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为了解决使用Groovy脚本在线上环境中的性能问题，我们需要深入分析现存的技术挑战以及相应的解决方案。

技术背景

使用Groovy脚本为业务提供自定义配置是一个高效的解决方案。然而，在实际应用中，我们发现以下问题：

问题分析

Groovy脚本引入的常见方式（如@Grab、@Script或@Typed）都会导致类缓存问题。每次执行不同的代码片段都会生成新的META-class，随着时间推移，类缓存的数量会急剧增加，引发fullGC事件，影响系统性能。

解决方案

为了应对上述问题，我们可以采取以下措施：

以下是具体的实现步骤：

// 清除Groovy类loader的缓存
GroovyClassLoader groovyClassLoader = engine.getClassLoader();
Class[] classes = groovyClassLoader.getLoadedClasses();
for (Class clazz : classes) {
    GroovySystem.getMetaClassRegistry().removeMetaClass(clazz);
    groovyClassLoader.clearCache();
}
// 清理ThreadGroupContext中的缓存
try {
    Field globalClassValue = ClassInfo.class.getDeclaredField("globalClassValue");
    globalClassValue.setAccessible(true);
    GroovyClassValue classValueBean = (GroovyClassValue) globalClassValue.get(null);
    classValueBean.remove(clazz);
} catch (Throwable e) {
    // 忽略异常，继续处理
}
groovyClassLoader.clearCache();
ClassInfo.clearModifiedExpandos();
// flush BeanInfo缓存
Introspector.flushCaches();

优化效果

通过上述方法，我们可以有效降低Groovy脚本运行时的内存消耗和fullGC频率，确保系统性能得到优化。同时，定期清理缓存有助于维护系统的稳定性，避免潜在的内存泄漏问题。

这种解决方案既保持了Groovy脚本的灵活性，又通过优化缓存机制提升了整体性能表现。

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