Mybatis引发生产环境OOM：原因与排查

在2023年7月11日的IT资讯中，文章探讨了一起生产环境中出现的内存溢出（OOM）问题，这次的焦点落在了Mybatis框架上。原本经历过一次线上CPU报警后，服务再次遇到了问题，频繁的OutOfMemoryError导致服务不稳定，甚至一天内重启了五次。这种情况严重影响了服务的可用性，尤其是在分布式部署的Kubernetes（k8s）环境下。 作者使用Skywalking监控链路调用，发现大部分请求都显示为红色，服务性能严重下降。针对这个问题，尽管一些同事可能不熟悉排查方法，但作为团队成员，作者接手了调查并最终解决了问题。内存溢出主要分为堆内存空间不足和元空间不足两种原因。其中，堆内存溢出可能由大量查询数据库返回的大数据、死循环保持大对象引用、未释放的资源链接池或I/O流，以及静态集合类中存在引用对象等因素引起。 文章提到，Mybatis底层使用集合类存储拼接SQL，当SQL体积较大时，接收SQL的集合会迅速增大，如果没有及时回收，就可能导致内存溢出。由于生产环境不具备常规的内存分析工具如jstack和jmap，作者可能需要借助其他手段，如Docker容器的日志和内存分析，来定位和解决问题。 通过这次事件，强调了在IT项目开发和运维中，对内存管理的重视，包括合理设置堆内存大小、避免不必要的数据加载、及时清理不再使用的资源，以及利用最新版本的JDK优化元空间使用。同时，对框架的深入理解和监控工具的使用也是解决这类问题的关键。这样的经验教训对于任何处理高并发和大数据量应用的团队来说都是宝贵的。