好的，我们开始今天的讲座，主题是 “JAVA 服务 CPU 飙高但无明显瓶颈？使用 perf + async-profiler 定位热点方法”。 当Java服务的CPU使用率突然飙升，而我们通过常规的监控手段（例如JVM的堆内存、线程状态等）无法找到明显的瓶颈时，问题往往隐藏在代码的细节之中。这时，我们需要更深入的性能分析工具来定位热点方法，找出导致CPU过度消耗的罪魁祸首。今天，我们将重点介绍 perf 和 async-profiler 这两个强大的工具，它们可以帮助我们有效地解决这类问题。 一、问题背景：CPU 飙升的常见原因及排查思路 在深入使用工具之前，我们先来回顾一下Java服务CPU飙升的常见原因，以及一般的排查思路： 死循环或无限递归： 这是最常见的原因之一，代码中存在逻辑错误导致程序陷入无限循环或递归调用，持续占用CPU资源。 频繁的GC： 大量的对象创建和销毁会导致频繁的垃圾回收，尤其是在老年代GC时，会暂停整个应用程序，导致CPU使用率飙升。 锁竞争： 多线程环境下，如果存在激烈的锁竞争，线程会频繁地进行上下文切换，增加CPU的负担。 大量的I/O操作： 频繁的磁盘 …
JAVA 服务 CPU 飙高但无明显瓶颈？使用 perf + async-profiler 定位热点方法
Java 服务 CPU 飙高但无明显瓶颈？使用 perf + async-profiler 定位热点方法 大家好，今天我们来聊聊一个比较棘手的线上问题：Java 服务 CPU 飙高，但是通过常规的监控手段（比如 JVM 指标、GC 日志等）却找不到明显的瓶颈。遇到这种情况，我们需要更强大的工具来辅助我们定位问题，今天主要介绍 perf 和 async-profiler 这两个工具，并结合实际案例，讲解如何使用它们来找到 CPU 热点方法。 一、问题的背景与常见排查思路 首先，我们来明确一下问题的背景。一个运行良好的 Java 服务突然 CPU 占用率飙升，但通过观察 JVM 的内存使用情况、GC 频率、线程状态等，并没有发现明显的异常。例如： 内存使用正常： Heap 使用率不高，没有频繁的 Full GC。 GC 频率正常： GC 日志显示 GC 频率和耗时都在正常范围内。 线程状态正常： 没有大量的线程处于 BLOCKED 或 WAITING 状态。 数据库负载正常： 数据库查询没有明显的变慢。 在这种情况下，常规的监控手段无法提供有效的信息，我们需要深入到 CPU 层面的性能分析 …
JAVA 项目 CPU 飙升定位？使用 jstack 分析死锁与阻塞线程
JAVA 项目 CPU 飙升定位：jstack 分析死锁与阻塞线程 大家好，今天我们来聊聊 Java 项目 CPU 飙升的定位与排查，重点讲解如何使用 jstack 命令分析死锁和阻塞线程，从而找到性能瓶颈。CPU 飙升是线上问题中比较常见的一种，原因多种多样，但线程问题往往是罪魁祸首之一。 一、CPU 飙升的常见原因 在深入分析之前，我们先简单了解一下导致 CPU 飙升的常见原因，以便缩小问题范围： 死循环/无限递归： 代码逻辑错误导致程序陷入无限循环，持续占用 CPU 资源。 频繁的 GC： 大量对象创建导致垃圾回收器频繁工作，占用 CPU 时间。 不合理的线程模型： 创建过多线程，线程上下文切换消耗大量 CPU 资源。 IO 密集型操作： 大量读写磁盘或网络操作阻塞线程，导致 CPU 空转。 死锁/锁竞争： 多个线程竞争同一资源，导致线程阻塞，CPU 利用率下降。但如果有很多线程都在等待锁，竞争非常激烈，也会导致 CPU 飙升。 大量计算：复杂的算法或者大量计算操作，会消耗大量的CPU资源。 正则表达式问题： 复杂的正则表达式匹配可能导致回溯，消耗大量 CPU 资源。 二、定位 …
JAVA CPU 使用率 100%？分析死循环与线程阻塞的根因
Java CPU 使用率 100%？深入分析死循环与线程阻塞 各位听众，大家好！今天我们来深入探讨一个常见但又令人头疼的问题：Java 应用程序 CPU 使用率达到 100%。这通常意味着我们的程序出了问题，需要仔细分析并找出根源。我们将重点关注两种最常见的原因：死循环和线程阻塞。 1. 理解 CPU 使用率 首先，我们需要明确 CPU 使用率的含义。它反映了 CPU 在一段时间内处理任务的时间比例。当 CPU 使用率达到 100% 时，表示 CPU 几乎所有的时间都在忙碌地执行指令，没有空闲时间。虽然高 CPU 使用率本身不一定是坏事（例如，执行计算密集型任务时），但长时间的 100% CPU 使用率通常表明存在性能问题。 2. 死循环：永无止境的计算 死循环是指程序中的一段代码无限循环执行，无法退出。这会导致 CPU 不断执行相同的指令，从而达到 100% 的使用率。 2.1 死循环的常见形式 条件永真： 最简单的死循环是条件始终为真的循环。 public class DeadLoopExample { public static void main(String[] args) …
JAVA 使用 Elasticsearch 时 CPU 飙高？索引 Mapping 设计优化指南
好的，下面是关于“JAVA 使用 Elasticsearch 时 CPU 飙高？索引 Mapping 设计优化指南”的讲座内容。 各位同学，大家好！今天我们来聊聊在使用 Java 操作 Elasticsearch 时，经常遇到的一个让人头疼的问题：CPU 飙高。特别是在数据量逐渐增大，业务复杂度提升的情况下，这个问题会变得更加突出。与其临阵磨枪，不如防患于未然。而索引 Mapping 的设计，正是 Elasticsearch 性能优化的基石。一个合理的 Mapping 设计，能有效减少 CPU 负载，提升查询效率，反之则可能导致性能瓶颈。 一、CPU 飙高的常见原因分析 在使用 Elasticsearch 的过程中，CPU 飙高可能是多种因素共同作用的结果。我们需要逐一排查，才能找到症结所在。 Mapping 设计不合理： 这是最常见的原因之一。例如，将大量字段设置为 text 类型，并且没有进行合理的分析器配置；或者将不需要分析的字段也设置成了 text 类型。不恰当的 Mapping 会导致索引体积膨胀，查询时需要扫描更多的数据，从而消耗大量的 CPU 资源。 查询语句复杂度过高： …
JAVA CPU 占用高的线程如何快速定位？JStack + Arthas 实战演示
JAVA CPU 占用高的线程如何快速定位？JStack + Arthas 实战演示 大家好，今天我们来聊聊Java应用CPU占用率高的问题，以及如何快速定位导致问题的线程。CPU占用率高是线上问题中比较常见的一种，它可能导致应用响应变慢，甚至崩溃。快速定位问题并解决，对于保证系统稳定至关重要。 我们将以JStack和Arthas两个工具为例，结合实际案例，深入探讨如何排查CPU占用率高的线程。 一、CPU占用率高的常见原因 在开始排查之前，我们先了解下导致CPU占用率高的常见原因： 死循环或无限循环: 线程陷入循环，无法正常退出，持续消耗CPU资源。 频繁的GC（垃圾回收）: 当堆内存不足时，JVM会频繁进行GC，导致CPU占用率升高。 大量的I/O操作: 频繁的磁盘I/O或网络I/O会导致线程阻塞，CPU空转。 复杂的计算: 线程执行大量的计算密集型任务，例如图像处理、音视频编解码等。 锁竞争激烈: 多个线程竞争同一把锁，导致大量线程阻塞，CPU在线程上下文切换上消耗。 正则表达式效率低下: 使用不当的正则表达式进行匹配，可能导致回溯，消耗大量CPU资源。 二、JStack：初步定 …
JAVA 后端 CPU 飙高到 100%？快速定位线程阻塞与死循环问题的方法
Java 后端 CPU 飙高到 100%？快速定位线程阻塞与死循环问题的方法 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个让 Java 后端工程师头疼的问题：CPU 飙高到 100%。 这个问题往往意味着我们的服务出现了性能瓶颈，严重时会导致服务崩溃。 面对这种情况，我们需要冷静分析，快速定位问题根源。 今天我将分享一些常用的方法，帮助大家快速诊断线程阻塞和死循环导致的 CPU 飙高问题。 一、问题现象与初步判断 首先，我们需要确认 CPU 的确飙高了。 可以通过以下方式观察： Linux 系统: 使用 top 或 htop 命令，观察 CPU 使用率最高的进程。 Windows 系统: 使用任务管理器，查看 CPU 占用率最高的进程。 监控系统: 如果使用了监控系统（如 Prometheus + Grafana），可以查看 CPU 使用率的监控指标。 如果确认是 Java 进程 CPU 占用率过高，那么接下来需要判断是所有线程都在高负荷运行，还是少数线程导致的 CPU 飙高。 这将影响我们后续的排查方向。 所有线程高负荷： 这通常意味着整体系统负载过高，或者代码存在普遍的性能问题，例如大量的 …
Java应用的容器级资源限制：Cgroup对CPU Burst与Throttling的影响分析
Java应用的容器级资源限制：Cgroup对CPU Burst与Throttling的影响分析 大家好，今天我们来深入探讨一个在容器化Java应用中至关重要的话题：Cgroup对CPU Burst与Throttling的影响。理解这些机制对于优化Java应用的性能、避免资源瓶颈以及确保稳定运行至关重要。 1. Cgroup基础：资源控制的基石 Cgroup (Control Group) 是 Linux 内核提供的一种机制，允许我们对进程进行分组，并对这些组的资源使用进行限制和监控。这些资源包括 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽。在容器化环境中，例如 Docker 和 Kubernetes，Cgroup 是实现资源隔离和限制的核心技术。 Cgroup 将资源管理组织成一个树状结构，称为 cgroup 树。每个节点（或 cgroup）代表一组进程，并且可以定义该组进程可以使用的资源配额。 对于 CPU 资源，Cgroup 提供了两种主要的调度策略： CFS (Completely Fair Scheduler): 这是 Linux 默认的 CPU 调度器。它旨在公平地分配 CPU …
Java中的CAS：底层CPU指令与内存屏障在多核环境下的协同作用
好的，下面开始： Java CAS：多核环境下的协同艺术 各位听众，今天我们来深入探讨Java中的CAS（Compare-and-Swap）机制，以及它在多核处理器环境下如何与底层CPU指令和内存屏障协同工作，共同保障并发程序的正确性和效率。CAS不仅仅是一个简单的API调用，它背后蕴含着精巧的设计和对硬件特性的充分利用。 什么是CAS？ CAS，即“比较并交换”，是一种原子操作，用于实现无锁并发算法。它的基本思想是： 读取内存中某个位置的当前值。 将当前值与期望值进行比较。 如果当前值与期望值相等，则将内存位置的值更新为新值。 如果当前值与期望值不相等，则说明其他线程已经修改了该值，操作失败。 整个比较和交换的过程必须是原子性的，也就是说，在执行期间不能被中断。在Java中，java.util.concurrent.atomic包下的类，如AtomicInteger、AtomicLong等，都使用了CAS操作来实现原子性。 CAS的Java代码示例 下面是一个简单的使用AtomicInteger和CAS操作的例子： import java.util.concurrent.atomic …
Java应用的容器级资源限制：Cgroup对CPU Burst与Throttling的影响分析
Java应用的容器级资源限制：Cgroup对CPU Burst与Throttling的影响分析 大家好，今天我们来深入探讨一个在容器化Java应用中至关重要的话题：Cgroup对CPU Burst与Throttling的影响。理解这些概念对于优化Java应用的性能，避免资源瓶颈至关重要。 1. Cgroup简介：控制容器资源的基石 Cgroup (Control Groups) 是Linux内核提供的一种机制，用于限制、隔离和统计一组进程的资源使用。在容器化环境中，Cgroup是Docker、Kubernetes等平台实现资源隔离的核心技术。通过Cgroup，我们可以控制容器的CPU、内存、IO等资源，确保容器不会过度消耗宿主机的资源，从而影响其他容器的运行。 对于CPU资源，Cgroup提供了多种控制方式，其中最常用的包括： CPU Shares: 相对权重，用于在多个容器竞争CPU资源时，按比例分配CPU时间。 CPU Quota/Period: 绝对限制，用于设置容器在一段时间内可以使用的CPU时间上限。 CPU Affinity: 将容器的进程绑定到特定的CPU核心上运行。 我 …