这么多的 FULL GC，应该是内存泄漏没跑了，于是 使用 jstack pid > jstack.log 保存了线程栈的现场，使用 jmap -dump:format=b,file=heap.log pid 保存了堆现场，然后重启了探测服务，报警邮件终于停止了。
jstatjstat 是一个非常强大的 JVM 监控工具，一般用法是： jstat [-options] pid interval
它支持的查看项有：
-class 查看类加载信息
-compile 编译统计信息
-gc 垃圾回收信息
-gcXXX 各区域 GC 的详细信息 如 -gcold
使用它，对定位 JVM 的内存问题很有帮助。
排查问题虽然解决了，但为了防止它再次发生，还是要把根源揪出来。
分析栈栈的分析很简单，看一下线程数是不是过多，多数栈都在干嘛。
>grep 'java.lang.Thread.State' jstack.log | wc -l > 464
才四百多线程，并无异常。
> grep -A 1 'java.lang.Thread.State' jstack.log | grep -v 'java.lang.Thread.State' | sort | uniq -c |sort -n 10 at java.lang.Class.forName0(Native Method) 10 at java.lang.Object.wait(Native Method) 16 at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:404) 44 at sun.nio.ch.EPollArrayWrapper.epollWait(Native Method) 344 at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
线程状态好像也无异常，接下来分析堆文件。
下载堆 dump 文件。堆文件都是一些二进制数据，在命令行查看非常麻烦，Java 为我们提供的工具都是可视化的，Linux 服务器上又没法查看，那么首先要把文件下载到本地。
由于我们设置的堆内存为 4G，所以 dump 出来的堆文件也很大，下载它确实非常费事，不过我们可以先对它进行一次压缩。
gzip 是个功能很强大的压缩命令，特别是我们可以设置 -1 ~ -9 来指定它的压缩级别，数据越大压缩比率越大，耗时也就越长，推荐使用 -6~7， -9 实在是太慢了，且收益不大，有这个压缩的时间，多出来的文件也下载好了。
使用 MAT 分析 jvm heapMAT 是分析 Java 堆内存的利器，使用它打开我们的堆文件（将文件后缀改为 .hprof）, 它会提示我们要分析的种类，对于这次分析，果断选择 memory leak suspect。
从上面的饼图中可以看出，绝大多数堆内存都被同一个内存占用了，再查看堆内存详情，向上层追溯，很快就发现了罪魁祸首。
找到内存泄漏的对象了，在项目里全局搜索对象名，它是一��� Bean 对象，然后定位到它的一个类型为 Map 的属性。
这个 Map 根据类型用 ArrayList 存储了每次探测接口响应的结果，每次探测完都塞到 ArrayList 里去分析，由于 Bean 对象不会被回收，这个属性又没有清除逻辑，所以在服务十来天没有上线重启的情况下，这个 Map 越来越大，直至将内存占满。
内存满了之后，无法再给 HTTP 响应结果分配内存了，所以一直卡在 readLine 那。而我们那个大量 I/O 的接口报警次数特别多，估计跟响应太大需要更多内存有关。
给代码 owner 提了 PR，问题圆满解决。
小结其实还是要反省一下自己的，一开始报警邮件里还有这样的线程栈：
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:166) groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132) groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186) groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132) groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)