Java线上CPU飙高问题排查全指南

news2025/6/12 5:39:05

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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 线程死锁：线程之间出现死锁，导致CPU资源被无效占用。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 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>
  1. 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
  1. 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
  1. 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：

  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 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
  1. 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：

  1. 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>
  1. 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：

  1. 使用jstack命令：生成线程堆栈信息。
jstack <pid> > thread_dump.txt
  1. 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
  1. 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：

  1. 使用jstat命令：查看垃圾收集的统计信息。
jstat -gcutil <pid> 1000 10

  1. 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。

  2. 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：

  1. 使用top命令发现Java进程的CPU使用率接近100%。
top
  1. 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>
  1. 将线程ID转换为十六进制。
printf "%x\n" <thread_id>
  1. 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>
  1. 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：

  1. 使用top命令发现Java进程的CPU使用率较高。
top
  1. 使用jstat命令查看GC情况，发现Full GC频繁发生。
jstat -gcutil <pid> 1000 10
  1. 使用jmap命令生成堆转储快照。
jmap -dump:format=b,file=heap_dump.bin <pid>
  1. 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：

  1. 使用top命令发现Java进程的CPU使用率较高。
top
  1. 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>
  1. 使用jstack命令生成线程堆栈信息。
jstack <pid> > thread_dump.txt
  1. 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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 合理使用线程：避免创建过多的线程，合理设置线程池参数。

  4. 减少对象创建：尽量重用对象，避免频繁创建和销毁对象。

  5. 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

  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2407394.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

USB Over IP专用硬件的5个特点

USB Over IP专用硬件的5个特点

USB over IP技术通过将USB协议数据封装在标准TCP/IP网络数据包中&#xff0c;从根本上改变了USB连接。这允许客户端通过局域网或广域网远程访问和控制物理连接到服务器的USB设备&#xff08;如专用硬件设备&#xff09;&#xff0c;从而消除了直接物理连接的需要。USB over IP的…
阅读更多...
算法笔记2

算法笔记2

1.字符串拼接最好用StringBuilder&#xff0c;不用String 2.创建List<>类型的数组并创建内存 List arr[] new ArrayList[26]; Arrays.setAll(arr, i -> new ArrayList<>()); 3.去掉首尾空格
阅读更多...
听写流程自动化实践，轻量级教育辅助

听写流程自动化实践，轻量级教育辅助

随着智能教育工具的发展&#xff0c;越来越多的传统学习方式正在被数字化、自动化所优化。听写作为语文、英语等学科中重要的基础训练形式&#xff0c;也迎来了更高效的解决方案。 这是一款轻量但功能强大的听写辅助工具。它是基于本地词库与可选在线语音引擎构建&#xff0c;…
阅读更多...
SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理）

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理）

上一章用到了V2 的概念&#xff0c;其实 Fiori当中还有 V4&#xff0c;咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务)&#xff0c;代理中间件&#xff08;ui5-middleware-simpleproxy&#xff09;-CSDN博客…
阅读更多...
AI，如何重构理解、匹配与决策？

AI，如何重构理解、匹配与决策？

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…
阅读更多...
Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享（中国蚁剑方式）

Unsafe Fileupload篇补充-木马的详细教程与木马分享（中国蚁剑方式）

在之前的皮卡丘靶场第九期Unsafe Fileupload篇中我们学习了木马的原理并且学了一个简单的木马文件 本期内容是为了更好的为大家解释木马&#xff08;服务器方面的&#xff09;的原理&#xff0c;连接&#xff0c;以及各种木马及连接工具的分享 文件木马&#xff1a;https://w…
阅读更多...
深度学习习题2

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…
阅读更多...
10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…
阅读更多...
Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达，从日常对话到特定领域的文档（例如医学文档）（Heritage 2013；Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…
阅读更多...
华硕a豆14 Air香氛版，美学与科技的馨香融合

华硕a豆14 Air香氛版，美学与科技的馨香融合

在快节奏的现代生活中&#xff0c;我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴&#xff0c;它不仅是冰冷的科技工具&#xff0c;更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下&#xff0c;华硕a豆14 Air香氛版翩然而至&#xff0c;它以一种前所未有的方式&#x…
阅读更多...
云原生玩法三问：构建自定义开发环境

云原生玩法三问：构建自定义开发环境

云原生玩法三问&#xff1a;构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目&#xff0c;无文档&#xff0c;无环境&#xff0c;无交接人&#xff0c;俗称三无。 运行设备的环境老&#xff0c;本地环境版本高&#xff0c;ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…
阅读更多...
以光量子为例，详解量子获取方式

以光量子为例，详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…
阅读更多...
html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计（4页）附源码

html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计（4页）附源码

目录 一、&#x1f468;‍&#x1f393;网站题目 二、✍️网站描述 三、&#x1f4da;网站介绍 四、&#x1f310;网站效果 五、&#x1fa93; 代码实现 &#x1f9f1;HTML 六、&#x1f947; 如何让学习不再盲目 七、&#x1f381;更多干货 一、&#x1f468;‍&#x1f…
阅读更多...
九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库？

九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库？

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子&#xff1a; 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…
阅读更多...
HashMap中的put方法执行流程（流程图）

HashMap中的put方法执行流程（流程图）

1 put操作整体流程 HashMap 的 put 操作是其最核心的功能之一。在 JDK 1.8 及以后版本中&#xff0c;其主要逻辑封装在 putVal 这个内部方法中。整个过程大致如下&#xff1a; 初始判断与哈希计算&#xff1a; 首先&#xff0c;putVal 方法会检查当前的 table&#xff08;也就…
阅读更多...
2025季度云服务器排行榜

2025季度云服务器排行榜

在全球云服务器市场&#xff0c;各厂商的排名和地位并非一成不变&#xff0c;而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势&#xff0c;对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析&#xff1a; 一、全球“三巨头”…
阅读更多...
sipsak：SIP瑞士军刀！全参数详细教程！Kali Linux教程！

sipsak：SIP瑞士军刀！全参数详细教程！Kali Linux教程！

简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求&#xff0c;并检查收到的响应。它以以下模式之一…
阅读更多...
用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题

用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题

音乐发烧友深有体会&#xff0c;玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖&#xff0c;水电偏冷&#xff0c;风电偏空旷。至于太阳能发的电&#xff0c;则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉&#xff0c;近两年家里的音响声音越来越冷&#xff0c;听起来越来越单薄&#xff1f; —…
阅读更多...
C++使用 new 来创建动态数组

C++使用 new 来创建动态数组

问题&#xff1a; 不能使用变量定义数组大小 原因&#xff1a; 这是因为数组在内存中是连续存储的&#xff0c;编译器需要在编译阶段就确定数组的大小&#xff0c;以便正确地分配内存空间。如果允许使用变量来定义数组的大小&#xff0c;那么编译器就无法在编译时确定数组的大…
阅读更多...
中医有效性探讨

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023