一、引言
在java应用的线上运行环境中，cpu飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现cpu飙高时，通常会导致应用响应缓慢，甚至服务不可用，严重影响用户体验和业务运行。因此，掌握一套科学有效的cpu飙高问题排查方法，对于保障系统稳定运行至关重要。
二、cpu飙高的常见原因
在深入排查流程之前，我们需要了解java应用cpu飙高的常见原因，这有助于我们在排查过程中有的放矢。
2.1 业务代码问题
业务代码问题是导致cpu飙高的最常见原因之一，主要包括以下几种情况：
- 死循环或无限递归：代码中的死循环或无限递归会导致cpu持续高负载运行。例如，循环条件设置不当，导致循环无法正常退出；或者递归调用没有正确的终止条件，导致无限递归。
- 复杂计算：某些复杂的算法或计算逻辑，如加密解密、大数据处理等，可能会消耗大量cpu资源。
- 频繁创建对象：代码中频繁创建大量对象，会导致垃圾收集器频繁工作，进而导致cpu使用率升高。
- 线程过多：创建了过多的线程，导致线程上下文切换频繁，cpu资源被大量消耗在线程调度上。
2.2 频繁gc问题
垃圾收集（garbage collection，gc）是java虚拟机自动管理内存的机制，但如果gc过于频繁或单次gc耗时过长，也会导致cpu使用率升高：
- 内存泄漏：应用程序中存在内存泄漏，导致堆内存不断增长，触发频繁的full gc。
- 内存配置不合理：jvm内存参数配置不合理，如堆内存过小，导致频繁gc；或者新生代与老年代比例不合适，导致对象过早进入老年代，引发频繁的full gc。
- 对象生命周期短：大量对象的生命周期很短，导致新生代gc频繁发生。
2.3 线程争用问题
线程争用也是导致cpu使用率升高的常见原因：
- 锁竞争激烈：多个线程频繁争用同一把锁，导致线程阻塞和唤醒操作频繁，cpu资源被大量消耗。
- 线程死锁：线程之间出现死锁，导致cpu资源被无效占用。
- 线程饥饿：某些线程长时间无法获取所需资源，导致系统整体性能下降。
2.4 jvm参数配置不当
jvm参数配置不当也可能导致cpu使用率升高：
- 垃圾收集器选择不当：选择了不适合应用特性的垃圾收集器，导致gc效率低下。
- 线程池配置不合理：线程池的核心线程数、最大线程数、队列容量等参数配置不合理，导致线程创建和销毁过于频繁。
- jit编译器配置不当：jit（just-in-time）编译器的配置不当，导致过多的编译活动。
三、cpu飙高问题排查工具
排查cpu飙高问题需要借助各种工具，这些工具可以帮助我们收集系统运行状态、进程信息、线程栈等关键数据。
3.1 系统层面工具
linux系统提供了多种性能监控和分析工具，可以帮助我们从系统层面了解cpu的使用情况：
- top命令：实时显示系统中各个进程的资源占用情况，包括cpu使用率、内存使用率等。
# 查看系统整体cpu使用情况 top # 查看特定进程的cpu使用情况 top -p <pid>
- vmstat命令：报告系统的虚拟内存统计信息，包括进程、内存、分页、块io、中断和cpu活动的统计信息。
# 每隔1秒输出一次，共输出5次 vmstat 1 5
- pidstat命令：用于监控全部或指定进程的cpu、内存、线程、设备io等系统资源的占用情况。
# 每隔1秒输出一次，共输出5次，显示进程的cpu使用情况 pidstat -u 1 5
- mpstat命令：用于报告多处理器的cpu使用情况。
# 每隔1秒输出一次，共输出5次 mpstat 1 5
3.2 jdk自带工具
jdk自带了多种性能分析工具，可以帮助我们深入了解java应用的运行状态：
- jps（java virtual machine process status tool）：列出正在运行的java虚拟机进程，并显示虚拟机执行主类的名称以及这些进程的本地虚拟机唯一id。
# 列出所有java进程 jps # 列出所有java进程，并显示启动参数 jps -v
- jstack（java stack trace）：用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照，线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合。
# 生成指定进程的线程堆栈信息 jstack <pid> # 生成线程堆栈信息并输出到文件 jstack <pid> > thread_dump.txt
- jstat（java virtual machine statistics monitoring tool）：用于监视java虚拟机的各种运行状态信息，特别是垃圾收集情况。
# 每隔1000毫秒输出一次，共输出10次，显示垃圾收集信息 jstat -gcutil <pid> 1000 10
- jmap（java memory map）：用于生成堆转储快照，用于分析java虚拟机堆中的对象。
# 生成堆转储快照 jmap -dump:format=b,file=heap_dump.bin <pid> # 显示堆内存使用情况 jmap -heap <pid>
3.3 第三方分析工具
除了系统工具和jdk自带工具外，还有一些优秀的第三方工具可以帮助我们更深入地分析java应用的性能问题：
- arthas：阿里巴巴开源的java诊断工具，功能强大，支持实时监控、线程分析、热点方法分析等。
- jprofiler：商业java性能分析工具，提供cpu、内存、线程分析等功能，界面友好，功能全面。
- visualvm：java虚拟机可视化监控、分析工具，可以监控本地和远程java应用程序的cpu、内存使用情况，以及线程活动。
- mat（memory analyzer tool）：eclipse提供的java堆内存分析工具，用于查找内存泄漏和减少内存消耗。
四、cpu飙高问题排查流程
掌握了常见原因和排查工具后，我们需要一套系统的排查流程，以便在问题发生时能够快速定位和解决。
4.1 确认问题
首先，我们需要确认系统确实存在cpu飙高问题，并初步判断问题的严重程度：
- 监控系统告警：通过监控系统（如prometheus、zabbix等）的告警信息，了解cpu使用率的异常情况。
- 用户反馈：用户反馈系统响应缓慢或无法访问，可能是cpu飙高导致的。
- 系统日志：查看系统日志，是否有异常信息或错误记录。
4.2 定位进程
确认存在cpu飙高问题后，我们需要找到导致cpu飙高的具体java进程：
- 使用top命令：通过top命令查看系统中各个进程的cpu使用情况，找到cpu使用率最高的进程。
top
- 使用jps命令：如果已知问题出在java应用上，可以使用jps命令列出所有java进程，然后结合top命令找到cpu使用率高的java进程。
jps -v
4.3 定位线程
找到目标进程后，我们需要进一步定位消耗cpu资源最多的线程：
- 使用top -h命令：查看指定进程内各个线程的cpu使用情况。
top -h -p <pid>
- 转换线程id：将线程id转换为十六进制，以便在线程堆栈信息中查找。
printf "%x\n" <thread_id>
4.4 分析线程栈
获取到消耗cpu资源最多的线程id后，我们需要分析该线程的堆栈信息，找到导致cpu飙高的代码位置：
- 使用jstack命令：生成线程堆栈信息。
jstack <pid> > thread_dump.txt
- 查找目标线程：在线程堆栈信息中查找目标线程（使用十六进制线程id）。
grep -a 20 <hex_thread_id> thread_dump.txt
- 分析线程状态：查看线程的状态（如runnable、blocked、waiting等）和执行的方法栈，找到可能导致cpu飙高的代码。
4.5 分析gc情况
如果怀疑是gc问题导致的cpu飙高，我们需要分析gc的情况：
- 使用jstat命令：查看垃圾收集的统计信息。
jstat -gcutil <pid> 1000 10
- 分析gc日志：如果应用配置了gc日志，可以分析gc日志，了解gc的频率、持续时间等信息。
- 使用jmap命令：生成堆转储快照，分析堆内存的使用情况。
jmap -dump:format=b,file=heap_dump.bin <pid>
五、实际案例分析
通过实际案例的分析，我们可以更直观地了解cpu飙高问题的排查和解决过程。
5.1 死循环导致的cpu飙高
案例描述：某电商系统在促销活动期间，突然出现cpu使用率飙升至100%的情况，系统响应极其缓慢。
排查过程：
- 使用top命令发现java进程的cpu使用率接近100%。
top
- 使用top -h命令查看该进程内各个线程的cpu使用情况，发现一个线程的cpu使用率特别高。
top -h -p <pid>
- 将线程id转换为十六进制。
printf "%x\n" <thread_id>
- 使用jstack命令生成线程堆栈信息，并查找目标线程。
jstack <pid> | grep -a 20 <hex_thread_id>
- 分析线程堆栈，发现线程一直在执行一个循环，且循环条件始终为真，导致死循环。
解决方案：修复循环条件的逻辑错误，确保循环能够正常退出。
5.2 频繁gc导致的cpu飙高
案例描述：某后台管理系统运行一段时间后，cpu使用率逐渐升高，系统响应变慢。
排查过程：
- 使用top命令发现java进程的cpu使用率较高。
top
- 使用jstat命令查看gc情况，发现full gc频繁发生。
jstat -gcutil <pid> 1000 10
- 使用jmap命令生成堆转储快照。
jmap -dump:format=b,file=heap_dump.bin <pid>
- 使用mat工具分析堆转储快照，发现存在内存泄漏，某个集合对象不断增长，导致频繁full gc。
解决方案：修复内存泄漏问题，确保不再持有不需要的对象引用。
5.3 线程争用导致的cpu飙高
案例描述：某支付系统在高并发情况下，cpu使用率突然飙升，系统响应变慢。
排查过程：
- 使用top命令发现java进程的cpu使用率较高。
top
- 使用top -h命令查看该进程内各个线程的cpu使用情况，发现多个线程的cpu使用率都较高。
top -h -p <pid>
- 使用jstack命令生成线程堆栈信息。
jstack <pid> > thread_dump.txt
- 分析线程堆栈，发现大量线程在等待同一把锁，导致线程争用激烈。
解决方案：优化锁的使用，减少锁的粒度，或者使用更高效的并发控制机制，如concurrenthashmap、atomicinteger等。
六、预防措施
除了掌握排查方法外，我们还应该采取一些预防措施，避免cpu飙高问题的发生。
6.1 代码层面优化
- 避免死循环和无限递归：确保循环和递归都有明确的终止条件。
- 优化算法和数据结构：使用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算。
- 合理使用线程：避免创建过多的线程，合理设置线程池参数。
- 减少对象创建：尽量重用对象，避免频繁创建和销毁对象。
- 合理使用锁：减少锁的粒度，避免长时间持有锁，使用更高效的并发控制机制。
6.2 jvm参数调优
- 合理设置堆内存大小：根据应用特性和服务器资源，合理设置堆内存的初始大小和最大大小。
-xms4g -xmx4g
- 选择合适的垃圾收集器：根据应用特性选择合适的垃圾收集器，如g1、zgc等。
-xx:+useg1gc
- 调整新生代和老年代比例：根据对象的生命周期特性，调整新生代和老年代的比例。
-xx:newratio=2
- 设置合理的gc日志：开启gc日志，便于分析gc情况。
-xx:+printgcdetails -xx:+printgcdatestamps -xloggc:/path/to/gc.log
6.3 监控系统建设
- 建立全面的监控系统：监控cpu、内存、gc等关键指标，及时发现异常情况。
- 设置合理的告警阈值：根据应用特性设置合理的告警阈值，避免误报和漏报。
- 定期分析性能数据：定期分析性能数据，发现潜在的性能问题。
- 压力测试：在上线前进行充分的压力测试，发现并解决潜在的性能问题。
七、总结
java线上cpu飙高是一个常见且复杂的问题，需要我们掌握系统的排查方法和工具。本文从常见原因、排查工具、排查流程和实际案例四个方面，详细介绍了java线上cpu飙高问题的排查和解决方法。
在实际工作中，我们应该根据具体情况灵活运用这些方法和工具，同时注重预防措施，从代码层面、jvm参数调优和监控系统建设三个方面入手，减少cpu飙高问题的发生。
以上就是java线上cpu飙高问题排查及解决全指南的详细内容，更多关于java线上cpu飙高的资料请关注代码网其它相关文章！