大家今天跟大家聊聊昨天经历的一场“暴风雨”，不是自然灾害，是真真切切的项目危机！
事情是这样的，昨天早上刚到公司，屁股还没坐热，测试那边就炸锅，说新上的一个功能，在用户量稍微一大的情况下，直接崩！服务器CPU直接飙到100%，页面直接卡死，用户疯狂投诉。
我当时心里咯噔一下，这可是上线前经过好几轮测试的功能，怎么突然就出问题？赶紧拉上几个核心开发，一起排查问题。我们赶紧登上服务器，用top命令看看到底是哪个进程占用大量的CPU资源。结果发现是我们的核心业务逻辑服务。
我们用jstack命令导出线程堆栈信息，仔细分析。发现大量的线程都卡在一个同步锁上。这个锁是用来保护一个全局缓存的。我们之前为提高性能，使用本地缓存，但是缓存的更新策略有点问题，导致大量的线程在竞争这个锁。
找到问题就好办，我们立刻开始着手解决。第一步，紧急调整缓存的更新策略，尽量减少锁的竞争。第二步，为防止再次出现类似问题，我们引入分布式锁，将本地缓存替换成分布式缓存。这样，即使多个服务器同时更新缓存，也不会出现锁竞争的问题。
改完代码后，我们迅速进行测试，确认问题已经解决。然后，赶紧发布新版本。发布过程中，我们小心翼翼，分批次地进行更新，时刻监控服务器的CPU使用率和用户反馈。还一切顺利，新版本成功上线，服务器CPU恢复正常，用户投诉也逐渐减少。
这回“暴风雨”虽然来得很突然，但也让我们学到很多。性能测试一定要到位，不能只关注正常情况下的性能，还要模拟高并发、大数据量等极端情况，才能发现潜在的问题。缓存的使用要谨慎，缓存虽然能提高性能，但也要考虑缓存的更新策略，避免出现数据不一致或者锁竞争等问题。监控一定要完善，只有实时监控服务器的各项指标，才能及时发现问题并快速解决。
这回经历让我深刻体会到，做技术就是这样，永远充满挑战和未知。但只要我们保持学习的态度，不断积累经验，就能应对各种突发情况，最终战胜困难！
- 定位问题：用top命令观察CPU占用，jstack分析线程堆栈。
- 解决问题：调整缓存更新策略，引入分布式锁。
- 发布上线：分批次更新，实时监控。
希望今天的分享对大家有所帮助，下次再见！
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