Spring Boot服務運行一段時間后新請求無法處理的問題。服務沒有掛掉，也沒有異常日志。思考可能是一些資源耗盡或阻塞的問題。

思考分析

首先，資源耗盡可能涉及線程池、數據庫連接、內存、文件句柄或網絡連接等。常見的如線程池配置不當，導致請求堆積，無法處理新請求。例如，默認的Tomcat線程池可能設置過小，maxThreads不夠，導致大量請求排隊，甚至被拒絕。這時候應該檢查server.tomcat.max-threads和server.tomcat.max-connections的配置，看是否足夠應對并發量。

另外，數據庫連接池的問題也可能導致資源耗盡。比如HikariCP的maximum-pool-size設置過小，當并發請求多時，連接池被占滿，新請求獲取不到連接，導致阻塞。但此時應用可能不會直接崩潰，而是處理變慢或掛起。需要檢查連接池配置，是否有泄露的情況，比如未正確關閉數據庫連接，導致連接無法釋放。

內存泄漏也是一個可能的原因。雖然應用沒有崩潰，但如果存在內存泄漏，隨著時間推移，內存被逐漸耗盡，導致頻繁GC，甚至OOM。不過問題中提到沒有異常日志，所以可能還沒到OOM的程度，或者日志配置有問題，沒有記錄GC日志。可以用jstat或VisualVM監控內存使用情況，看是否有持續增長的趨勢。

文件句柄數限制也可能導致問題。如果應用打開大量文件或網絡連接而沒有正確關閉，可能會超過系統的文件描述符限制。在Linux下可以用lsof查看進程打開的文件數，或者檢查ulimit設置。不過這種情況通常會拋出“Too
many open files”異常，但問題里說沒有異常日志，所以可能性較低，但也不能完全排除。

還有一種可能是死鎖或線程阻塞。某些操作導致線程長時間阻塞，無法釋放，比如同步鎖、長時間的IO操作或外部服務調用超時。這時候線程池中的線程被占滿，新的請求無法獲得線程處理。可以用jstack生成線程轉儲，查看線程狀態，是否有大量的線程處于BLOCKED或WAITING狀態，或者卡在某個方法調用上。

另外，檢查是否有外部服務依賴響應緩慢，導致請求處理時間變長，進而耗盡線程池資源。例如，調用某個HTTP接口或數據庫查詢超時，但未設置合理的超時時間，導致線程一直被占用。這種情況下，需要優化外部調用，設置超時，或引入熔斷機制。

應用本身的業務邏輯是否有問題，比如存在無限循環或長時間運行的任務，占用了線程資源。例如，某個Controller方法執行了耗時操作，而未使用異步處理，導致線程無法及時釋放。

另外，可能應用的監控和日志配置不完善，導致問題發生時沒有記錄足夠的日志。需要檢查日志級別，確保WARN和ERROR級別的日志被記錄，并確認是否有相關的警告信息被忽略。

可能的解決方案步驟：

1. 檢查線程池配置，增加Tomcat的最大線程數，調整連接器參數。

2. 檢查數據庫連接池配置，確保連接池大小合適，檢查連接泄露。

3. 監控內存使用情況，分析是否存在內存泄漏。

4. 檢查文件描述符使用情況，調整系統或進程的限制。

5. 生成線程轉儲，分析線程狀態，查找可能的死鎖或阻塞。

6. 檢查外部服務調用，設置合理的超時時間，優化響應慢的接口。

7. 使用性能分析工具（如Arthas）診斷應用運行時的瓶頸。

8. 檢查是否有后臺任務或定時任務占用過多資源。

9. 確保應用日志配置正確，捕獲可能的警告和錯誤信息。

可能需要逐步排查，從最可能的線程池和連接池問題入手，結合監控工具進行實時分析，找到資源耗盡的具體原因。

針對Spring Boot應用資源耗盡導致請求無法處理的問題，以下是逐步排查和解決方案：

1. 檢查線程池配置

Tomcat線程池調整
在application.properties中調整參數，增加最大線程數和連接數：

server.tomcat.max-threads=200       # 默認是200，根據負載調整
server.tomcat.max-connections=1000  # 最大連接數
server.tomcat.accept-count=100       # 等待隊列長度

如果請求量突增，可適當調高這些值，避免請求被拒絕或堆積。

2. 數據庫連接池優化

檢查連接泄漏
確保所有數據庫操作后正確關閉連接（使用try-with-resources或finally塊）。
在HikariCP配置中啟用泄漏檢測：

spring.datasource.hikari.leak-detection-threshold=5000 # 檢測超過5秒未關閉的連接

調整連接池大小
根據并發需求設置合適的連接數：

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20  # 根據數據庫處理能力調整
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5

3. 內存泄漏排查

監控內存使用
使用JVM工具觀察內存變化，尤其是老年代（Old Generation）是否持續增長。

生成堆轉儲
通過jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>導出堆內存，用MAT工具分析對象占用，查找泄漏源頭。

4. 文件描述符限制

檢查系統限制
Linux下使用ulimit -n查看限制，通過/etc/security/limits.conf調整：

* soft nofile 65535
* hard nofile 65535

監控打開文件數
使用lsof -p <pid> | wc -l查看進程當前打開的文件數，確認是否接近上限。

5. 分析線程狀態

生成線程轉儲
執行jstack <pid> > thread_dump.log，檢查線程是否大量阻塞在特定方法（如鎖競爭、I/O操作）。

常見問題

• 死鎖：查找BLOCKED狀態的線程及持有的鎖。
• 外部調用阻塞：如HTTP請求或數據庫查詢未設超時，導致線程掛起。

6. 外部服務調優

設置超時時間
在RestTemplate或Feign Client中配置超時：

feign.client.config.default.connect-timeout=5000
feign.client.config.default.read-timeout=10000

熔斷降級
集成Resilience4j或Hystrix，避免級聯故障。

7. 異步處理耗時任務

使用@Async
將耗時操作移至異步方法，釋放請求線程：

@Async
public void processTask() { /* 耗時邏輯 */ }

需在啟動類添加@EnableAsync，并配置線程池：

@Bean
public Executor taskExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();executor.setCorePoolSize(10);executor.setMaxPoolSize(50);return executor;
}

8. 增強監控與日志

啟用GC日志
在啟動參數中添加：

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log

APM工具
使用SkyWalking、Prometheus + Grafana監控應用性能指標，實時定位瓶頸。

9. 檢查定時任務

確認任務執行時間
排查@Scheduled任務是否執行時間過長或未正確終止，調整cron表達式或優化邏輯。