线上 GC 告警，我菊花一紧，裤子都没提！！

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就在上周，晚上下班后在家上厕所，突然微信企业邮箱收到线上GC告警了：G1 Young Generation Count 超过阈值。我菊花一紧，裤子还没来得及提。这是我入职拼多多后第一次遇到这样的问题。

问题分析

同步处理数据量大时，内存使用量激增，导致GC频率增加，从而引发告警。

解决方案

1. 任务拆分（Task Sharding）

将任务拆分成多个小任务，由多台机器并行处理。具体实现方式：

• 假设线上有两台机器A和B，将一个任务分成10片。
• 用数据标识（如id）模片数，分配到不同的机器上执行。

2. 数据分片策略

每条数据有一个唯一标识，通过该标识对数据进行分片。例如，假设处理14267条数据：

• A机器负责[0,1,2,3,4]片，B机器负责[5,6,7,8,9]片。

总结

通过以上方法，成功解决了高并发场景下的内存占用问题。这次经历让我意识到公司内部的一些重要资源和工具的作用：

• 强大的监控平台确保问题第一时间被发现并解决。
• 统一的调度平台帮助管理定时任务，提高效率。
• 详细的文档和知识分享群为团队提供了技术支持。

希望以上经验对大家有所帮助。下次有时间再来分享更多内容。