cpu使用率100%问题,是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪,最关键的是它不是必现的,有可能是系统运行了一段时间之后,在突然的某个时间点出现问题。
今天特地把我和同事,之前遇到过的cpu使用率100%的问题,总结了一下,给有需要的朋友一个参数。
1.一次性获取的数据太多
我之前参与过餐饮相关的业务系统开发,当时我所在的团队是菜品的下游业务。
当时菜品系统有菜品的更新,会发kafka消息,我们系统订阅该topic,就能获取到最近更新的菜品数据。
同步菜品数据的功能,上线了一年多的时候,没有出现过什么问题。
但在某一天下午,我们收到了大量CPU100%的报警邮件。
追查原因之后发现,菜品系统出现了bug,我们每次获取到的都是全量的菜品数据,并非增量的数据。
一次性获取的数据太多。
菜品修改还是比较频繁的,也就是说我们系统,会频繁的读取和解析大量的数据,导致CPU不断飙升。
其根本原因是频繁的full gc。
之前我们的餐饮子系统中间,是通过消息中间件:kafka进行通信的。
上游系统中产生了数据,写入db之后,然后把相关业务单据的id,通过kafka消息发送到broker上。
下游系统订阅相关topic的消息,获取业务单据的id,然后调用上游系统的业务查询接口,获取相关业务数据。
刚开始为了方便,我们消费订单消息时,kafka的确认机制,使用的是自动确认(可以少写点代码)。
刚开始问题不大。
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。
终于开始爆出了cpu使用率100%的问题。
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。
在实际工作中,可能每个开发都写过死循环的代码。
死循环有两种:
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。
在使用JDK1.7时,还有些死循环比如多线程的环境下,往HashMap中put数据,可能会导致链表出现死循环。
就会导致cpu不断飙高。
之前我们组有位同事做了一个供应商excel数据导入功能。
该功能上线之后发现excel中数据只要稍微多一点,导入的耗时时间就会很长。
因为导入供应商相关的业务逻辑有些复杂,涉及了多张表,而且是单线程中一条条按顺序导入的。
那位同事为了提升导入数据的性能,将单线程导入,改成了使用线程池的多线程导入。
这样改造之后,excel数据导入的速度确实提升了很多。
但上线之后,却带来另外一个问题,即:CPU使用率一路飙升。
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。
我之前参与过游戏平台的开发。
游戏厂商的游戏接入我们平台,我们帮他们推广,赚了钱进行分成。
每一款游戏都有一个定制化的官网,域名、图片和样式都不一样。
当时出于性能考虑,我们当时使用了FreeMarker模板引擎,为每一款游戏都生成专门的html的静态官网。
当时提供了十几个不同的模板,可以给游戏的运营同学选择。
原本是没啥问题的。
但有一次节日活动,为了增加一些喜庆的元素,在每一个模板文件中都加了一些样式。
这就需要把所有游戏的官网,用新的模板重新生成一次了。
生成完毕之后,需要把所有的html文件,一次性同步到web服务器的指定目录下。
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。
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。
这样多个线程进入临界方法或者代码段时,需要竞争某个对象或者类的锁,只有抢到相应的锁,才能访问临界资源。其他的线程,则需要等待,拥有锁的线程释放锁,下一次可以继续竞争那把锁。
有些业务场景中,某段代码需要线程获取多把锁,才能完成业务逻辑。
但由于代码的bug,或者释放锁的顺序不正确,可能会引起死锁的问题。
例如:
"pool-4-thread-1" prio=10 tid=0x00007f27bc11a000 nid=0x2ae9 waiting on condition [0x00007f2768ef9000]java.lang.Thread.State: WAITING (parking)at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)- parking to wait for<0x0000000090e1d048> (a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$FairSync)at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)
比如线程a拥有锁c,需要获取锁d,才能完成业务逻辑。
而刚好此时线程b拥有锁d,需要获取锁c,也能完成业务逻辑。
线程a等待线程b释放锁,而线程b等待线程a释放锁,两个线程都持有对方需要的锁,无法主动释放,就会出现死锁问题。
死锁会导致CPU使用率飙升。
不知道你使用过正则表达式没有?
有时候我们为了验证用户输入的手机号、邮箱、身份证号、网页地址是否合法。
通常情况下,会使用正则表达式,例如:
^([hH][tT]{2}[pP]://|[hH][tT]{2}[pP][sS]://)(([A-Za-z0-9-~]+).)+([A-Za-z0-9-~/])+$
这个正则表达式可以分为三个部分:
一个写的不好的正则表达式,就可以导致cpu使用率一下子飚升。
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。
而一旦发生回溯,那其消耗的时间就会变得很长,有可能是几分钟,也有可能是几个小时,时间长短取决于回溯的次数和复杂度。
我们写的正则表达式,要尽量减少回溯。
有时候,我们的业务系统需要实时计算数据,比如:电商系统中需要实时计算优惠后的最终价格。
或者需要在代码中,从一堆数据中,统计汇总出我们所需要的数据。
如果这个实时计算或者实时统计的场景,是一个非常耗时的操作,并且该场景的请求并发量还不小。
就可能会导致cpu飙高。
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。
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