接上文，SpringBoot的线程池设置以及JVM监控

接上篇文章， 拿SpringBoot举个例
1.1 默认线程池的隐患
Spring Boot的@Async默认利用SimpleAsyncTaskExecutor（无复用线程），频繁创建/销毁线程易引发性能标题。

1.2 自定义线程池设置

1. @Configuration
2. @EnableAsync
3. public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
5.     @Override
6.     public Executor getAsyncExecutor() {
7.         ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
8.         executor.setCorePoolSize(10);          // 核心线程数=CPU核心数×2
9.         executor.setMaxPoolSize(20);           // 突发流量缓冲
10.         executor.setQueueCapacity(100);        // 根据业务容忍延迟调整
11.         executor.setThreadNamePrefix("Async-");
12.         executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
13.         executor.initialize();
14.         return executor;
15.     }
16. }
18. // 使用示例
19. @Service
20. public class ReportService {
21.     @Async  // 指定使用自定义线程池
22.     public CompletableFuture<Report> generateReportAsync(Long id) {
23.         // 模拟耗时操作
24.         Thread.sleep(2000);
25.         return CompletableFuture.completedFuture(new Report(id, "Done"));
26.     }
27. }

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1.3 线程池监控（Micrometer + Prometheus）

1. # application.yml
2. management:
3.   endpoints:
4.     web:
5.       exposure:
6.         include: "metrics,prometheus"
7.   metrics:
8.     tags:
9.       application: ${spring.application.name}

复制代码

1. @Bean
2. public MeterBinder threadPoolMetrics(ThreadPoolTaskExecutor executor) {
3.     return registry -> {
4.         Gauge.builder("thread.pool.active", executor, ThreadPoolTaskExecutor::getActiveCount)
5.              .description("当前活跃线程数")
6.              .register(registry);
7.         Gauge.builder("thread.pool.queue.size", executor, e -> e.getThreadPoolExecutor().getQueue().size())
8.              .description("任务队列长度")
9.              .register(registry);
10.     };
11. }

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通过http://localhost:8080/actuator/prometheus可获取实时指标。
二、Spring Boot内存泄漏排查：一个真实OOM案例

2.1 故障征象

• 应用运行24小时后出现java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
  
• GC日志表现老年代占用连续增长
  

2.2 诊断步骤
步骤1：天生堆转储文件

1. # 在应用启动命令中添加
2. -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof

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步骤2：利用MAT分析

• 打开heapdump.hprof，选择Dominator Tree
  
• 发现ConcurrentHashMap$Node[]占用80%内存
  
• 查察引用链，定位到缓存工具类未清算逾期数据
  

步骤3：代码修复

1. // 错误代码：静态Map无限增长
2. public class CacheManager {
3.     private static Map<String, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();
4.    
5.     public static void put(String key, Object value) {
6.         cache.put(key, value);
7.     }
8. }
10. // 修复：引入Guava Cache自动过期
11. public class CacheManager {
12.     private static LoadingCache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder()
13.         .maximumSize(1000)
14.         .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
15.         .build(new CacheLoader<>() {
16.             @Override
17.             public Object load(String key) {
18.                 return loadFromDB(key);
19.             }
20.         });
21. }

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三、Spring Data JPA连接池优化（HikariCP实战）

3.1 默认设置风险
Spring Boot默认利用HikariCP，但以下参数需针对性调解：

1. spring:
2.   datasource:
3.     hikari:
4.       maximum-pool-size: 20          # 默认10，根据DB并发能力调整
5.       connection-timeout: 3000       # 获取连接超时时间（ms）
6.       idle-timeout: 600000           # 空闲连接存活时间（默认10分钟）
7.       max-lifetime: 1800000          # 连接最大生命周期（默认30分钟）
8.       leak-detection-threshold: 5000 # 连接泄漏检测阈值（生产环境建议开启）

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3.2 监控集成

1. @Bean
2. public MeterBinder hikariMetrics(HikariDataSource dataSource) {
3.     return registry -> {
4.         HikariPoolMXBean pool = dataSource.getHikariPoolMXBean();
5.         Gauge.builder("db.pool.active", pool::getActiveConnections)
6.              .register(registry);
7.         Gauge.builder("db.pool.idle", pool::getIdleConnections)
8.              .register(registry);
9.         Gauge.builder("db.pool.total", pool::getTotalConnections)
10.              .register(registry);
11.     };
12. }

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四、生产级Spring Boot JVM参数模板

4.1 基础参数（JDK11+）

1. java -jar your-app.jar \
2.   -Xms2g -Xmx2g                 # 堆内存固定，避免动态调整开销 \
3.   -XX:MaxMetaspaceSize=256m     # 防止元空间膨胀 \
4.   -XX:+UseG1GC                  # 低延迟垃圾回收器 \
5.   -XX:MaxGCPauseMillis=200      # 目标最大停顿时间 \
6.   -Xlog:gc*,gc+heap=debug:file=gc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=100m \
7.   -Dspring.profiles.active=prod

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4.2 容器环境适配（Dfile.encoding警告修复）

1. FROM eclipse-temurin:17-jdk
2. ENV LANG C.UTF-8
3. ENV JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8"

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五、实战：利用Arthas在线诊断Spring Boot应用

5.1 安装与附加进程

1. curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
2. java -jar arthas-boot.jar  # 选择目标进程

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5.2 常用命令

1. # 1. 查看实时线程状态
2. thread -n 3                 # 显示CPU占用最高的3个线程
4. # 2. 监控方法调用耗时
5. watch com.example.service.*Service * '{params, returnObj}' -x 3
7. # 3. 动态修改日志级别（无需重启）
8. logger --name ROOT --level debug

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