哥几个，今天咱们来聊聊那些咱们在工作中碰到的“大麻烦”，我管它叫“屠龙”，跟咱们平时遇到的那些小打小闹可不一样，这真是得费脑子、掏心窝子的活儿。我这几年也算是“杀”过几条“龙”了，每次都跟打了一场硬仗似的。今天就跟你们分享一下我最近怎么把一条“恶龙”给按死在地上。
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恶龙现形记
话说那时候，我们线上一个核心订单系统，时不时就给我来个“猝死”。不是那种直接崩盘，而是突然就卡在那儿，业务逻辑走不动了，新的请求也进不来。你重启一下，它又活蹦乱跳的，看着跟没事人一样，可过一阵子，它又给你玩这套。用户投诉那是劈头盖脸就砸过来了，搞得我那几天觉都睡不一听到手机响就心惊肉跳，生怕又是哪个订单卡住了。
我们组里好几个人轮番上阵，都像无头苍蝇似的。日志翻了个底朝天，看了好几遍，没看出任何异常。CPU、内存、磁盘，各种监控指标都风平浪静的，一点波澜都没有。咱们常用的那些招数，什么代码走查，压测，全使了个遍，在测试环境里它就是乖得像只猫，可一上线，就又犯病。
摸清龙的脾性
我当时就觉得，这玩意儿肯定不是简单的代码 bug，也不是啥配置问题，它肯定是在某个特别隐蔽的场景下才露出马脚。这就像屠龙一样，你得先摸清楚这条龙啥时候出来活动，喜欢吃啥喝弱点在哪。我决定从最基础的地方重新开始。
我把所有的系统日志级别都调到了最低，恨不得每一个函数进出都给我打个日志。然后，我开始在系统里埋点，尤其是那些关键业务路径上，每经过一个节点，都给我记录一下时间戳和当前的状态信息。我把这些日志和状态数据全都扔到一个专门的日志分析系统里，准备做大数据分析。还不够，我甚至在代码里加了些小玩意儿，专门用来检测一些平时不太注意的资源，比如线程池状态、连接池使用情况、甚至是一些局部变量的生命周期。
为了重现这个“恶龙”，我们搞了一套模拟生产环境的测试，但是压力比生产环境更大，数据量也模拟得更真实，就是为了想把它逼出来。我们几个人盯着屏幕，眼睛都快冒火了，一遍又一遍地跑，直到有一次，奇迹发生了！系统又开始卡顿了！
锁定龙的弱点
那一刻，我真想跳起来喊一声“逮到了！”。抓到它卡顿的瞬间，就意味着我们有了第一手资料。我们马上开始比对这回卡顿前后所有新收集到的数据。那堆日志跟山一样高，我几乎是逐行去扫的。
我把那段时间的线程 Dump 和内存 Dump 都拉了出来，这是重头戏。线程 Dump 可以告诉我系统卡住的时候，所有线程都在干嘛内存 Dump 能看出有没有不正常的内存占用。一开始看，还是眼花缭乱的，但我就死磕，把所有相关的线程都拎出来，一条一条地看它们的调用栈。
慢慢地，我发现一个奇怪的现象。每次卡顿发生的时候，总有那么几个线程，它们都在等待同一个内部锁。而且这些线程都在执行一个我们平时不太起眼的“统计”功能。这个功能平时运行频率不高，但一旦被触发，它就会去访问一个很少被更新的配置表。我心里咯噔一下，难道是它？
我赶紧去看了那个“统计”功能的代码。果然，它在访问配置表的时候，为了保证数据一致性，加了一个全局的读写锁。问题就出在这儿！正常情况下，读锁是共享的，不会阻塞。但是，它有一个地方，为了刷新配置，会偶尔去拿写锁，而获取写锁的时候，会把所有的读锁都给阻塞住。平时这个刷新动作不频繁，所以没出问题。但在高并发、特别是某些特定请求模式下，恰好有大量请求在读配置，同时又触发了配置刷新，一瞬间，所有的读操作就被写锁给卡死了！
一剑封喉
找到问题根源，剩下的就简单了。这个配置表更新频率极低，而且我们对它的实时性要求也没有那么高。完全没必要在每次读取时都去抢那个全局锁。
我赶紧改动了那段代码，把原来每次读都去加锁的逻辑，改成了读写分离，并且加了一个本地缓存机制。也就是说，那个统计功能不再每次都去直接读数据库的配置表，而是先读内存缓存。只有缓存过期了，或者有专门的刷新指令，它才会去后台拿到写锁，更新一下内存缓存，然后释放掉。这样一来，绝大部分的读操作都直接访问内存，根本不会涉及到那个全局锁，也就不会被阻塞了。
改完之后，我们在测试环境进行了大量的压测，模拟了各种恶劣的场景，包括高并发下频繁触发配置刷新的情况。结果是，系统稳定如山，再也没有出现过卡顿的现象。我们又小心翼翼地把这个改动上线，并且严密监控了好几天。事实证明，我们的“龙”终于被我们按死了。
这回“屠龙”经历让我明白，有些时候，问题不是出在那些复杂的新功能上，反而是藏在那些被我们习以为常，甚至觉得“没啥问题”的老代码角落里。当你面对一个摸不着头脑的“恶龙”时，别慌，一步一步来。
- 先铺天盖地地收集信息，越详细越
- 然后冷静分析，找到线索，哪怕是一点点不寻常的蛛丝马迹。
- 耐心试错，验证你的猜测。
只有这样，才能真正把那些隐藏在深处的“恶龙”给找出来，然后彻底干掉它。希望我的这点破经验，也能帮到你们。