实用指南：双 11 预演：系统吞吐量跌至 0！一次由 Log4j 锁竞争引发的线程“集体猝死”

写在前面：

距离双 11 还有不到两周，全链路压测正在紧张进行。

就在流量攀升到平时峰值 5 倍的那个瞬间，没有任何报错，没有任何异常抛出，我们的核心交易系统 TPS 直接归零。

就像是有人拔掉了服务器的电源，但进程却还活着。

排查结果让人大跌眼镜：搞垮整个集群的，不是数据库慢 SQL，也不是 Redis 击穿，而是为了排查问题而留下的那几行 log.info()。

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01. 诡异的“心电图拉直”

晚上 22:00，第三轮全链路压测启动。
流量通过网关涌入，监控大盘上的曲线漂亮地上扬。所有人都盯着数据库连接池和 CPU 负载。

22:15，流量达到预设顶峰。
突然，业务监控大屏上的“订单创建量”瞬间跌至 0。
不是下降，是垂直归零。

我立刻切到服务器监控：

• CPU： 从 60% 骤降到 1%（意味着线程不干活了）。
• Load Average： 飙升到 100+（意味着大量线程在排队等待）。
• Memory： 平稳。
• GC： 无 Full GC。

“服务僵死了。” 这是我的第一反应。应用进程还在，端口也是通的，但就是不处理任何请求。

![Image: 监控大盘截图。上半部分是 QPS 曲线，在最高点突然垂直掉到底部变成直线；下半部分是 System Load 曲线，与 QPS 相反，瞬间飙升并爆表]
(图1：这哪里是压测，简直是断电)

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02. 现场取证：jstack 里的“停尸房”

既然进程还活着，别瞎猜，直接 dump 线程栈。

jstack -l <pid> > thread_dump.log

打开文件的一刹那，我倒吸一口凉气。
整个文件里有 200 个 Dubbo 业务线程，状态全都是 BLOCKED。

它们整整齐齐地排在同一个对象监视器（Monitor）后面，像极了早高峰堵死的立交桥。

凶手显形：

"DubboServerHandler-192.168.1.100-20880-thread-150" #150 ... state: BLOCKED
- waiting to lock <0x0000000780a000b0> (a org.apache.log4j.spi.RootLogger)at org.apache.log4j.Category.callAppenders(Category.java:204)at org.apache.log4j.Category.forcedLog(Category.java:391)at org.apache.log4j.Category.info(Category.java:666)at com.company.order.service.OrderServiceImpl.createOrder(OrderServiceImpl.java:88)

看到 org.apache.log4j.Category.callAppenders，我瞬间明白了。

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03. 根因剖析：该死的 synchronized

这是一个老系统，用的是古老的 Log4j 1.x（注意，不是 Log4j2）。

在 Log4j 1.x 的源码设计中，为了保证日志写入的线程安全，RootLogger 在分发日志事件（Event）时，用了一把重量级的同步锁。

// Log4j 1.x 源码片段
public void callAppenders(LoggingEvent event) {
int writes = 0;
// 灾难之源：同步锁
synchronized(this) {
for(Category c = this; c != null; c = c.parent) {
// ... 循环调用 Appender 写入磁盘
}
}
}

为什么平时没事，压测就炸了？

1. IO 瓶颈： 压测时日志量激增，磁盘 IO 写入变慢（尤其是云盘 IOPS 被打满时）。
2. 串行化： 由于 synchronized(this) 的存在，所有试图打印日志的业务线程，必须排队。
3. 多米诺骨牌：
   • 线程 A 抢到锁，开始写日志，但磁盘慢，写了 10ms。
   • 这 10ms 内，线程 B、C、D… 到线程 Z 全部堵在 synchronized 外面。
   • 线程 A 释放锁，线程 B 抢到，又卡了 10ms。
   • 随着请求源源不断进来，线程池瞬间被占满，所有线程都在等这把“日志锁”。

结果： 整个系统因为一句 log.info，退化成了单线程运行，吞吐量自然跌至 0。

![Image: 线程阻塞示意图。左边是宽阔的“业务高速公路”，右边是一个标着 “Log4j Lock” 的单人独木桥。几百辆车（线程）挤在桥头动弹不得]
(图2：所谓的“高性能并发”，最后都死在了“串行写日志”上)

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04. 极速止血与彻底根治

黄金 5 分钟止血

在压测现场，改代码重发版来不及了。我们利用配置中心（Apollo/Nacos）动态调整了日志级别：

rootLogger.level 从 INFO 调整为 ERROR。

配置下发的瞬间，锁竞争消失，QPS 像火箭一样直接窜回了 5 万。

彻底根治方案

复盘会上，我们确定了两个改造方向：

方案一：使用 AsyncAppender（异步日志）
不要让业务线程傻傻地等磁盘 IO。用一个队列（BlockingQueue）做缓冲，业务线程把日志扔进队列就走人，由独立的 Worker 线程慢慢写磁盘。

• 风险： 队列满了怎么处理？是丢弃还是阻塞？（推荐丢弃，保业务）

方案二：升级 Log4j2（推荐）
Log4j 1.x 已经是时代的眼泪了。Log4j2 引入了 LMAX Disruptor（无锁环形队列）技术，在多线程竞争下的性能是 1.x 的几百倍。

![Image: 性能对比柱状图。Log4j 1.x 的柱子很短，Log4j2 (Async) 的柱子高出天际，标注着 “Throughput x18”]
(图3：Log4j2 的无锁设计简直是降维打击)

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05. 资深专家的“避坑指南”

这次事故损失的是 200 万（虚拟）压测数据，但如果发生在双 11 当天，损失的就是真金白银。

关于日志，我有三条铁律：

1. 生产环境禁止使用 ConsoleAppender
   输出到控制台（System.out）比输出到文件慢得多，而且更容易导致锁竞争。这是新手最容易犯的错。

2. 日志必须异步（Async）
   别让昂贵的业务线程去干“写磁盘”这种苦力活。

3. 别在日志里“序列化”大对象
   log.info("Order info: {}", JSON.toJSONString(order))
   这行代码在执行 toJSONString 时会消耗大量 CPU，甚至导致 OOM。请务必判断 if (log.isInfoEnabled())，或者使用占位符。

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06. 结语

高并发系统的崩溃，往往不是因为逻辑太复杂，而是因为基础太脆弱。

查一下你们的项目依赖，如果还存在 log4j-1.2.17.jar，请立刻、马上、现在就把它换掉。
别等到双 11 凌晨，让报警电话教你做人。

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