记一次线上服务CPU100的处理过程

　　来源：https://www.cnblogs.com/spec-dog/p/13278877.html告警
　　正在开会，突然钉钉告警声响个不停，同时市场人员反馈客户在投诉系统登不进了，报504错误。查看钉钉上的告警信息，几台业务服务器节点全部报CPU超过告警阈值，达100%。
　　赶紧从会上下来，SSH登录服务器，使用 top 命令查看，几个Java进程CPU占用达到180%，190%，这几个Java进程对应同一个业务服务的几个Pod（或容器）。定位使用 docker stats 命令查看本节点容器资源使用情况，对占用CPU很高的容器使用 docker exec -it <容器ID> bash 进入。在容器内部执行 top 命令查看，定位到占用CPU高的进程ID，使用 top -Hp <进程ID> 定位到占用CPU高的线程ID。使用 jstack <进程ID> > jstack.txt 将进程的线程栈打印输出。退出容器， 使用 docker cp <容器ID>:/usr/local/tomcat/jstack.txt ./ 命令将jstack文件复制到宿主机，便于查看。获取到jstack信息后，赶紧重启服务让服务恢复可用。将2中占用CPU高的线程ID使用 pringf ＂%x ＂ <线程ID> 命令将线程ID转换为十六进制形式。假设线程ID为133，则得到十六进制85。在jstack.txt文件中定位到 nid=0x85的位置，该位置即为占用CPU高线程的执行栈信息。如下图所示，
　　与同事确认，该处为使用一个框架的excel导出功能，并且，导出excel时没有分页，没有限制！！！查看SQL查询记录，该导出功能一次导出50w条数据，并且每条数据都需要做转换计算，更为糟糕的是，操作者因为导出时久久没有响应，于是连续点击，几分钟内发起了10多次的导出请求…于是，CPU被打满，服务崩溃了，我也崩溃了…解决
　　对于此类耗资源的操作，一定要做好相应的限制。比如可以限制请求量，控制最大分页大小，同时可以限制访问频率，比如同一用户一分钟内最多请求多少次。再发
　　服务重启后恢复。到了下午，又一台服务器节点CPU告警，依前面步骤定位到占用CPU高的线程，如下＂GC task thread#0 (ParallelGC)＂ os_prio=0 tid=0x00007fa114020800 nid=0x10 runnable   ＂GC task thread#1 (ParallelGC)＂ os_prio=0 tid=0x00007fa114022000 nid=0x11 runnable
　　使用命令 jstat -gcutil <进程ID> 2000 10 查看GC情况，如图
　　发现Full GC次数达到1000多次，且还在不断增长，同时Eden区，Old区已经被占满（也可使用jmap -heap <进程ID>查看堆内存各区的占用情况），使用jmap将内存使用情况dump出来，jmap -dump:format=b,file=./jmap.dump 13
　　退出容器，使用 docker cp <容器ID>:/usr/local/tomcat/jmap.dump ./ 将dump文件复制到宿主机目录，下载到本地，使用 MemoryAnalyzer（下载地址：https://www.eclipse.org/mat/downloads.php ）打开，如图
　　如果dump文件比较大，需要增大MemoryAnalyzer.ini配置文件中的-Xmx值
　　发现占用内存最多的是char[], String对象，通过右键可以查看引用对象，但点开貌似也看不出所以然来，进入内存泄露报告页面，如图
　　该页面统计了堆内存的占用情况，并且给出疑似泄露点，在上图中点开＂see stacktrace＂链接，进入线程栈页面，
　　似曾熟悉的画面，还是跟excel导出有关，数据太多，导致内存溢出…于是GC频繁，于是CPU爆了。根源还是同一个。总结
　　本文以处理一次线上服务CPU 100%的实战过程示例了在遇到Java服务造成服务器CPU消耗过高或内存溢出的一般处理方法，希望对大家定位线上类似问题提供参考。同时，开发实现功能时需要考虑的更深远一些，不能停留在解决当前的场景，需要考虑数据量不断增大时，你的实现是否还能适用。俗话说，初级程序员解决当前问题，中级程序员解决两年后的问题，高级程序员解决五年后的问题，_。