小胖有技能|记录一次生产上的OOM解决过程( 二 ) 一.项目架构SpringCloudDalston.SR1+Sp

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再继续找，找到是否有我们的业务代码。找到如图

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这里其实已经定位到具体的业务代码了，但是MAT的强大之处就是可以定位究竟是什么大对象，
如图，这里已经可以看到了6W多个HashMap被Object[]引用，这里是内存占用的主要原因
OK ，接下来可以看业务代码了

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业务代码如下，只展示关键代码，这个接口是报表数据导出的接口，查询mysql后使用HashMap去接收结果集，
Object[]用于是用于写入报表工具类的入参；
查看服务器日志后，发现这条SQL有6W多条数据，而且在一分钟之内有人操作导出了两次，导致数据封装到HashMap里面，发生FGC

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三、最终解决方案
1.加大堆内存原来由512扩大到1024M；
2.HashMap改为JavaBean对象去封装结果集，因为HashMap底层是数组，还有其他的引用成员变量，更加有频繁的扩容，
查资料后发现HashMap在数据量的情况下内存占用比Java对象要大；
3.导出接口添加限流注解，防止在短时间内多次请求；
以下是限流代码:使用Guava的限流组件实现，当然也可以基于Redis的实现，或者自己实现一套
4.由于EasyExcel内存占用少，可以将poi换成阿里的EasyExcel ，实现多条数据分页导出；
代码如下图片

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代码如下
/***@author:Gabriel*@date:2020/2/1812:03*@description自定义接口限流注解*/@Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public@interfaceRateLimitAnno{/**每秒放入令牌桶中的token*/doublelimitNum()default20;}/***@author:Gabriel*@date:2020/2/1812:07*@description*/@Slf4j@Aspect@ComponentpublicclassRateLimitAspect{/***用来存放不同接口的RateLimiter(key为接口名称， value为RateLimiter)*/privateConcurrentHashMap<String,RateLimiter>map=newConcurrentHashMap<>();privateRateLimiterrateLimiter;@AutowiredprivatestaticObjectMapperobjectMapper=newObjectMapper();@AutowiredprivateHttpServletResponsehttpServletResponse;@Pointcut(''@annotation(com.gabriel.stage.annotation.RateLimitAnno)'')publicvoidrateLimit(){}/***环绕通知**@paramjoinPoint*@return*@throwsException*/@Around(''rateLimit()'')publicObjectaround(ProceedingJoinPointjoinPoint)throwsThrowable{Objectobj=null;//获取拦截的方法签名MethodSignaturesignature=(MethodSignature)joinPoint.getSignature();Objecttarget=joinPoint.getTarget();//获取注解信息Methodmethod=target.getClass().getMethod(signature.getName(),signature.getParameterTypes());RateLimitAnnoannotation=method.getAnnotation(RateLimitAnno.class);doublelimitNum=annotation.limitNum();//获取方法名StringfunctionName=signature.getName();//获取类名StringclassName=signature.getDeclaringTypeName();signature.getDeclaringTypeName();if(StringUtils.isNotBlank(className)){className=StringUtils.substringAfterLast(className,''.'');}//拼接类名和方法名,保证key唯一StringjoinName=StringUtils.join(functionName,className);//获取rateLimiterif(map.containsKey(joinName)){rateLimiter=map.get(joinName);}else{map.put(joinName,RateLimiter.create(limitNum));rateLimiter=map.get(joinName);}if(rateLimiter.tryAcquire()){obj=joinPoint.proceed();}else{System.err.println(''接口限流，请求降级。。。。。。。。。。。。。。。。。 '');thrownewBusinessException(ResultCode.SERVER_ERROR);}returnobj;}作者：听风是雨

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