结论
先说结论，后端服务消费到了kafka的超大消息，导致解析Json消息时OOM内存溢出了。
背景
有天，快下班时用户反馈说系统不可用了，加班排查了一晚上给解决了。
确定问题
1查CPU
登服务器，top命令监控当时CPU情况，发现有个java进程CPU飙升到100%了。
2定位系统
使用 ps -ef | grep java 命令，查这台服务器运行的所有java进程PID，发现cpu飘高的进程正好是我们XX系统出的问题，导致系统不可用。
3定位问题
再结合系统logback的error.log异常日志文件，发现OutOfMemoryError: Java heap spac，更证实了OOM堆内存溢出，导致的问题。
此外，还发现个问题：KafkaMessageListenerContainer异常了，难道系统用的Kafka接收消息出了问题？在这先埋下伏笔
分析问题
1下载dump文件
dump文件定义: dump文件是java虚拟机内存在某一时间点的快照文件，一般是.hprof的扩展名文件。
结合系统设置的生产环境JVM参数，可见：-Xmx1024m -Xms1024m -Xss512k
Xms：堆内存的初始大小，默认为物理内存的1/64
Xms：堆内存的最大大小，默认为物理内存的1/4
Xss：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 表示当JVM发生OOM时，自动生成dump文件，dump文件在：KaTeX parse error: Expected group after '_' at position 23: …G_PATH}java_pid_?{APPNAME}%t%p.hprof 路径下。
找到该dump文件路径，用sz命令下载该dump文件
2了解MAT工具
MAT(Memory Analyzer Tool)定义：一种内存分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析，快速的计算出在内存中对象的占用大小，看看是谁阻止了垃圾收集器的回收工作，并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。
在eclipse上有mat的插件，或者苹果电脑有也有单独下载的mac版本mat，均可百度自行安装。
3导入mat分析：
按图下图所示，导入文件
导入完成，如下图所示
点击深蓝色的饼图部分，我们解读到：一共935.5MB的内存空间，KafkaMessageListenerContainer这个线程线程竟然占据了822.2M，其中Shallow size占了120B，Retained Size占了822.2M。
Shallow Size：对象自身占用的内存大小，不包括它引用的对象。
Retained Size：可理解为当前对象被GC后，从Heap上总共能释放掉的内存。
我们知道，频繁的内存泄露会导致内存溢出，大部分因为没及时垃圾回收清除对象释放内存空间，接着点击Leak Suspects（内存泄露建议）按钮如下：
已经再次提示了：KafkaListenerEndpointContainer 这个线程，本地变量，占据了862,169,408 (87.89%) bytes
查看堆栈信息，点击see stackstrace，如下图，定位到了具体哪行的问题代码
结合代码得知，就是这第109行的代码，做json解析时出问题导致，
我这代码大概逻辑是：kafka接收到json格式的消息后，再执行这行代码做json解析。
我们再返回上一步，点击Details看详情：
进入发现了，熟悉的消息格式，右键把该消息复制为文件后，发现这个消息居然占：169MB！
该消息平常就几十到几百KB。
4 结论分析
至此，我们得出结论：某天线上突然有个超大(169MB)的消息要消费，解析json时导致的。
改进措施
把上述有问题的代码，前面加上过滤，只处理指定阈值大小内（消息的字符串长度在2097152以内）的消息，才做json解析，否则业务上视为异常消息，不处理。