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一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位

# 一次鞭辟入里的 Log4j2 日志输出阻塞问题的定位 ## 问题现象 线上某个应用的某个实例突然出现某些次请求**服务响应极慢**的情况,有几次请求**超过 60s 才返回**,并且通过日志发现,服务线程并没有做什么很重的操作。这种情况断断续续持续了半小时左右。 ## 核心问题定位 由于半小时后,服务实例恢复正常,并且出现请求极慢的次数并不太多,没有能及时打印出现问题的时候线程堆栈采集相关信息。但是,我们有自己的法宝,**JFR**(关于 JFR,请参考我的另一系列[JFR全解](https://www.zhihu.com/column/c_1264859821121355776))。 **JFR** 非常适合用来事后复盘定位问题,并且配置得当的话,性能损耗极小,并且不像 APM 系统一样需要额外的采集以及需要统一的服务进程进行整合展现。我们**随用随取**即可,但是 JFR 面向的是单进程的问题定位,找到问题进程,定位跨进程业务问题链路追踪还是需要 APM 系统的。 我们通过如下命令采集对应时间段的 JFR: ``` jcmd 进程pid JFR.dump begin=2021-...

百度搜索稳定性问题分析的故事(下)

![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/382e5f9f0a354d8c9e80e7f986d7cfc0~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) **导读**:百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法:很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表,且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性?背后使用了哪些技术?以往的技术文章鲜有介绍。本文立足于大家所熟悉的百度搜索系统本身,为大家介绍其可用性治理中关于“稳定性问题分析”方面使用的精细技术,以历史为线索,介绍稳定性问题分析过程中的困厄之境、破局之道、创新之法。希望给读者带来一些启发,更希望能引起志同道合者的共鸣和探讨。 _全文5110字,预计阅读时间11分钟。_ 上周,在[《百度搜索稳定性问题分析的故事(上)》](https://blog.51cto.com/u_15082365/2962860)中,已经介绍了我们是...

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