一、线上问题排查思路
- 明确问题：首先，需要明确线上出现了什么问题。这包括了解问题的具体表现、发生的时间、影响的范围等。通过收集用户反馈、查看监控系统告警等方式，收集问题相关信息。
- 收集信息：收集与问题相关的各种信息，如日志、指标、用户反馈等。这些信息是排查问题的关键，可以帮助我们了解问题的来龙去脉。
- 分析问题：根据收集到的信息，对问题进行深入分析。这包括分析日志、指标等数据，找出异常点，进一步定位问题原因。
- 解决问题：在定位问题原因后，采取相应的解决措施。这可能涉及到修改代码、调整配置、优化系统架构等。
- 验证效果：在解决问题后，需要验证解决方案的效果。这包括观察系统运行状态、收集用户反馈等，确保问题得到彻底解决。
二、线上问题排查工具
- 监控系统：监控系统是线上问题排查的重要工具之一。通过监控系统，我们可以实时了解系统的运行状态、性能指标等。常见的监控系统有Prometheus、Grafana等。
- 日志分析工具：日志分析工具可以帮助我们快速定位问题。通过收集和分析系统日志，我们可以找出异常点，进一步定位问题原因。常见的日志分析工具有ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等。
- 用户反馈平台：用户反馈平台是收集用户问题和反馈的重要渠道。通过用户反馈平台，我们可以了解用户在使用系统过程中遇到的问题，帮助我们及时发现和解决线上问题。
- 性能分析工具：性能分析工具可以帮助我们了解系统的性能瓶颈和优化方向。通过分析用户访问量、页面加载时间、错误率等指标，我们可以找出性能问题并进行优化。常见的性能分析工具有JMeter、Gatling等。
1 OOM问题
OOM问题在生产环境中，一旦出现，一般会是非常严重的问题，服务可能会挂掉。
但是OOM问题有多种情况，不同的情况，出现问题的原因不一样。
1.1 堆内存OOM
服务器的日志一般会打印下面的内容：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
这种是出现最多的OOM问题。
在Java服务启动时，可以增加下面的参数：
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heapdump.hprof
在发生OOM时，程序会自动把当时的内存使用情况，dump保存到指定的文件。
然后使用MAT（Memory Analyzer Tool），或者使用JDK自带的 Java visualvm，来分析dump 文件，找出导致OOM 的代码 。
1.2 栈内存OOM
出现栈内存OOM问题的异常信息如下：
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
如果实际工作中，出现这个问题，一般是由于创建的线程太多，或者设置的单个线程占用内存空间太大导致的。
这个时候需要排查服务的线程数量。
推荐使用线程池，可以减少线程的创建，有效控制服务中的线程数量。
1.3 栈内存溢出
出现栈内存溢出问题的异常信息如下：
java.lang.StackOverflowError
该问题一般是由于业务代码中写的一些递归调用，递归的深度超过了JVM允许的最大深度，可能会出现栈内存溢出问题。
如果生产环境中，出现了这个问题，可以排查一下递归调用是否正常，有可能出现了无限递归的情况。
1.4 GC OOM
出现GC OOM问题时异常信息如下：
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
GC OOM一般是由于JVM在GC时，对象过多，导致内存溢出，建议调整GC的策略。
在老代80%时就是开始GC，并且将-XX:SurvivorRatio（-XX:SurvivorRatio=8）和-XX:NewRatio（-XX:NewRatio=4）设置的更合理。
1.5 元空间OOM
出现元空间OOM问题时异常信息如下：
java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
JDK8之后使用Metaspace来代替永久代，Metaspace是方法区在HotSpot中的实现。
这个问题一般是由于加载到内存中的类太多，或者类的体积太大导致的。
如果生产环境中出现了这个问题，可以通过下面的命令修改元空间大小：
-XX:MetaspaceSize=10m -XX:MaxMetaspaceSize=10m
我在这里列举了OOM问题的最常见的情况，大家如果想了解更多，可以看一下我之前写的一篇文章《工作中最常见的6种OOM问题》，里面有更详细的介绍。
2 CPU100%问题
线上服务出现CPU100%问题，也很常见。
出现这个问题，是由于服务长时间占用CPU资源导致的。
主要原因有下面这几种：
定位这个问题，可以使用JDK自带的jstack工具，或者用阿里开源的Arthas探测工具。
如果对CPU100%问题比较感兴趣，可以看看我的另一篇文章《糟糕，CPU100%了！！！》，里面有更详细的介绍。
3 接口超时问题
不知道你有没有遇到过这样的场景：我们提供的某个API接口，响应时间原本一直都很快，但在某个不经意的时间点，突然出现了接口超时。
导致接口超时的原因有很多，我们需要挨个逐一排查。
下面这张图中给大家列举出现了，生产环境接口突然出现超时问题时的常见原因：
如果大家想进一步了解接口超时问题，可以看看我的另一篇文章《接口突然超时10宗罪。。。》
4 索引失效问题
不知道你有没有遇到过，生成环境明明创建了索引，但数据库在执行SQL的过程中，索引竟然失效了。
由于索引失效，让之前原本很快的操作，一下子变得很慢，影响了接口的性能。
我们可以通过explain关键字，查看sql的执行计划，可以确认索引是否失效。
如果索引失效了，可能是哪些原因导致的问题呢？
下面这张图给大家列举了常见原因：
想进一步了解索引失效问题的小伙伴，可以看一下我的另一篇文章《聊聊索引失效的10种场景，太坑了》，里面有非常详细的介绍。
5 死锁问题
如果你使用的是MySQL数据库，在生产环境肯定遇到死锁问题。
死锁是指两个或多个事务在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，这些事务将无法继续向前推进。
在Java中，使用MySQL数据库时，如果遇到MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction异常，意味着数据库检测到了死锁。
MySQL死锁通常由以下原因造成：
- 资源竞争：多个事务同时竞争相同的资源，比如都试图获取对方持有的锁。
- 循环等待：事务之间形成了一种互相等待对方释放资源的循环关系。
- 不当的事务设计：事务执行顺序不合理、执行时间过长等。
- 并发操作冲突：在高并发环境下，多个事务对同一组数据进行操作，容易引发锁冲突导致死锁。
- 索引使用不当：如果索引设计不合理，可能导致事务在获取锁时出现问题。
如何减少死锁问题？
- 设置合理的事务隔离级别。
- 避免大事务的业务代码。
- 优化sql性能。
- 增加锁等待超时处理。
- 增加监控和分析
6 磁盘问题
服务器磁盘问题是众多线上问题中，最好排查的了。
磁盘问题一般有两种：
- 磁盘坏了
- 磁盘空间不足
如果是磁盘坏了，运维一般在短时间内，很难及时修复好。
因此，需要及时更换磁盘。
如果是磁盘空间不足。
一般需要登录到那台服务器，
使用命令：
df -Hl
查看当前服务器的磁盘使用情况。
- 总大小
- 已使用多少
- 可用多少
最快的解决办法是，将/tmp文件夹中的文件删除，可以释放一些磁盘空间。
然后找到日志文件，删除7天以前的日志。
这两种方式，一般会释放不少磁盘空间，暂时解决磁盘空间不足的问题。
从常用来看，我们需要对服务器的磁盘使用情况做监控，如果超过阀值有预警。
同时需要需要规范业务系统，哪些场景需要打印日志，哪些场景不需要，不应该所有的场景，都打印日志。
特别是有些业务查询接口调用非常频繁，一次性返回的数据很多，这种情况下，会导致服务器上的日志迅速膨胀，占用过多的磁盘空间。
7 MQ消息积压问题
如果你使用过MQ消息中间件，在生产环境肯定遇到过MQ消息积压问题。
出现这个问题，一般是MQ消费者消费消息的速度，比MQ生产者生产消息的速度慢。
如果之前一直都是好好的，突然有一天出现了MQ消息积压问题。
可能是下面的原因导致的：
- MQ生产者批量发送消息。
- 随着数据越来越多，MQ消费者的在处理业务逻辑时，mysql索引失效或者选错索引，导致处理消息的速度变慢。
如果生产环境出现MQ消息积压问题，先确认MQ生产者有没有批量发送消息。
如果有，则可以把MQ消费者中线程池的核心线程数和最大线程数调大一些，让更多的线程去处理业务逻辑，提升消费能力。
这套方案的前提是MQ消费者中，已经使用了线程池消费消息。
如果没有使用线程池，则只能临时增加服务器节点了。
如果MQ生产者没有批量发送消息，则需要排查MQ消费者的业务逻辑中，哪些地方出现了性能问题，需要做代码优化。
优化的方向是：
- 优化索引
- 优化sql语句
- 异步处理
- 批量处理
等等，还有其他的。
如果大家对性能优化的技巧比较感兴趣的小伙伴，可以看看我的另一篇文章《我用这11招，让接口性能提升了100倍》，里面有非常详细的介绍。
8 调用接口报错
我们生产环境的程序，有时候会出现，之前调用某个API一直都是正常的，但突然出现报错的情况，即返回码不是200。
那么，这种问题，我们该如何排查呢？
8.1 返回401
一般生产环境出现这个问题，是由于没有通过接口的登录认证。
出现这种情况，一般用户在尝试访问受保护的资源前，需要通过某种形式的身份验证（如登录），但如果未能正确提供必要的认证信息，如Token、用户名和密码等。
就会出现返回码是401的情况。
8.2 返回403
如果生产环境请求某个接口，返回码是403，则说明目前没有访问资源的权限。
这种场景跟返回码是401有区别。
401着重于认证问题，即用户没有提供正确的身份验证信息。
而403则是在认证成功的基础上，用户没有足够的权限去访问请求的资源。
要解决这个问题，我们需要给接口的调用方，分配相应的访问权限。
8.3 返回404
不用怀疑，你请求的接口地址，现在已经不存在了，才会报404。
比如有些接口名称改了，或者接口路径中/v1/user/query改成了/v2/user/query，版本号升级了。
如果没有通知所有的接口调用方，都可能会出现请求接口返回码为404的情况。
还有一种可能也会导致请求接口报404的问题，接口地址之前注册到了API网关中，但API网关的配置出现了问题。
优先排查接口url是否修改，然后排查网关或者Nginx配置是否有问题。
8.4 返回405
如果请求的接口，返回码为405，一般是请求方式错误导致的。
最常见的是：接口只支持post方式，但发送的却是get请求。
或者接口只支持get方式，但发送的却是post请求。
这种问题一般非常好排查和解决。
8.5 返回500
如果请求的接口，返回码为500，一般是出现了服务的内部错误。
一般网关层会对接口的返回值做一次封装，不会返回真正的异常信息。
我们只能查看接口的错误日志，来定位和排查问题。
建议出现异常时，把接口请求参数打印出来，方便后面复现问题。
导致这种问题的原因有很多，我们只能根据服务器上的错误日志，和相关的业务代码逐一排查。
8.6 返回502
如果请求的接口，返回码为502，一般是出现了服务不可用的情况。
有两种情况：
- 服务器正在重启中。
- 服务挂掉了。
这时候可以查看一下服务的监控，也可以登录到服务器上查看的运行状态。
大部分情况下，重启一下服务，可以快速解决问题。
然后再根据服务器上的日志，可以定位具体的原因，比如：OOM问题导致的。
8.7 返回504
如果请求的接口，返回码为504，一般由于网关或者接口超时导致的。
接口返回数据的耗时，大于网关设置的超时时间，就会出现这个问题。
出现这种情况，一般需要优化接口相关的代码。
