线上AdPlatform集群CPU飙升：Date对象过大引发的深度剖析

线上adplatform集群机器CPU飙升问题的排查与解决是一个实际的生产环境中的挑战，发生于2018年12月3日，当集群中的服务出现超时和抛弃量增加的情况。该事件促使团队深入调查，首先通过服务管理平台和云平台监控发现CPU使用率异常，达到100%，导致部分机器被隔离以分析问题根源。 在排查过程中，团队使用了常见的系统命令，如`top`和`ps-ef|grep adplatform`，定位到异常进程PID为674。进一步使用`jstat-gcutil`查看GC信息，发现old区内存占用已高达100%，这表明可能存在的内存泄漏问题。随后生成`jstack`日志和`jmap-dump`文件，以便在本地详细分析。 分析结果显示，问题的关键在于一个名为`TreeMap`的数据结构中存储了2800万个Date对象，占用了1120MB的内存，这使得对象大小进入了老年代（old区）。调用栈追踪显示异常发生在`common`包的`ScheduleFormatUtil`类的第114行，但当时的日志并未明确显示问题的具体位置，因为该行没有直接操作`TreeSet`。 团队怀疑114行的`getHour`方法可能是问题触发点，因为传入的startTime和endTime差距过大，导致TreeSet的大小不断增长，最终填满了old区，引发内存溢出。然而，他们不确定是否真的误判了错误的代码行。 为验证假设，团队设计了一个实验性Demo来重现CPU飙升现象，以确认代码逻辑中的问题并找出解决方案。这种实践对于理解和解决内存管理问题，特别是在JVM和Full GC方面，是非常重要的经验教训。 此次排查和解决问题的过程涉及到了JVM内存管理、Full GC的理解，以及如何通过日志、堆转储文件和性能分析工具（如JProfiler）来诊断内存泄漏。对于线上服务的维护人员来说，这类经验对于优化系统性能，避免类似问题再次发生具有很高的价值。通过识别和修复代码中的内存消耗瓶颈，可以提升系统的稳定性和响应速度，确保业务的正常运行。