本地缓存 30 万条没有淘汰 老年代六小时涨到 7.2G

Cache<Long, Item> c = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(50000)
    .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(10))
    .recordStats().build();
jstat -gc 21455 60000 10

商品服务堆 8G，上线六小时老年代到 92%，Full GC 后只降到 88%，jmap 里 ConcurrentHashMap$Node 有 30 万个，key 是商品 id。这类现象通常不是突然出现的，往前翻半天日志能看到苗头。

追下去是这么回事：缓存用的是静态 ConcurrentHashMap，只 put 不 remove，也没有容量上限。商品维度天然会一直增长，等于把数据库整表搬进堆。

「本地缓存无上限」排查到最后往往是很小的一处差异，前面那些复杂猜测可以先放一放。监控和日志的时间要对上，时区不一致会多绕很大一圈。

临时改动用注释写上日期和原因，过两周自己都记不清为什么这么写。动手前把原文件复制一份带时间戳，出问题立刻换回去，比现场分析快得多。

一次只改一处，改完立刻验证，几个改动叠在一起，出问题就说不清是谁导致的。

处理上按这个顺序：换成 Caffeine 并设 maximumSize 和 expireAfterWrite；按访问频率决定上限 别直接按全量估；加命中率指标 确认淘汰没有把热数据挤掉；用 jstat 观察老年代在 Full GC 后的基线。

确认没问题再收工，老年代在 Full GC 后回落到 3G 以下 缓存命中率保持在 90% 以上。