVM（GC、JIT 编译）                          │  运行时层
└──────────────────────────────────────────────┘

数据库连接池故障排查实战：HikariCP 调优与排坑是系统设计的核心，它决定了数据的存储方式和访问效率。
本文介绍了数据库连接池故障排查实战：HikariCP 调优与排坑的原理和最佳实践，帮助你构建高效的数据存储方案。

spring:
  datasource:
    hikari:
      # 连接池大小
      maximum-pool-size: 20              # 最大连接数（最重要）
      minimum-idle: 20                   # 最小空闲连接数（建议 = maximum-pool-size）

      # 连接生命周期
      max-lifetime: 1800000              # 连接最大存活时间 30 分钟
      connection-timeout: 30000          # 获取连接超时时间 30 秒
      idle-timeout: 600000              # 空闲连接超时 10 分钟（minIdle < maxPool 时生效）

      # 健康检查
      connection-test-query: SELECT 1    # 连接测试 SQL（MySQL 可以用 SELECT 1）
      validation-timeout: 5000          # 校验超时 5 秒
      keepalive-time: 120000            # 保活探测间隔 2 分钟

      # 泄漏检测
      leak-detection-threshold: 60000   # 连接泄漏检测阈值 60 秒

磁盘 IO 瓶颈排查实战：从 iostat 到代码优化是一个重要的技术主题，它在现代软件开发中扮演着关键角色。
本文系统介绍了磁盘 IO 瓶颈排查实战：从 iostat 到代码优化的核心概念和实践经验，帮助你深入理解这一技术领域。

磁盘 IO 瓶颈通常有以下特征：

现象:
  - load average 高（如 16.0），但 CPU 使用率不高（如 20%）
  - iowait 高（%iowait > 20%）
  - 应用响应慢，特别是涉及文件操作的接口
  - 磁盘队列深度高
  - 日志写入变慢
  - 数据库性能下降

线上日志故障排查实战：磁盘满与日志框架调优是一个重要的技术主题，它在现代软件开发中扮演着关键角色。
本文系统介绍了线上日志故障排查实战：磁盘满与日志框架调优的核心概念和实践经验，帮助你深入理解这一技术领域。

┌─────────────────────────────────────────────┐
│            日志故障全景图                     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  1. 磁盘满 — 日志文件占满磁盘                │
│  2. 异步日志阻塞 — 队列满了阻塞业务线程       │
│  3. 日志性能差 — 同步写日志拖慢接口           │
│  4. 日志丢失 — 异常情况下日志没写出来         │
└─────────────────────────────────────────────┘

线上死锁排查实战：从 jstack 到根因的完整链路是并发编程中的核心机制，它为多线程资源访问提供了安全保障。
本文介绍了不同类型线上死锁排查实战：从 jstack 到根因的完整链路的原理和适用场景，帮助你掌握并发控制技术。

死锁（Deadlock）是指两个或两个以上的线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象。如果没有外力干预，它们都将无法继续执行。

经典的死锁四个必要条件（缺一不可）：

1. 互斥条件：资源同一时刻只能被一个线程占用
2. 请求与保持条件：线程已获得部分资源，又请求新资源时被阻塞，但不释放已占有的资源
3. 不剥夺条件：线程已获得的资源不能被其他线程强行剥夺
4. 循环等待条件：若干线程之间形成头尾相接的循环等待资源关系

线程池故障排查实战：队列堆积与拒绝策略是Java并发编程的核心概念，它为程序提供了并行执行的能力，是提升系统性能的关键。
本文系统介绍了线程池故障排查实战：队列堆积与拒绝策略的原理、使用方式和常见问题，帮助你掌握Java并发编程。

在排查问题之前，先快速回顾线程池的核心参数：

public ThreadPoolExecutor(
    int corePoolSize,           // 核心线程数
    int maximumPoolSize,        // 最大线程数
    long keepAliveTime,         // 空闲线程存活时间
    TimeUnit unit,              // 时间单位
    BlockingQueue<Runnable> workQueue,  // 工作队列
    ThreadFactory threadFactory,        // 线程工厂
    RejectedExecutionHandler handler    // 拒绝策略
)