摘要：作为当班的后端开发，我心跳加速地打开终端。我们的服务又一次因OutOfMemoryError崩溃了。这并非新鲜事，但频率已高得令人不安。尽管我们的 Kubernetes 自动扩缩容机制不断生成新 Pod，但每个实例都难逃同样的命运。
和大多数生产事故一样，这次问题始于一条消息：“嘿，服务又挂了，内存使用率飙升到爆表。”
作为当班的后端开发，我心跳加速地打开终端。我们的服务又一次因OutOfMemoryError崩溃了。这并非新鲜事，但频率已高得令人不安。尽管我们的 Kubernetes 自动扩缩容机制不断生成新 Pod，但每个实例都难逃同样的命运。
这次，我决心彻底解决问题。而这段经历，堪称一场震撼、令人自省却又奇妙满足的 Java 内存管理探秘之旅。至于罪魁祸首？竟是后端代码中的一行代码。
这完全符合内存泄漏的特征 —— 一种因代码 “技术正确但行为危险” 而漏过 PR 审查的隐患。
我们的技术栈：平平无奇却暗藏玄机
出事的 Java 服务是一个数据聚合层，基于 Java 17 开发，采用 Spring Boot 框架，定时调用多个外部 API，并将响应结果缓存供内部服务使用，以避免速率限制和延迟。核心技术栈如下：
Java 17Spring Boot定时任务REST API 调用简单的内存缓存没有奇技淫巧，没有实验性技术。这正是问题令人震惊的原因。
我们从基础工具入手：GC 日志分析和堆转储分析。启用 GC 日志
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:gc.log
日志显示，Full GC 频率极高，却始终无法回收足够内存。
生成堆转储文件
jcmd
GC.heap_dump /tmp/heap.hprof
将转储文件导入 Eclipse MAT 和 VisualVM 后，我们通过支配树和引用链分析，发现了关键线索。
private final Map apiCache = new ConcurrentHashMap;
public Response getData(String key) {
return apiCache.computeIfAbsent(key, k -> callExternalApi(k));
}
看似无害？大错特错。我们从未删除任何缓存条目：没有 TTL，没有淘汰策略，只有一个不断膨胀、永不遗忘的地图。每一次新的 API 查询都会添加一个键。随着时间推移，条目从数千暴增至数万，这张地图正无声地吞噬内存。
我们将ConcurrentHashMap替换为高性能轻量级缓存库Caffeine Cache：
private final Cache apiCache = Caffeine.newbuilder
.maximumSize(10_000) // 最大容量1万条
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后10分钟过期
.build;
这一改动带来了：
内存使用量受限自动 TTL 过期机制可选的命中 / 未命中比率指标部署后效果显著：
让我们生产环境崩溃的代码只有五行，逻辑看似简单。但在内存管理的语境下，它却是致命的。这段经历提醒我们：危险的 bug 未必复杂。有时，正是那些未被重视的细节，最终引发大规模故障。如果你在使用内存存储，请记住：垃圾回收不是魔法。只要引用存在，JVM 就不会清理对象。主动出击：审查缓存逻辑，审计静态地图，使用专业库。这或许能让你的团队免于凌晨两点的 “救火” 噩梦。
来源：码农看看
