java實戰(zhàn)CPU占用過高問題的排查及解決

更新時間：2018年08月10日 08:45:27 作者：江湖前輩黃藥師

這篇文章給大家分享了java實戰(zhàn)CPU占用過高問題的排查及解決方法，有需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。

最近一段時間某臺服務(wù)器上的一個應(yīng)用總是隔一段時間就自己掛掉用top看了看從重新部署應(yīng)用開始沒有多長時間CPU占用上升得很快

排查步驟

1.使用top 定位到占用CPU高的進程PID

top

2.通過ps aux | grep PID命令

獲取線程信息，并找到占用CPU高的線程

ps -mp pid -o THREAD,tid,time | sort -rn

3.將需要的線程ID轉(zhuǎn)換為16進制格式

printf "%x\n" tid

4.打印線程的堆棧信息到了這一步具體看堆棧的日志來定位問題了

jstack pid |grep tid -A 30

top 可以看出PID 733進程的占用CPU 172%

查找進程733下的線程可以看到TID 線程775占用了96%且持有了很長時間其實到這一步基本上能猜測到應(yīng)該是肯定是那段代碼發(fā)生了死循環(huán)

ps -mp 733 -o THREAD,tid,time | sort -rn

線程ID轉(zhuǎn)換為16進制格式

printf "%x\n" 775

查看java 的堆棧信息

jstack 733 |grep 307 -A 30

顯然是 SmsQueueServiceImpl 中的produceMissSms 和 consumeMissSms 方法有問題

一下為精簡的部分代碼

/** * Created by dongxc on 2015/7/7. 通知消息隊列 */
@Service("smsQueueService")
public class SmsQueueServiceImpl {
 // 生產(chǎn)異常隊列方法
 public void produceMissSms(SmsLogDo smsLogDo) {
  /*
   * try{ String key = EnumRedisPrefix.SMS_QUEUE_MISS_DEAL.getValue(); boolean result = redisService.lpush(key,
   * smsLogDo, 0); if(result==false){ logger.error("通知消息異常隊列生產(chǎn)消息返回失敗！"+smsLogDo.getId()); } }catch(Exception e){
   * logger.error("通知消息異常隊列生產(chǎn)消息失??！", e); }
   */
 }

 // 消費異常隊列方法
 public SmsLogDo consumeMissSms() {
  try {
   String destKey = EnumRedisPrefix.SMS_QUEUE_MISS_DEAL.getValue();
   SmsLogDo smsLogDo = new SmsLogDo();
   Object obj = null;
   if (obj == null) {
    return null;
   } else {
    smsLogDo = (SmsLogDo) obj;
   }
   return smsLogDo;
  } catch (Exception e) {
   logger.error("通知消息隊列消費方法失??！", e);
   return null;
  }
 }
}

從很有年代感的垃圾代碼來看這兩個方法并沒有什么問題繼續(xù)往調(diào)用這兩個方法的上層排查

/**
 * Created by dongxc on 2015/7/7.
 * 消息通知監(jiān)控線程
 */
@Service("smsMonitorComsumer")
public class SmsMonitorComsumerImpl {

 @Autowired
 private SmsQueueServiceImpl smsQueueService;
 
 //取隊列里的任務(wù)消費
 @Transactional(propagation= Propagation.NOT_SUPPORTED)
 public void run() {

 while (true) {
   try {
    SmsLogDo smsLogDo = smsQueueService.consumeMissSms();
    Boolean result = false;
    if(smsLogDo!=null){
     long diff = (new Date()).getTime() - smsLogDo.getSendtime().getTime() ;
     long min = diff%(1000*24*60*60)%(1000*60*60)/(1000*60);//計算差多少分鐘
     if(min>5){
      result = true;
     }
    }
    if(result){
     smsQueueService.produceSms(smsLogDo);
    }else{
     smsQueueService.produceMissSms(smsLogDo);
    }
   } catch (Exception ex) {
    try{
     Thread.sleep(3000);
    }catch(Exception e){
     //logger.error("發(fā)送站內(nèi)信息短信時線程執(zhí)行失敗2！", e);
    }
   }
  }



 }
}

很顯然這里有一個while(true) 基本定位到問題了 while里面完全是沒有用的代碼

繼續(xù)往上層看誰來調(diào)用

/**
 * Created by dongxc on 2015/7/7.
 * 通知消息隊列
 */
@Service("smsLogRunThread")
public class SmsLogRunThreadImpl {
 public int flag;
 @Autowired
 private SmsLogConsumerImpl smsLogConsumer;
 @Autowired
 private SmsMonitorComsumerImpl smsMonitorComsumer;

 @PostConstruct
 public void init() {
  
  
  if(ip!=""&&host!=""&&ip.equals(host)){
   Thread thread = new Thread(){
    public void run() {
     smsLogConsumer.run();
    }
   };
   thread.start();
   Thread thread1 = new Thread(){
    public void run() {
     smsMonitorComsumer.run();
    }
   };
   thread1.start();
  }

  
 }
}

在應(yīng)用一啟動的時候 spring初始化的就會執(zhí)行這一段處理丟失消息的代碼然后這段死循環(huán)代碼沒有任何作用

解決方法即注釋掉whlie(true)這一段代碼

案例一下,其實之前也遇到過CPU占用很高的問題, 但是那次是頻繁的GC導(dǎo)致的

其實排查問題的過程中也是在不斷的學(xué)習(xí)的過程

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