一个应用占用CPU很高,除了确实是计算密集型应用之外,通常原因都是出现了死循环. 下面我们将一步步定位问题,详尽的介绍每一步骤的相关知识. 一.通过top命令定位占用cpu高的进程 执行top命令得到以下结果: top命令查询结果 通过上图可以明显看出进程PID41843占用cpu过高,明显存在问题,定位到了进程id.当然如果你想只观察进程PID41843的CPU和内存以及负载情况,可以使用以下命令 top -p 41843 结果如下: top -p 41843命令执行结果 这里顺便解释下上图各

本文转载自线上CPU飙升100%问题排查 引子 对于互联网公司,线上CPU飙升的问题很常见(例如某个活动开始,流量突然飙升时),按照本文的步骤排查,基本1分钟即可搞定!特此整理排查方法一篇,供大家参考讨论提高. 问题复现 线上系统突然运行缓慢,CPU飙升,甚至到100%,以及Full GC次数过多,接着就是各种报警:例如接口超时报警等.此时急需快速线上排查问题. 问题排查 不管什么问题,既然是CPU飙升,肯定是查一下耗CPU的线程,然后看看GC. 核心排查步骤 1.执行"top"命令:

一.引子 对于互联网公司,线上CPU飙升的问题很常见(例如某个活动开始,流量突然飙升时),按照本文的步骤排查,基本1分钟即可搞定!特此整理排查方法一篇,供大家参考讨论提高. 二.问题复现 线上系统突然运行缓慢,CPU飙升,甚至到100%,以及Full GC次数过多,接着就是各种报警:例如接口超时报警等.此时急需快速线上排查问题. 三.问题排查 不管什么问题,既然是CPU飙升,肯定是查一下耗CPU的线程,然后看看GC. 3.1 核心排查步骤 1.执行“top”命令:查看所有进程占系统CPU的排序.

一次线上CPU高的问题排查实践 前言 近期某一天上班一开电脑,就收到了运维警报,有两台服务CPU负载很高,同时收到一线同事反馈 系统访问速度非常慢,几乎无响应. 一个美好的早晨,最怕什么就来什么.只好推掉其他会议,专心搞定问题. 排查 登录系统一看,后端的接口访问果然全部超时. 先使用top命令查看下是由哪个进程占用CPU较高. 从图上可看出,pid=26481的Java进程占用了385%的CPU,机器是4核8G的配置. 2.然后查看下是哪个Java应用 ps -ef | grep java 发

服务器CPU飙升100%怎么排查 执行"top"命令,查看当前进程CPU占用的实时情况,PID列是进程号,确定是哪个应用程序的问题. 如果是Java应用导致的,怎么定位故障原因 执行"top -Hp 进程号"命令:查看java进程下的所有线程占CPU的情况. 执行"printf "%x\n 10"命令 :后续查看线程堆栈信息展示的都是十六进制,为了找到咱们的线程堆栈信息,把线程号转成16进制.例如,printf "%x\n 1

GitHub 20k Star 的Java工程师成神之路,不来了解一下吗! GitHub 20k Star 的Java工程师成神之路,真的不来了解一下吗! GitHub 20k Star 的Java工程师成神之路,真的真的不来了解一下吗! 前段时间我们新上了一个新的应用,因为流量一直不大,集群QPS大概只有5左右,写接口的rt在30ms左右. 因为最近接入了新的业务,业务方给出的数据是日常QPS可以达到2000,大促峰值QPS可能会达到1万. 所以,为了评估水位,我们进行了一次压测.压测在预发布

告警 正在开会,突然钉钉告警声响个不停,同时市场人员反馈客户在投诉系统登不进了,报504错误.查看钉钉上的告警信息,几台业务服务器节点全部报CPU超过告警阈值,达100%. 赶紧从会上下来,SSH登录服务器,使用 top 命令查看,几个Java进程CPU占用达到180%,190%,这几个Java进程对应同一个业务服务的几个Pod(或容器). 定位 使用 docker stats 命令查看本节点容器资源使用情况,对占用CPU很高的容器使用 docker exec -it <容器ID>bash 进

top基本使用: top命令参考本篇文章 查看内存和CPU的top命令,别看输出一大堆,理解了其实很简单 top 命令运行图: 第一行:基本信息 第二行:任务信息 第三行:CPU使用情况 第四行:物理内存使用情况 buff/cache: buffers 和 cache 都是内存中存放的数据,不同的是,buffers 存放的是准备写入磁盘的数据,而 cache 存放的是从磁盘中读取的数据 在Linux系统中,有一个守护进程(daemon)会定期把buffers中的数据写入的磁盘,也可以使用 syn

之前排除服务器内存暴增的问题,在此看到一篇类似的文章,做个类似的记录. 1.top基本使用 top 命令运行图: 第一行:基本信息 第二行:任务信息 第三行:CPU使用情况 第四行:物理内存使用情况 buff/cache: buffers 和 cache 都是内存中存放的数据,不同的是,buffers 存放的是准备写入磁盘的数据,而 cache 存放的是从磁盘中读取的数据 在Linux系统中,有一个守护进程(daemon)会定期把buffers中的数据写入的磁盘,也可以使用 sync 命令手动把

一.线程 查进程中占用cpu高的线程 ps -mp xxxxx -o THREAD,tid,time | sort -rn 将线程的id从10位转到16位,可以在下面jstack中找到对应线程 输出线程详细信息(-l 多输出一些锁的信息) jstack -l xxxxx | grep xxx -A 30 > 1.txt 查找处于RUNNABLE的和业务相关的线程 dstat 性能检测工具 cpu:hiq.siq分别为硬中断和软中断次数 system:int.csw分别为系统的中断次数(inter

Linux(2)---记录一次线上服务 CPU 100%的排查过程 当时产生CPU飙升接近100%的原因是因为项目中的websocket时时断开又重连导致CPU飙升接近100% .如何排查的呢 是通过日志输出错误信息: 得知websocket时时重新 连接的信息,然后找到原因 解决了. 当然这里幸好能通过日志大致分析出原因 那么我就在思考如果日志没有告诉任何信息 但线上CPU还是接近100%那么如何排查呢.所以学习了下排查过程. 通过查阅资料并实践后,这里总结了两种办法.第一种博客满天飞的方法

JVM 线上故障排查基本操作 CPU 飚高 线上 CPU 飚高问题大家应该都遇到过,那么如何定位问题呢? 思路:首先找到 CPU 飚高的那个 Java 进程,因为你的服务器会有多个 JVM 进程.然后找到那个进程中的 “问题线程”,最后根据线程堆栈信息找到问题代码.最后对代码进行排查. 如何操作呢? 通过 top 命令找到 CPU 消耗最高的进程,并记住进程 ID. 再次通过 top -Hp [进程 ID] 找到 CPU 消耗最高的线程 ID,并记住线程 ID. 通过 JDK 提供的 jstac

前言 作为后端开发工程师,当收到线上服务器CPU负载过高告警时,你会这么做?重启服务,忽略告警?不过在我看来一个合格的工程师是一定要定位到具体问题所在的,从而 fix 它.下面记录一下线上服务器 CPU 负载过高排查过程,把排查流程理清楚,以后遇到问题将会迅速定位到问题所在,快速解决. 什么样的场景会导致线上CPU负载过高? 代码层面常见的场景有: 程序陷入死循环,不停地消耗CPU 线程死锁,线程相互等待,导致假死状态,不停地消耗CPU 程序死循环场景 这里使用 JAVA 简单模拟程序死循环带来

# 前言 对于后端程序员,特别是 Java 程序员来讲,排查线上问题是不可避免的.各种 CPU 飚高,内存溢出,频繁 GC 等等,这些都是令人头疼的问题.楼主同样也遇到过这些问题,那么,遇到这些问题该如何解决呢? 首先,出现问题,肯定要先定位问题所在,然后分析问题原因,再然后解决问题,最后进行总结,防止下次再次出现. 今天的文章,就如我们的题目一样,讲的是基本操作,也就是一些排查线上问题的基本方法.为什么这么说呢?因为线上问题千奇百怪,就算是身经百战的专家也会遇到棘手的问题,因此不可能在一篇文章

前言 对于后端程序员,特别是 Java 程序员来讲,排查线上问题是不可避免的.各种 CPU 飚高,内存溢出,频繁 GC 等等,这些都是令人头疼的问题.楼主同样也遇到过这些问题,那么,遇到这些问题该如何解决呢? 首先,出现问题,肯定要先定位问题所在,然后分析问题原因,再然后解决问题,最后进行总结,防止下次再次出现. 本文的排查环境是 Linux. CPU 飚高 问题:线上 CPU 飚高问题大家应该都遇到过,那么如何定位问题呢? 思路:首先找到 CPU 飚高的那个 Java 进程,因为你的服务器会有

开心一刻 明明是个小 bug,但就是死活修不好,我特么心态崩了...... 前言 后文会从 Windows.Linux 两个系统来做示例展示,有人会有疑问了:为什么要说 Windows 版的 ? 目前市面上还是有很多 Windows 服务器的,应用于传统行业.政府结构.医疗行业 等等:两个系统下的情况都演示下,有备无患 后文中用到了两个工具:Processor Explorer.MAT,它们是什么,有什么用,怎么用,本文不做介绍,不知道的小伙伴最好先去做下功课 cpu 100% 下面的示例中,

  转自:  https://my.oschina.net/leejun2005/blog/1524687   摘要: 本文主要针对 Java 服务而言 0.背景 经常做后端服务开发的同学,或多或少都遇到过 CPU 负载特别高的问题.尤其是在周末或大半夜,突然群里有人反馈线上机器负载特别高,不熟悉定位流程和思路的同学可能登上服务器一通手忙脚乱,定位过程百转千回. 对此,也有不少同学曾经整理过相关流程或方法论,类似把大象放进冰箱要几步,传统的方案一般是4步: top oder by with P:

告警 正在开会,突然钉钉告警声响个不停,同时市场人员反馈客户在投诉系统登不进了,报504错误.查看钉钉上的告警信息,几台业务服务器节点全部报CPU超过告警阈值,达100%. 赶紧从会上下来,SSH登录服务器,使用 top 命令查看,几个Java进程CPU占用达到180%,190%,这几个Java进程对应同一个业务服务的几个Pod(或容器). 定位 使用 docker stats 命令查看本节点容器资源使用情况,对占用CPU很高的容器使用 docker exec -it <容器ID> bash

原文链接:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/1524687   摘要: 本文主要针对 Java 服务而言 0.背景 经常做后端服务开发的同学,或多或少都遇到过 CPU 负载特别高的问题.尤其是在周末或大半夜,突然群里有人反馈线上机器负载特别高,不熟悉定位流程和思路的同学可能登上服务器一通手忙脚乱,定位过程百转千回. 对此,也有不少同学曾经整理过相关流程或方法论,类似把大象放进冰箱要几步,传统的方案一般是4步: top oder by with P:10

一.发现问题 下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复. 二.排查思路 简单分析下可能出问题的地方,分为5个方向: 1.系统本身代码问题 2.内部下游系统的问题导致的雪崩效应 3.上游系统调用量突增 4.http请求第三方的问题 5.机器本身的问题 三.开始排查 1.查看日志,没有发现集中的错误日志,初步排除代码逻辑处理错误. 2.首先联系了内部下游系统观察了他们的监控,发现一起正常.可以