OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文复盘了线上服务因Paimon与RocksDB集成引发的三次内存溢出（OOM）故障。从线程暴增到堆外内存泄漏，排查历经弯路，最终通过NMT、async-profiler等工具结合JNI调用分析，定位至RocksDB SDK内存未释放问题。团队重构架构，改由Flink写入Paimon，彻底解决隐患。文章系统梳理了排查思路与工具实战，为同类技术栈提供宝贵经验。
从Google线上故障，谈灰度发布的重要性
2025年6月12日，Google Cloud因未灰度发布的新配置引发空指针异常，导致Gmail、YouTube等服务中断超7小时。故障暴露了缺乏配置灰度与错误处理机制的风险。本文结合Nacos等配置中心的IP/标签灰度方案，探讨如何通过渐进式发布保障系统稳定性，避免全局故障。
RocketMQ：底层Netty频繁OS OOM
本文记录了一例Java应用因多ClassLoader加载多个Netty的PooledByteBufAllocator导致堆外内存超限，引发OS OOM的排查过程。尽管MaxDirectMemorySize设为1G，但多个中间件独立占用堆外内存，总量远超限制。通过NMT、Arthas等工具定位到RocketMQ客户端为主要占用者。最终建议短期调小堆内存以腾出空间，并推动中间件优化。
一场FullGC故障排查
本文记录了线上容器 CPU 使用率达 104% 告警的排查与解决过程。排查初期，因机器内存使用率正常（62%），排除 Full GC、接口高并发等猜测，后发现监控偏差，通过 JVM 监控确认 Full GC 导致 CPU 飙升。经 JProfiler 分析堆内存快照，定位到问题根源：Excel 解析<Map>对象长期占用堆内存，空间效率低，且因任务逻辑长期存在（4-12 小时），易打满老年代触发 Full GC。解决方案分两类：一是激进方案（数据存入 Redis，彻底避免内存占用），二是保守方案（删除无用字段、优化缓存逻辑缩减数据量）。最后总结排查要点，强调 JVM 监控的重要性及大对象排查的
FastJson：大面积故障规避案例
本文分享了一次因Kotlin语法误用导致FastJson反序列化全局异常的排查经历。在多语言混编工程中，`{}`被误赋值为Java对象字段，触发FastJson解析Kotlin类时将静态标记`kotlin_error`置为true且无法恢复，最终引发全量反序列化失败。问题隐蔽性强，影响范围大，历时两天定位。反思指出：多语言开发需谨慎、框架有局限、灰度发布至关重要，并强调Bug是成长的阶梯。
脱敏工具
提供身份证、姓名、手机号脱敏的Java实现，通过正则替换隐藏敏感信息：身份证保留前后部分，中间用*代替；姓名仅显示首尾字符；手机号显示前3后4位，中间4位脱敏，保障数据安全。
超长String接收处理
Java中字符串变量最大长度可达Integer.MAX_VALUE，但字符串字面量受class文件格式限制，理论最大65535，实际仅支持65534。超长字面量编译报错，需通过StringBuilder分段处理，避免“常量字符串过长”问题。
说说 java 中常见的集合类
本文介绍了Java集合框架的核心接口（Collection、List、Set、Map）及其常见实现类。图示展示了类间关系，重点解析ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等实现原理与性能特点，并指出线程安全及进阶特性，助你掌握集合体系关键知识点。
.常见配置
本文介绍MyBatis核心配置，包括属性加载优先级（方法参数 > resource/url > properties内部）、常用配置项如缓存、延迟加载、执行器类型等，多环境配置方式及事务管理机制（JDBC与MANAGED），适用于多数据源场景，结合Spring时无需额外配置事务管理。
