唉。。。

大家好，我是程序员鱼皮。又来跟着鱼皮学习线上事故的处理经验了喔！

事故现场

周一下午，我们的 编程导航网站 连续出现了两次故障，每次持续半小时左右，现象是用户无法正常加载网站，一直转圈圈。

用户很快就在群里炸开锅了，甚至有用户表示 “我提前进去了，都不敢刷新。。”

看到这些我真的非常难受，我们团队的开发同学也第一时间展开了排查。

简单看了下前端向后端发的请求，发现所有的请求都一直阻塞，直到超时。直接请求后端服务器的接口也是一样的，等了很久都没有正常返回数据。最关键的是，所有接口都阻塞住了，哪怕只是请求个健康检查接口（后端直接返回 “ok”，不查询数据库），也无法正常响应。

我们的后端服务是部署在容器托管平台的，正常情况下如果资源（比如 CPU 和内存）占用超过一定比例，会自动扩容节点来让服务承载更多的并发请求，但为什么这次没有扩容呢？

其实有经验的朋友应该已经能猜到接口堵死的原因了，下面我带大家揭开谜团。

事故排查

根据上面的现象，推测大概率是接口层出了问题，而不涉及到业务和数据库等依赖资源。由于我们的后端使用的是 Spring Boot + 内嵌的 Tomcat 服务器，而 Tomcat 同时处理请求的最大线程数是固定的（默认是 200），所以当同时处理的请求过多，并且每个请求一直没有处理完成时，所有的线程都在繁忙，没有办法处理新的请求，就会导致新的请求排队等待处理，从而造成了接口堵死（迟迟无法响应）的现象。

这里我用一个简单的程序来模拟下接口堵死和排查过程。

首先写一个非常简单的测试接口，在返回内容前加一个 Thread.sleep，模拟耗时的操作，让处理请求的线程进入较长的等待。

然后更改下 Tomcat 的最大线程数为 5，便于我们模拟线程数不够的情况：

启动项目，在 Thread.sleep 打断点，然后连续请求 6 次接口。

应该只有 5 次请求会进入断点，最后一次请求会一直转圈卡住，没有线程来处理。这样我们就还原了事故现场。

但以上只是推测，实际线上项目中，怎么去排查确认 Tomcat 线程都阻塞了呢？又怎么确认是哪个接口或代码让 Tomcat 线程阻塞等待了呢？

其实很简单，首先用 jps -l 命令查看 Java 后端服务对应的进程 PID：

然后使用 jstack 命令生成线程快照，并保存为文件。具体命令如下：

jstack <进程PID> > thread_dump.txt

打开线程快照文件，所有线程的状态一目了然，搜索 http-nio 就能看到 Tomcat 的请求处理线程，果然所有的请求处理线程状态都是 TIMED_WAITING ，表示线程正在等待另一个线程执行特定的动作，但是有一个指定的等待时间。而且能直接看到请求是阻塞在了哪个代码位置。

利用这个方法，我们也很快定位到了编程导航接口堵死的原因，是发生在一个从数据库查询用户的方法。由于我们昨天下午执行了短信群发召回老用户的动作，导致大量用户同时访问编程导航并执行这个方法。由于涉及的数据库查询操作执行较慢，每个请求都需要等待数据库查询出结果后，才能响应数据，下一个请求才能再进来查询数据库，就导致大量 Tomcat 请求处理线程阻塞在等待数据库查询上，再进一步导致新的请求要排队等待处理。

真相大白了！

如何解决？

其实我们这次遇到的问题就是典型的 “线上连接池爆满问题”，面试的时候也是经常问的。前面讲了怎么排查此类问题，那如何解决这类问题呢？

首先遇到连接池爆满的情况，先保护现场，比如按照鱼皮上面的操作 dump 线程信息，然后赶紧重启服务或启动新的实例，让用户先能正常使用。再进行排查分析和优化。

如何优化线上连接池爆满问题？首先肯定还是要优化造成请求阻塞的代码。比如数据库查询慢，我们就通过添加索引来提升查询速度。

还可以增加数据库连接池的大小，在 Spring Boot 中，默认使用 HikariCP 作为数据源连接池，而 HikariCP 的 maximumPoolSize（最大连接池大小）默认值只有 10，显然是不足以应对高并发场景的。可以把下面的配置数值调大一点：

spring:datasource:hikari:maximum-pool-size: 50

由于后端请求操作不止有查询数据库，所以 Tomcat 线程池的最大线程数和最小空闲线程数也可以按需调整，比如下列配置：

# 设置 Tomcat 最大线程数
server.tomcat.threads.max=300
# 设置 Tomcat 最小空闲线程数
server.tomcat.threads.min-spare=20

适当调大 Tomcat 的最大线程数，可以增加并发请求的处理能力。适当调大 Tomcat 的最小空闲线程数，可以确保在并发高峰时刻，Tomcat 能迅速响应新的请求，而不需要重新创建线程。

其实我们大多数情况下，线上服务器（容器）的内存利用率是不高的，所以可以根据实际的资源和并发情况，适当地改一改配置。记得多做做测试，因为过高的线程数可能导致线程调度开销增加，反而降低性能。

现实

好吧，以上只是我遇到此类问题的解决方案。但现实可能没那么理想，其实慢 SQL 这个问题我们在上一次故障时就已经定位到，并且在群内同步了。结果你猜怎么着，我们团队的开发同学发了一堆监控的截图，但是没有一个人真正去解决了这个问题，这才导致了故障在多日之后重新上演！

一旦发现了问题，就必须要想到尽可能长久支持的解决方案，要不然这监控不是白做了？

为什么这次事故持续了这么久呢？也是因为我团队的开发同学缺少线上问题处理的经验，在那一通分析，结果忘了恢复服务，过了半个小时用户还是无法访问，直到我去提醒。。。

所以这个时候就知道平时背的八股文有多重要了吧？Tomcat 的连接器配置和性能优化也是一道经典的八股文，也是我们 面试鸭刷题神器 收录的题目。这些知识等到真出了线上问题时，都是用的上的。

吃一堑，长一智，经过这次的事件，我相信团队的同学又一次成长了。读者朋友们，你们有收获没有嘞~

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