CPU100%排查分析指南

CPU100%排查分析指南

1 一次性获取的数据太多
随着系统上线时间的推移，线上的数据越来越多，系统出现了bug，我们每次获取到的都是全量的数据，并非增量的数据。
其根本原因是频繁的full gc

2 kafka自动确认
随着业务的发展，用户量越来越多，每天产生的kafka消息也越来越多。
后来，我们把kafka的consumer，消费消息后改成手动确认，cpu使用率100%的问题就被解决了。

3 死循环
死循环有两种：
在while、for、forEach循环中的死循环。
无限递归。
这两种情况，程序会不停的运行，使用寄存器保存循环次数或者递归深度，一直占用cpu，导致cpu使用率飙升。

4 多线程导数据
多线程导入数据，如果线程数量比较多，会存在大量线程上下文切换的过程，这个过程非常消耗CPU资源。

5 同步大量文件
由于涉及到了大量文件的同步，导致存放文件的那台应用服务器CPU飙升的很高。

6 死锁
为了防止并发场景中，多个线程修改公共资源，导致的数据异常问题。
很多时候我们会在代码中使用synchronized或者Lock加锁。
比如线程a拥有锁c，需要获取锁d，才能完成业务逻辑。
而刚好此时线程b拥有锁d，需要获取锁c，也能完成业务逻辑。
线程a等待线程b释放锁，而线程b等待线程a释放锁，两个线程都持有对方需要的锁，无法主动释放，就会出现死锁问题。
死锁会导致CPU使用率飙升。

7 正则匹配
其实这里导致 CPU 使用率高的关键原因就是：Java 正则表达式使用的引擎实现是NFA自动机，这种正则表达式引擎在进行字符匹配时会发生回溯。

8 耗时计算
因为实时计算需要消耗cpu资源，如果一直计算，就会一直消耗cpu资源。