一、背景

某天下午，上游系统同一时间突然下了三个大合同数据，平均每个合同数据实例在6万以上的量级，短短几分钟内瞬间有20万左右的流量涌入系统。
而在正常情况下，系统1天处理的流量也不过2千量级，当时数据库指标监控告警，数据库会话直线上升，CPU毛刺增多，达到了80%。

二、排查措施

1：数据管家平台查看慢SQL执行情况，并分析出现慢SQL原因
2：查看消息平台的业务报错记录日志，根据报错来看，数据库无法获取连接，标识当时数据库的处理能力已经达到上线，无法同时处理这么多会话
3：分析docker运行情况，无大的波动，基于此，定位到影响业务的瓶颈在数据库

三、整改措施

大批量的信息消费，如果通过升级数据库规格，增大连接数等手段虽然短时间内可以解决问题，但是增加了机器成本，无法彻底解决问题。
1：控制事务的粒度
在进行事务处理时候，尽量减少事务的范围，避免长时间占用数据库连接。可以将多个大的数据库操作拆分成介个小事务或者无事务，这样就可以释放更多的数据连接，提升并发处理能力。评估了核销这块逻辑事务影响不大，最终改成无事务操作数据库。

2：优化代码结构，减少数据库交互
优化代码，优化SQL等手段，比如循环单个处理改成批处理等等。

3：削峰填谷(主要措施)
1）通过设置消息消费配置降低服务消息速度
目前交付单系统服务生产环境部署8台服务器，每台机器配置的消费线程是4，从机器运行指标情况来看，docker无压力，可以分析得出服务消费消息速度过快，数据库处理能力跟不上。比如我们定义consumer参数为

//拉取批次消息个数，保持不变
setPullBatchSize(32);
//缓存消息个数，指单个queue，默认1个topic对应8个queue，1个消费者最大会缓存8000条，保持不变
setPullThresholdForQueue(1000)
//消费线程最小数，可以降低配置到4
setConsumerThreadMin(8)

2）使用任务Job进行削峰
上游OMS系统瞬时下发的消息，统一先落入集成的数据库表，落入表之后不立即触发世间处理，而是由1个ischeduler定时调度任务，按照恒定的速率取固定size数量数据进行捞取进行处理。这样保证上游无论
瞬时数据多大的并发，我们数据库都不会因为压力过大而丢失数据