JAVA程序CPU 100%问题排查

做JAVA开发的同学一定遇到过的爆表问题，看这里解决

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本文由净地发表于云+社区专栏

记一次Java线上服务器CPU过载问题的排查过程，详解排查过程中用到的Java性能监测工具：jvisualvm、jstack、jstat、jmap。

背景：Java线上服务运行一周后，某个周六晚上CPU使用率突然持续99%，Java进程处于假死状态，不响应请求。秉着先恢复服务再排查问题的原则，在我连接VPN采用重启大法后，CPU使用率恢复正常，服务也正常响应了，如下图一所示：

（图一）CPU使用率图

但是，当晚的并发量也没有比平时高出许多，为什么会突然出现这种CPU爆表的情况？带着这个疑问，我走上了问题排查的道路。

首先，我查了相关的错误日志，发现故障的时间段内有大量的ckv请求超时，但请求超时并不是ckv server的问题，而是ckv client的请求并没有发出去。那么，为什么ckv client的请求没有发出去呢？日志并没有提供更多的信息给我。

于是，我在Java服务上开启了JMX，本地采用jvisualvm来观察Java进程运行时的堆栈内存、线程使用情况。JMX（Java Management Extensions，即Java管理扩展）是Java平台上为应用程序、设备、系统等植入管理功能的框架；jvisualvm是JDK内置的性能分析工具，位于JDK根目录的bin文件夹下面，它可以通过JMX从Java程序获取运行时的实时数据，从而进行动态的性能分析，如图二所示：

（图二）jvisualvm

通过观察Heap内存的使用情况，发现其是缓慢增加的，每隔一小段时间被GC回收，图形呈锯齿状，似乎没有什么问题；Threads也没有存在死锁的问题，线程运行良好；在Sampler查看Thread CPU Time的时候发现，log4j的异步日志线程占用的CPU时间是最多的。于是，初步怀疑这是log4j的锅。接着，我对项目代码进行了review，发现某些接口打印了大量的无用日志，日志级别使用也不规范。最后，我对项目的日志进行了整体的梳理，优化后发布上线，并继续观察。

我本以为问题已经解决了。然而，几天后又出现了CPU爆表的情况，这时，我才发现自己错怪了log4j。与上次爆表的情况不同，这次我在公司（表示很淡定），于是我机智地保留了一台机器来做观察，其他机器做重启处理。现在，要开始我的表演了，具体如下：

（1）登陆机器，用 top 命令查看进程资源占用情况。不出所料，Java进程把CPU撑爆了，如下图三所示：

（图三）进程资源占用情况

（2）Java进程把CPU都占用完了，那么具体是进程内的哪些线程占用的呢？于是，我用了 top -H -p6902 （6902是Java进程的PID）命令找出了具体的线程资源占用情况，如下图四所示：

（图四）Java线程资源占用情况

图四中的PID为Java线程的id，可以看到id为6904、6905、6906、6907这四个线程基本把CPU资源全部吃完了。

（3）现在，我们已经拿到耗尽CPU资源的线程id了。这时，我们就可以使用jstack来查找这些id对应的具体线程堆栈信息了。jstack是JDK内置的堆栈跟踪工具，位于JDK根目录的bin文件夹下面，可用于打印的Java堆栈信息。我用命令 jstack 6902 > jstack.txt （6902是Java进程的PID）打印出了Java进程的堆栈信息放到jstack.txt文件了；由于堆栈打印的线程的native id是十六机制的，所以，我把十进制的线程id（6904、6905、6906、6907）转化成十六进制（0x1af8、0x1af9、0x1afa、0x1afb）；最后，通过 cat jstack.txt | grep -C 20 0x1af8 命令找到了具体的线程信息，如下图五所示：

（图五）线程堆栈信息

通过图五可以发现，把CPU占满的线程是GC的线程，Java的垃圾回收把CPU的资源耗尽了。

（4）现在，我们已经定位到是GC的问题了。那么，我们就来看看GC的回收情况，我们可以通过jstat来观察。jstat是JDK内置的JVM检测统计工具，位于JDK根目录的bin文件夹下面，可以对堆内存的使用情况进行实时统计。我使用了命令 jstat -gcutil 6902 2000 10 （6902是Java进程的PID）来观察GC的运行信息，如下图六所示：

（图六）GC运行信息

通过图六可以知道，E（Eden区）跟O（Old区）的内存已经被耗尽了，FGC（Full GC）的次数高达6989次，FGCT（Full GC Time）的时间高达36453秒，即平均每次FGC的时间为：36453/6989 ≈ 5.21秒。也就是说，Java进程都把时间花在GC上了，所以就没有时间来处理其他事情。

（5）GC出现图六的这种情况，基本可以确认是在程序中存在内存泄露的问题。那么，如何确定是哪些代码导致的这个问题呢？这时候，我们就可以使用jmap查看Java的内存占用信息。jmap是JDK内置的内存映射工具，位于JDK根目录的bin文件夹下面，可用于获取java进程的内存映射信息。通过命令 jmap -histo 6902 （6902是Java进程的PID）打印出了Java的内存占用信息，如下图七所示：

（图七）Java内存占用信息

由图七可以得到，占用内存资源的TOP10类（[C 是指char[]，String类内部使用char[]来保存数据）的名称、实例数以及占用内存大小（单位：byte），于是问题排查就变得非常简单了。最后，通过review代码确定了问题所在：

1. 部分接口使用到了L5QOSPacket这个L5的工具类没有做单例，每次请求接口都会生成一个新的实例，浪费了大量的内存。
2. 代码里边用到的一个第三方提供的QcClient客户端存在内存泄露问题，代码中不恰当地new了大量的对象，而且对存储在ConcurrentHashMap的数据没有做清除清理，从而导致数据一直累计，内存占用持续增加。

解决以上两个问题后，Heap内存的占用维持在2.5G左右，已经没有持续增长的迹象了，业务已正常运行。

以上就是我排查问题的整个过程，以及在这个过程中用到的一些Java性能监测工具。除了本文提及的jvisualvm、jstack、jstat、jmap这些工具，在JDK根目录的bin文件夹下面还有其他许多非常有用的工具，例如：使用 jinfo 查看Java进程相关信息，感兴趣的童鞋可以去研究下。