可否详细描述下？provider达到多少时会触发频繁fullgc?　provider数量较大指的是一个应用发布多个服务，还是有多个应用？　consumer服务器指的是订阅该服务的服务器还是所有服务器？
我们以后可能也会有大量的提供端，然后频繁重启服务　
现在我想先重现一下你说的问题

我们线上的环境是一个应用里provider大概有300个，provider应用台数大概有5台左右，对全部的5台provider应用同时进行重启，在这个时候consumer持续进行服务调用，就会发生consumer端的fullGC。通过观察jvm的dump发现内存中存有大量以下实例对象：
com.alibaba.dubbo.registry.zookeeper.ZookeeperRegistry
com.alibaba.dubbo.common.URL
com.alibaba.dubbo.registry.integration.RegistryDirectory

详情如下：
Problem Suspect 1

One instance of "com.alibaba.dubbo.registry.zookeeper.ZookeeperRegistry" loaded by "sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28" occupies 250,412,952 (17.39%) bytes. The memory is accumulated in one instance of "com.alibaba.dubbo.registry.zookeeper.ZookeeperRegistry" loaded by "sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28".

Keywords
sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28
com.alibaba.dubbo.registry.zookeeper.ZookeeperRegistry
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Problem Suspect 2

88,920 instances of "com.alibaba.dubbo.common.URL", loaded by "sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28" occupy 473,116,384 (32.86%) bytes.

Keywords
com.alibaba.dubbo.common.URL
sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28
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Problem Suspect 3

30,458 instances of "com.alibaba.dubbo.registry.integration.RegistryDirectory", loaded by "sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28" occupy 454,550,800 (31.57%) bytes. These instances are referenced from one instance of "java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node[]", loaded by ""

Keywords
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node[]
sun.misc.Launcher$AppClassLoader @ 0x80021b28
com.alibaba.dubbo.registry.integration.RegistryDirectory
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Problem Suspect 4

1,638,063 instances of "java.lang.String", loaded by "" occupy 200,439,840 (13.92%) bytes.

Keywords
java.lang.String
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Hint 1

The problem suspects 1 and 3 may be related, because the reference chains to them have a common beginning.
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其中的解决方法是，将服务拆分成尽可能小的粒度进行服务发布，这样就能避免在同一时间有大量的垃圾造成consumer的fullGC。

因为消费端一直在监听zk的服务节点，你同时注销然后注册300个服务，消费端也需要销毁之前建立的实例重新new实例出来。内存消耗比较大

我这里也有一个问题。dubbo注册服务的时候zk的最细路径到接口名称，我注册服务用同一个接口，但是group名称不一样，这样会导致的问题就是在我服务端重启的时候，消费端更新服务信息的时候会把zk服务器的流量打满，导致短时服务不可用的结果。比如我一个接口，有100个实现，都是通过group来区分并发布服务的，1台机器的话，zk的path下面list的size为100，一个元素的信息量大小大概是1K，服务端重启，每注册一次接口，消费端都要去读取一次zk的节点数据，读取一次100K，注册100个服务就要读取100次，完成一次重启，zk写出流量就是10M，这是1台服务端服务器重启，集群的话重启一次的流量就是10MxN（消费者节点数）xM（提供者节点数），除了服务拆分，有没有更好的办法

和这个是一个问题 #306

最后这个问题还是解决了，目前生产运行没有什么问题。我的解决方式就是在zk的interface下面再加group和version的节点，这样服务更新的时候dubbo就能依据interface+group+version准确的进行通知，减少重复数据同步占用带宽。

@YoungHu 请问一下，这个“在zk的interface下面再加group和version的节点”是怎么配置的，没明白这句话的意思

@foreveryang321 ,http://dubbo.io/user-guide/reference-registry/zookeeper.html
文檔下面提到了group，而對外提供的服務接口里可以設置version,也可以設置group
,http://dubbo.io/user-guide/reference-xmlconf/dubbo-service.html

Proxy.java有内存泄露的BUG。
试试这个fix：taige@f869f0f

@taige 这个泄露的原理能解释下吗？

我们线上的环境是一个应用里provider大概有300个，provider应用台数大概有5台左右，对全部的5台provider应用同时进行重启，在这个时候consumer持续进行服务调用，就会发生consumer端的fullGC
////
You need to restart the app by groups. For example, 3 groups, 2, 2, 1.

Make sure there has providers online anytime.

Feel free to reopen it. &READY-TO-CLOSE&