那晚杭州的悶熱，至今記憶猶新。
2021年，我剛來到杭州這座“卷城”，入職了一家夢想中的互聯網大廠。作為一名電商新人，我一頭扎進了促銷和會場的研發中。
那晚，我們正為一個S級的“會員閃促”活動做最後的護航，它將在零點準時生效。作戰室裏燈火通明，所有人都盯着大盤，期待着活動上線後，GMV曲線能像火箭一樣發射。
然而，我們等來的不是火箭，而是雪崩。
剛過0點，登登登登… 告警羣裏的消息開始瘋狂刷屏，聲音急促得像是防空警報：
[嚴重] promotion-marketing集羣 - 應用可用度 < 10%
[嚴重] promotion-marketing集羣 - HSF線程池活躍線程數 > 95%
[緊急] promotion-marketing集羣 - CPU Load > 8.0我心裏咯噔一下，立馬打開內部代號“天眼”的監控系統——整個promotion-marketing集羣，上百台機器，像被病毒感染了一樣，CPU和Load曲線集體垂直拉昇，整整齊齊。
這意味着，作為促銷中樞的服務已經事實性癱瘓。所有促銷頁面上，為大會員準備的活動入口，都因服務超時而被降級——活動，上線即“失蹤”。
一場精心籌備的S級大促，在上線的第一秒，就“出師未捷身先死”了。
第一幕：無效的掙扎
故障排查，有時候像是在黑暗的房間裏找一個黑色的開關，但這一次，我們連房間的門都找不到了。
- 第一步，看日誌。 一個NPE（空指針異常）的數量有點多，但仔細一看，來自一個非常邊緣的富客户端jar包，跟核心鏈路無關。排除。
- 第二步，懷疑死鎖。 HSF線程池全部耗盡，是線程“罷工”的典型症狀。我立刻拉取線程快照，用
jstack分析，卻沒有發現任何死鎖跡象。再次排除。 - 第三步，重啓大法。 我們挑了幾台負載最高的機器進行重啓。起初兩分鐘確實有效，但只要新流量一進來，CPU和Load就像脱繮的野馬，再次衝頂。
- 第四步，擴容。 既然單機扛不住，那就用“人海戰術”。我們緊急擴容了20台機器。但新機器就像衝入火場的士兵，沒堅持幾分鐘，就同樣陷入了高負載、瘋狂GC的泥潭。
此時，距離故障爆發已經過去了18分鐘。作戰室裏的氣氛已經從緊張變成了壓抑。我能感覺到身後Leader的目光，像兩把手術刀，在我背上反覆切割。
一個剛入職不久的小兄弟，看着滿屏的紅色曲線，悄聲自語道：“感覺都要被抬走了…”
他這句話，成了我當晚聽到的最實在的一句“B面”真話。
第二幕：深入“肌體”
常規手段全部失效，唯一的辦法，就是深入到JVM的“肌體”內部，看看它的“細胞”到底出了什麼問題。
我保留了一台故障機作為“案發現場”，然後dump了它的堆內存和線程棧。
分析堆內存，我發現老年代（Old Gen）的使用率居高不下，CMS回收的效果非常差，導致了頻繁且耗時的Full GC，這完美解釋了為什麼CPU會飆升。
同時，我注意到，內存裏駐留了大量char[]數組，內容都指向一個和“萬豪活動配置”相關的字符串常量。這説明，有一個巨大的活動配置對象，像一個幽靈，賴在內存裏不走。
接着，我開始分析線程棧快照。我用grep簡單統計了一下：
# 查看等待的線程
$ sgrep 'TIMED_WAITING' HSF_JStack.log | wc -l
336
# 查看正在運行的線程
$ sgrep 'RUNNABLE' HSF_JStack.log | wc -l
246三百多個線程在等待，兩百多個在運行。問題大概率就出在這兩百多個RUNNABLE的線程上。我過濾出這些線程的堆棧信息，一個熟悉的身影，反覆出現在我的屏幕上：
at com.alibaba.fastjson.toJSONString(...)大量的線程，都卡在了FastJSON的序列化操作上！
結合堆內存裏那個巨大的“萬豪配置”字符串，一個大膽的猜測浮現在我腦海裏：有一個巨大的對象，正在被瘋狂地、反覆地序列化，這個CPU密集型操作，耗盡了線程資源，拖垮了整個集羣！
第三幕：“一行好代碼”
順着線程棧的指引，我很快定位到了代碼裏的“犯罪現場”： XxxxxCacheManager.java
在這段代碼上方，還留着一行幾個月前同事留下的、刺眼的註釋：
// TODO: 此處有性能風險，大促前需優化。
正是這個被所有人遺忘的TODO，在今晚，變成了捅向我們所有人的那把尖刀。
這是一個從緩存（Tair）裏獲取活動玩法數據的工具類。而另一個寫入緩存的方法，則讓我大開眼界:
// ... 省略部分代碼
// 從緩存（Tair）裏獲取活動玩法數據的工具類
public void updateActivityXxxCache(Long sellerId, List<XxxDO> xxxDOList) {
try {
if (CollectionUtils.isEmpty(xxxDOList)) {
xxxDOList = new ArrayList<>();
}
// 為了防止單Key讀壓力過大，設計了20個散列Key
for (int index = 0; index < XXX_CACHE_PARTITION_NUMBER; index++) {
// 致命問題：將序列化操作放在了循環體內！
tairCache.put(String.format(ACTIVITY_PLAY_KEY, xxxId, index),
JSON.toJSONString(xxxDOList), // 就是這行代碼，序列化了20次！
EXPIRE_TIME);
}
} catch (Exception e) {
log.warn("update cache exception occur", e);
}
}看着這段代碼，我愣了足足十秒鐘。
零點活動生效，緩存裏沒有數據，發生了緩存擊穿，這很正常。
為了防止單Key讀壓力過大，作者設計了20個散列Key來分散讀流量，這思路也沒問題。
但致命的是，在寫入緩存時，將巨大對象（約1-2MB）序列化的操作，竟然被放在了for循環內部！
這意味着，每一次緩存擊穿後的回寫，都會將一個1MB的巨大對象，連續不斷地、在同一個線程裏，序列化整整20次！
這已經不是代碼了，這是一台CPU絞肉機。
而更要命的是，我們的緩存中間件Tair LDB本身性能脆弱，被這放大了20倍的寫流量（20 x 1MB）瞬間打爆，觸發了限流。
Tair被限流後，寫入耗時急劇增加，從幾十毫秒飆升到幾秒。這導致“CPU絞肉機”的操作時間被進一步拉長。
最終，HSF線程池被這些“又慢又能吃”的線程全部佔滿，服務雪崩。
第四幕：真相與反思
故障的根因已經水落出。我們緊急回滾了這段“循環序列化”的代碼，集羣在凌晨0點30分左右，終於恢復了平靜。30分鐘，生死時速。
在事後的覆盤會上，我分享了老A的“B面三法則”：
法則一：任何脱離了容量評估的“優化”，都是在“耍流氓”。
這次故障的始作俑者，就是一段為了解決“讀壓力”而設計的“好代碼”。但好的優化是錦上添花，壞的優化是“畫蛇添足”。敬畏之心，比奇技淫巧更重要。
法則二：監控的終點，是“代碼塊耗時”。
我們有機器、接口、中間件等各種監控，但唯獨缺少對“代碼塊耗 plataformas”的精細化監控。如果APM工具能第一時間告訴我們90%的耗時都在XxxxxCacheManager的update方法裏，排查效率至少能提高一倍。
法則三：技術債，總會在你最想不到的時候“爆炸”。
代碼裏使用的Tair LDB是一個早已無人維護的老舊中間件。技術債就像家裏的蟑螂，你平時可能看不到它，但它總會在最關鍵、最要命的時候，從角落裏爬出來，給你致命一擊。
那天凌晨一點，我走在杭州空無一人的大街上，吹着冷風，腦子裏卻異常地清醒。
因為在那場驚心動魄的“雪崩”裏，在那一串串冰冷的線程堆棧中，我再次確認了一個樸素的道理：
所有宏大的系統，最終都是由一行行具體的代碼組成的。而魔鬼，恰恰就藏在其中。
老A説：
很多時候，一個P3故障的根因，可能並不是什麼高深的架構難題，而僅僅是一行被放錯了位置的for循環。敬畏代碼，是每個工程師應有的基本素養。
