性能优化-技术专题-top和jstack分析高CPU问题
通常我们所说的 CPU 使用率过高，这里面其实隐含着一个用来比较高与低的基准值，比如 JVM 在峰值负载下的平均 CPU 利用率为 40％，如果 CPU 使用率飙到 80% 就可以被认为是不正常的。
典型的 JVM 进程包含多个 Java 线程，其中一些在等待工作，另一些则正在执行任务。在单个 Java 程序的情况下，线程数可以非常低，而对于处理大量并发事务的互联网后台来说，线程数可能会比较高。
对于 CPU 的问题，最重要的是要找到是哪些线程在消耗 CPU，通过线程栈定位到问题代码；如果没有找到个别线程的 CPU 使用率特别高，我们要怀疑到是不是线程上下文切换导致了 CPU 使用率过高。下面我们通过一个实例来学习 CPU 问题定位的过程。
定位高 CPU 使用率的线程和代码
- 写一个模拟程序来模拟 CPU 使用率过高的问题，这个程序会在线程池中创建 4096 个线程。
代码如下：
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class DemoApplication {
//创建线程池，其中有4096个线程。
private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4096);
//全局变量，访问它需要加锁。
private int count;
//以固定的速率向线程池中加入任务
@Scheduled(fixedRate = 10)
public void lockContention() {
IntStream.range(0, 1000000)
.forEach(i -> executor.submit(this::incrementSync));
}
//具体任务，就是将count数加一
private synchronized void incrementSync() {
count = (count + 1) % 10000000;
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
}
- 在 Linux 环境下启动程序：
java -Xss256k -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar?请注意，这里我将线程栈大小指定为 256KB。对于测试程序来说，操作系统默认值 8192KB 过大，因为我们需要创建 4096 个线程。
- 使用 top 命令，我们看到 Java 进程的 CPU 使用率达到了 262.3%，注意到进程 ID 是 4361。
接着我们用更精细化的 top 命令查看这个 Java 进程中各线程使用 CPU 的情况：
#top -H -p 4361从图上我们可以看到，有个叫“scheduling-1”的线程占用了较多的 CPU，达到了 42.5%。因此下一步我们要找出这个线程在做什么事情。
- 为了找出线程在做什么事情，我们需要用 jstack 命令生成线程快照，具体方法是：
jstack 4361jstack 的输出比较大，你可以将输出写入文件：
jstack 4361 > 4361.log然后我们打开 4361.log，定位到第 4 步中找到的名为“scheduling-1”的线程，发现它的线程栈如下：
从线程栈中我们看到了AbstractExecutorService.submit这个函数调用，说明它是 Spring Boot 启动的周期性任务线程，向线程池中提交任务，这个线程消耗了大量 CPU。
进一步分析上下文切换开销
一般来说，通过上面的过程，我们就能定位到大量消耗 CPU 的线程以及有问题的代码，比如死循环。但是对于这个实例的问题，你是否发现这样一个情况：Java 进程占用的 CPU 是 262.3%， 而“scheduling-1”线程只占用了 42.5% 的 CPU，那还有将近 220% 的 CPU 被谁占用了呢？
不知道你注意到没有，我们在第 4 步用top -H -p 4361命令看到的线程列表中还有许多名为“pool-1-thread-x”的线程，它们单个的 CPU 使用率不高，但是似乎数量比较多。你可能已经猜到，这些就是线程池中干活的线程。那剩下的 220% 的 CPU 是不是被这些线程消耗了呢？
要弄清楚这个问题，我们还需要看 jstack 的输出结果，主要是看这些线程池中的线程是不是真的在干活，还是在“休息”呢？
通过上面的图我们发现这些“pool-1-thread-x”线程基本都处于 WAITING 的状态，那什么是 WAITING 状态呢？或者说 Java 线程都有哪些状态呢？你可以通过下面的图来理解一下：
从图上我们看到“Blocking”和“Waiting”是两个不同的状态，我们要注意它们的区别：
- Blocking 指的是一个线程因为等待临界区的锁（Lock 或者 synchronized 关键字）而被阻塞的状态，请你注意的是处于这个状态的线程还没有拿到锁。
- Waiting 指的是一个线程拿到了锁，但是需要等待其他线程执行某些操作。比如调用了 Object.wait、Thread.join 或者 LockSupport.park 方法时，进入 Waiting 状态。前提是这个线程已经拿到锁了，并且在进入 Waiting 状态前，操作系统层面会自动释放锁，当等待条件满足，外部调用了 Object.notify 或者 LockSupport.unpark 方法，线程会重新竞争锁，成功获得锁后才能进入到 Runnable 状态继续执行。
回到我们的“pool-1-thread-x”线程，这些线程都处在“Waiting”状态，从线程栈我们看到，这些线程“等待”在 getTask 方法调用上，线程尝试从线程池的队列中取任务，但是队列为空，所以通过 LockSupport.park 调用进到了“Waiting”状态。
那“pool-1-thread-x”线程有多少个呢？通过下面这个命令来统计一下，结果是 4096，正好跟线程池中的线程数相等。
你可能好奇了，那剩下的 220% 的 CPU 到底被谁消耗了呢？分析到这里，我们应该怀疑 CPU 的上下文切换开销了，因为我们看到 Java 进程中的线程数比较多。下面我们通过 vmstat 命令来查看一下操作系统层面的线程上下文切换活动：
其中 cs 那一栏表示线程上下文切换次数，in 表示 CPU 中断次数，我们发现这两个数字非常高，基本证实了我们的猜测，线程上下文切切换消耗了大量 CPU。那么问题来了，具体是哪个进程导致的呢？
我们停止 Spring Boot 测试程序，再次运行 vmstat 命令，会看到 in 和 cs 都大幅下降了，这样就证实了引起线程上下文切换开销的 Java 进程正是 4361。
总结
当我们遇到 CPU 过高的问题时，首先要定位是哪个进程的导致的，之后可以通过top -H -p pid命令定位到具体的线程。其次还要通 jstack 查看线程的状态，看看线程的个数或者线程的状态，如果线程数过多，可以怀疑是线程上下文切换的开销，我们可以通过 vmstat 和 pidstat 这两个工具进行确认。
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