CPU 使用率是衡量系统繁忙程度的重要指标,一般情况下单纯的 CPU 高并没有问题,它代表系统正在不断的处理我们的任务,但是如果 CPU 过高,导致任务处理不过来,从而引起 load 高,这个是非常危险需要关注的。 CPU 使用率的安全值没有一个标准值,取决于你的系统是计算密集型还是 IO 密集型,一般计算密集型应用 CPU 使用率偏高 load 偏低,IO 密集型相反。 1 频繁 FullGC/YongGC 2 代码消耗,如死循环,md5 等内存态操作 1)arthas (已开源:https://github.com/alibaba/arthas) 2)jstack 查找  ps:输入“1”可查看每个 CPU 的情况,之前有团队遇到单个 CPU 被中间件绑定导致 CPU 飚高的 case。load 指单位时间内活跃进程数,包含运行态(runnable 和 running)和不可中断态( IO、内核态锁)。关键字是运行态和不可中断态,运行态可以联想到 Java 线程的 6 种状态,如下,线程 new 之后处于 NEW 状态,执行 start 进入 runnable 等待 CPU 调度,因此如果 CPU 很忙会导致 runnable 进程数增加;不可中断态主要包含网络 IO、磁盘 IO 以及内核态的锁,如 synchronized 等。
2 iowait,等待 IO 在了解 FullGC 原因之前,先花一点时间回顾下 jvm 的内存相关知识:新 new 的对象放在 Eden 区,当 Eden 区满之后进行一次 MinorGC,并将存活的对象放入 S0; 当下一次 Eden 区满的时候,再次进行 MinorGC,并将存活的对象和 S0 的对象放入S1(S0 和 S1 始终有一个是空的); 依次循环直到 S0 或者 S1 快满的时候将对象放入 old 区,依次,直到 old 区满进行 FullGC。 jdk1.7 之前 Java 类信息、常量池、静态变量存储在 Perm 永久代,类的原数据和静态变量在类加载的时候放入 Perm 区,类卸载的时候清理;在 1.8 中,MetaSpace 代替 Perm 区,使用本地内存,常量池和静态变量放入堆区,一定程度上解决了在运行时生成或加载大量类造成的 FullGC,如反射、代理、groovy 等。 老年代常用 CMS,标记清除算法(会产生内存碎片),并发收集(收集过程中有用户线程产生对象)。从S区晋升的对象在老年代也放不下导致 FullGC(fgc 回收无效则抛 OOM)。1)survivor 区太小,对象过早进入老年代。 2)大对象分配,没有足够的内存。 在 CMS GC 过程中业务线程将对象放入老年代(并发收集的特点)内存不足。详细原因:1)fgc 触发比例过大,导致老年代占用过多,并发收集时用户线程持续产生对象导致达到触发 FGC 比例。 2)老年代存在内存碎片。 Java 线程池以有界队列的线程池为例,当新任务提交时,如果运行的线程少于 corePoolSize,则创建新线程来处理请求。如果正在运行的线程数等于 corePoolSize 时,则新任务被添加到队列中,直到队列满。当队列满了后,会继续开辟新线程来处理任务,但不超过 maximumPoolSize。当任务队列满了并且已开辟了最大线程数,此时又来了新任务,ThreadPoolExecutor 会拒绝服务。常见问题 5:NoSuchMethodException java 在装载一个目录下所有 jar 包时,它加载的顺序完全取决于操作系统。阿里巴巴开源 Java 诊断工具(开源地址:https://github.com/alibaba/arthas),基于 javaAgent 方式,使用 Instrumentation 方式修改字节码方式进行 Java 应用诊断。watch xxxClass xxxMethod ' {params, throwExp} ' -e -x 2watch xxxClass xxxMethod '{params,returnObj}' 'params[0].sellerId.equals('189')' -x 2watch xxxClass xxxMethod sendMsg '@com.taobao.eagleeye.EagleEye@getTraceId()'1 线程池满 高 RT 接口进行线程数限流 重启可短暂缓解,具体还得看问题原因 kill 进程 sql 限流 线上问题的排查是一个积累的过程,只有了解问题背后的原理才能更快速的定位和恢复,除此之外更需要有一些趁手的工具来辅助排查,从而降低整个团队问题定位和快恢的门槛。
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