线上某个服务有接口非常慢，通过监控链路查看发现，中间的 GAP 时间非常大，实际接口并没有消耗很多时间，并且在那段时间里有很多这样的请求。
原因分析
先从监控链路分析了一波，发现请求是已经打到服务上了，处理之前不知道为什么等了 3s，猜测是不是机器当时负载太大了，通过 QPS 监控查看发现，在接口慢的时候 CPU 突然增高，同时也频繁的 GC ，并且时间很长，但是请求量并不大，并且这台机器很快就因为 Heap满了而被下掉了。
去看了下日志，果然有 OOM 的报错，但是从报错信息上并没办法找到 Root Cause。
system error: org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler dispatch failed; nested exception is java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1055) at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:943) at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:1006) at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doPost(FrameworkServlet.java:909) at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:681)
另外开发同学提供了线索，在发生问题的时候在跑一个大批量的一次性 JOB，怀疑是不是这个 JOB 导致的，马上把 JOB 代码拉下来分析了下，JOB 做了分批处理，代码也没有发现什么问题。
虽然我们系统加了下面的 JVM 参数，但是由于容器部署的原因，这些文件在 pod 被 kill 掉之后没办法保留下来。
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:ErrorFile=/logs/oom_dump/xxx.log -XX:HeapDumpPath=/logs/oom_dump/xxx.hprof
这个现象是最近出现的，猜测是最近提交的代码导致的，于是去分析了最近提交的所有代码，很不幸的都没有发现问题。。。
在分析代码的过程中，该服务又无规律的出现了两次 OOM，只好联系运维同学优先给这个服务加了 EFS （Amazon 文件系统）等待下次出现能抓住这个问题。
刚挂载完 EFS，很幸运的就碰到了系统出现 OOM 的问题。
dump 出来的文件足有 4.8G，话不多说祭出 jvisualvm 进行分析，分析工具都被这个dump文件给搞挂了也报了个java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，加载成功之后就给出了导致OOM的线程。
找到了具体报错的代码行号，翻一下业务代码，竟然是一个查询数据库的count操作，这能有啥问题?
仔细看了下里面有个foreach遍历userId的操作，难道这个userId的数组非常大?
找到class按照大小排序，占用最多的是一个 byte 数组，有 1.07G，char 数组也有1.03G，byte 数组都是数字，直接查看 char 数组吧，点进去查看具体内容，果然是那条count语句，一条 SQL 1.03G 难以想象。。。
这个userId的数据完全是外部传过来的，并没有做什么操作，从监控上看，这个入参有 64M，马上联系对应系统排查为啥会传这么多用户过来查询，经过一番排查确认他们有个bug，会把所有用户都发过来查询。。。到此问题排查清楚。
解决方案
对方系统控制传入userId的数量，我们自己的系统也对userId做一个限制，问题排查过程比较困难，修改方案总是那么的简单。
别急，还有一个
看到这个问题，就想起之前我们还有一个同样类似的问题导致的故障。
也是突然收到很多告警,还有机器 down 机的告警，打开 CAT 监控看的时候，发现内存已经被打满了。
操作和上面的是一样的，拿到 dump 文件之后进行分析，不过这是一个漫长的过程，因为 down了好几台机器，最大的文件有12GB。
通过 MAT 分析 dump 文件发现有几个巨大的 String（熟悉的味道，熟悉的配方）。
接下来就是早具体的代码位置了，去查看了下日志，这台机器已经触发自我保护机制了，把代码的具体位置带了出来。
经过分析代码发现，代码中的逻辑是查询 TIDB（是有同步延迟的），发现在极端情况下会出现将用户表全部数据加载到内存中的现象。
于是找 DBA 拉取了对应时间段 TIDB 的慢查询，果然命中了。
总结
面对 OOM 问题如果代码不是有明显的问题，下面几个JVM参数相当有用，尤其是在容器化之后。
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:ErrorFile=/logs/oom_dump/xxx.log -XX:HeapDumpPath=/logs/oom_dump/xxx.hprof
另外提一个参数也很有用，正常来说如果程序出现 OOM 之后，就是有代码存在内存泄漏的风险，这个时候即使能对外提供服务，其实也是有风险的，可能造成更多的请求有问题，所以该参数非常有必要，可以让 K8S 快速的再拉起来一个实例。
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
另外，针对这两个非常类似的问题，对于 SQL 语句，如果监测到没有where条件的全表查询应该默认增加一个合适的limit作为限制，防止这种问题拖垮整个系统。