工作总结
发表时间：2026-04-232026年试用期转正工作总结。
接手核心模块的第三周，凌晨两点，值班电话响了。监控显示，某数据解析服务的CPU占用率从15%直线拉到了98%，响应时间从300ms变成4.5秒，而且还在涨。我坐在工位前，手边是下午倒的那杯咖啡，早凉了。运维群里有人@我：“是不是新版本的问题？”我没急着回复，先开了三个终端：一个看top，一个看jstat -gcutil，一个准备dump堆内存。
问题定位比想象中快。jstat输出显示，YGC次数正常，但FGC每分钟达到了12次，单次暂停2.1秒。这不对劲。jmap -histo:live的结果让我皱了眉——java.util.HashMap$Node的实例数超过了42万个，其中绝大多数来自一个叫ContextHolder的类。翻代码，发现每次请求都会新建一个解析上下文存入HashMap，但只有正常流程走了release()，异常路径直接返回，占用的资源没人管。并发一上来，HashMap越堆越大，GC自然扛不住。
改法不复杂：第一，在finally块里强制调用release()，无论是否抛异常；第二，把HashMap换成Guava的CacheBuilder，设置60秒过期，最大容量5000；第三，写了一个定时任务，每10秒扫描一次未关闭的上下文，数量超过100就往日志里打一条WARN。上线后压测，同样800并发，响应时间P99稳定在420ms，FGC降到了每小时不到2次。这个事让我养成了一个习惯——以后但凡涉及资源持有类的代码，先问一句：异常路径释放了吗？
不过，真正让我记住教训的，不是这次性能优化，而是一次定时任务的翻车。
试用期第二个月，主管让我优化一个凌晨跑的日志聚合任务。原脚本跑40分钟，我看了SQL，发现索引用不上，全表扫描。重写之后，加了覆盖索引，又改成分批查询，压测环境跑12分钟就完了。我挺得意，周五晚上直接发了上线单。周六早上还没睡醒，手机就炸了——数据库CPU 95%，持续了20分钟。冲到公司，打开慢查询日志，发现新SQL里多了一行我根本没注意到的SELECT ... FOR UPDATE。为了“保证数据一致性”，我顺手加了行锁，结果把整张统计表锁了20分钟。而早高峰，另一个写入业务正好要更新同一张表，全部堵死。
主管没骂我，只说了句：“下次改SQL之前，先把锁影响范围评估一下，写出来。”那天下着小雨，我坐在工位上，把FOR UPDATE的触发条件、锁粒度、持有时间一条条列出来，贴在团队文档库里。后来我又加了一条硬性规定：所有涉及大批量更新或行锁的脚本，必须在预发环境跑一次并发模拟，输出“锁影响评估报告”才能上线。这条规定，现在还在用。
设备维护方面也有一件事值得提。一台工控机频繁重启，系统日志只有“watchdog timeout”四个字。厂家说换主板。我没同意，拿了热成像仪扫了一圈，发现南桥芯片旁边一颗电容表面温度比旁边的高了12℃。示波器一量，纹波超标三倍。换掉那颗电容，机器连续跑了43天没再重启。这事儿让我明白一个道理：故障排查不能只盯着日志，硬件层面的温度、电压、振动这些物理量，有时候才是真凶。
转正答辩前一周，有个运维同事在群里@了我：“新版本跑了三天，一个告警都没有，稳了。”就这一句话，我觉得比什么评语都实在。
回头捋这三个月，真正沉淀下来的东西，不是某个具体的代码片段，而是几条能复用的操作习惯：
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排查故障先画范围。比如那次CPU飙升，我第一步不是看代码，而是用top -H -p找线程号，再用printf "%x\n"转成十六进制，最后到jstack里定位具体代码行。三步下来，问题出在哪个类的哪一行，清清楚楚。这叫“二分法”——不是猜，是拿工具切。
质量验收要量化，不写“性能良好”。每次压测，我会在报告里明确写：95%请求在200ms内完成，连续72小时无内存泄漏，FGC次数不超过5次。数字摆在那，过就是过，不过就是不过。
技术复盘必须输出动作。那次锁表事故之后，我不光记住了“不要乱加FOR UPDATE”，还写了一个检查脚本，自动扫描SQL里的锁关键字并告警。每条反思，最后都要落到一个可执行的工具或规范上，不然就是白反思。
试用期结束了，但那些凌晨查日志、现场焊电容、一条条核对SQL锁范围的日子，已经把“严谨”两个字磨进了骨头里。现在手里攥着三份自己写的检查清单、两个自动化脚本、一套压测模板，下次再遇到类似问题，不用慌，照着流程走就行。
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