原文地址:https://www.javatang.com/archives/2018/04/26/25582403.html 上篇文章中说明了解决IntelliJ IDEA中文输入法无提示的问题,最近将IntelliJ IDEA升级到了最新的2018.1,发现在编辑文件的时候CPU飙高,从而显得有一些卡顿.于是开始下面的一些设置: 目录 [隐藏] 1 软硬件环境 2 设置JVM的启动参数 3 设置编译和Maven的JVM内存 4 取消除了Error级别之外的代码检查 5 更改启动的JDK 6 

因为这段时间一直在弄监控,但是工作还是在进行中 因为机器不多,所以今天早上巡检了一下,看到一台生产机器上的CPU飙高 top

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查 最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并

yarn就先不介绍了,这次排坑经历还是有收获的,从日志到堆栈信息再到源码,很有意思,下面听我说 问题描述: 集群一台NodeManager的cpu负载飙高. 进程还在但是看日志已经不再向ResourceManager发送心跳,不断重复下文2的动作. 心跳停止一段时间后会重连上RM但是cpu仍然很高,再过一段时间心跳再停,一直循环. NodeManager的日志解析 1.NM的localizing过程 localizing:container开始从hdfs下载resource,hdfs文件的状态从

在项目快速迭代中版本发布频繁  近期上线报错一个JVM导致服务器cpu飙高 但内存充足的原因现象.  对于耗内存的JVM程序来而言,  基本可以断定是线程僵死(死锁.死循环等)问题. 这里是纪录一下排查linux服务器下JVM线程的基本流程,做一个排查手册: 1. 查看服务器运行情况, 找到一直占用cpu的进程[pid]:  top 2. 获得JVM进程信息 : jps -l 3. 通过进程[pid] 获得JVM进程的线程运行情况:  top -Hp [pid] 4.获取到长时间运行的线程[pi

现网CPU飙高,Full GC告警 https://www.cnblogs.com/QG-whz/p/9647614.html 问题出现:现网CPU飙高,Full GC告警 CGI 服务发布到现网后,现网机器出现了Full GC告警,同时CPU飙高99%.在优先恢复现网服务正常后,开始着手定位Full GC的问题.在现场只能够抓到四个GC线程占用了很高的CPU,无法抓到引发Full GC的线程.查看了服务故障期间的错误日志,发现更多的是由于Full GC引起的问题服务异常日志,无法确定Full

今天测试团队反馈说,服务A的响应很慢,我在想,测试环境也会慢?于是我自己用postman请求了一下接口,真的很慢,竟然要2s左右,正常就50ms左右的. 于是去测试服务器看了一下,发现服务器负载很高,并且该服务A占了很高的cpu.先用top命令,看了load average,发现都到了1.5左右(双核cpu)了,并且有一个java进程(20798)占用cpu一直很高,如下图: 于是,用命令jps -l看了一下java的20798,刚好就是服务A. 究竟服务A在跑什么,毕竟是测试环境.于是使用to

1.排查现网服务器cpu飙高问题的思路 1.查看java进程id ps -ef|grep java 2.使用top -Hp 进程id 查看cpu比较高的线程 3.执行jstack 进程id > threadStack进程id.log 命令 4.使用printf %x  线程的PID 命令,将线程的将线程的PID转为十六进制 5.在jstack导出的文件中查找第4步得到的十六进制线程pid 可以用vim的查找功能/0x1234,或是grep 0x1234 -A 20 根据线程堆栈跟踪代码,解决问题

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

面试过程中,场景类的问题更容易检测出一个开发人员的基本能力. 这不,一个小伙伴去阿里面试,第一面就遇到了关于"CPU飙高系统反应慢怎么排查"的问题? 对于这个问题,我们来看看普通人和高手的回答! 普通人: 嗯, CPU飙高的原因可能是线程创建过多导致的. 高手: 好的,关于这个问题,我从四个方面来回答. CPU是整个电脑的核心计算资源,对于一个应用进程来说,CPU的最小执行单元是线程. 导致CPU飙高的原因有几个方面 CPU上下文切换过多,对于CPU来说,同一时刻下每个CPU核心只能运

cpu是整个电脑的核心计算资源,对于一个应用进程来说,cpu的最小执行单元是线程. 导致cpu飙高的原因有几个方面: cpu上下文切换过多,对于cpu来说,同一时刻下每个cpu核心只能运行一个线程,如果有多个线程要执行,cpu只能通过上下文切换的方式来执行不同的线程.上下文切换需要做两个事情: 保存运行线程的执行状态 让处于等待中的线程执行 这两个过程需要CPU执行内核相关指令实现状态保存,如果较多的上下文切换会占据大量cpu资源,从而使得cpu无法去执行用户进程中的指令,导致响应速度下降. 在

现状 生产系统CPU占用过高,并且进行了报警 排查方法 执行top命令,查看是那个进程导致的,可以确定是pid为22168的java应用导致的 执行top -Hp命令,查看这个进程的那个线程导致cpu过高,如下图,可以看到是22749线程导致的 top -Hp 22168 由于jstack里面的线程号为16进制,需要转换线程号为16进制,如下图得到16进制值为58dd printf "%x\n" 22749 执行jstack生成线程快照保存至1.txt文件中,22168为进程id js

问题描述: 最近几天生产环境上的mongodb一直在报警,cpu飙高,其他如内存.iops.连接数.磁盘操作等都正常.通过定位业务,发现是由于mongodb的表其中一个查询未建立索引导致,110多W的数据,每秒经历的查询10次左右.但是未建立索引导致数据查询走全表扫描,从而致使导致cpu飙高. 解决方式:db.preservationlog.createIndex({eid:1}) ; 为preservationlog表的eid字段创建索引,问题得以解决. cpu曲线图 mongodb所在服务器

以下四步轻松定位CPU飙高问题: ①top pid 查看cpu耗CPU进程 ②top -Hp pid 查看该进程所有线程的运行情况,找到占用 CPU 过高的线程 pid ③ printf %x pid 打印出 pid 的 16 进制值(jstack 命令结果中的线程 ID 为 nid,且用 16 进制表示) ④ jstack -l pid grep nid 命令查看线程快照,根据上一步得到的 16 进制值找到具体的线程,就能知道这个进程在执行什么代码了

CPU飙高,系统性能问题如何排查? 原创 雍雍 阿里技术 2020-09-29 https://mp.weixin.qq.com/s/fzLcAkYwKhj-9hgoVkTzaw  

最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并到了storm新版本中,在这篇文章里会介绍这个问题出现的场景.分析思路.解决的方式和一些个人的收获. 背景 首先简单介绍一下Storm,熟悉的同学可以直接跳过这段. Storm是Twitter开源的一个大数据处理框架,专注于流式数据的处理.Storm通过创建拓扑结构(Topolog

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

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警. 本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导