做JAVA开发的同学一定遇到过的爆表问题,看这里解决

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**欢迎大家前往[腾讯云+社区](https://cloud.tencent.com/developer/?fromSource=waitui),获取更多腾讯海量技术实践干货哦~** > 本文由[净地](https://cloud.tencent.com/developer/user/1126000?fromSource=waitui)发表于[云+社区专栏](https://cloud.tencent.com/developer/column/3994?fromSource=waitui) > 记一次Java线上服务器CPU过载问题的排查过程,详解排查过程中用到的Java性能监测工具:jvisualvm、jstack、jstat、jmap。 背景:Java线上服务运行一周后,某个周六晚上CPU使用率突然持续99%,Java进程处于假死状态,不响应请求。秉着先恢复服务再排查问题的原则,在我连接VPN采用重启大法后,CPU使用率恢复正常,服务也正常响应了,如下图一所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/73jbvlymir.png?imageView2/2/w/1620)(图一)CPU使用率图 但是,当晚的并发量也没有比平时高出许多,为什么会突然出现这种CPU爆表的情况?带着这个疑问,我走上了问题排查的道路。 首先,我查了相关的错误日志,发现故障的时间段内有大量的ckv请求超时,但请求超时并不是ckv server的问题,而是ckv client的请求并没有发出去。那么,为什么ckv client的请求没有发出去呢?日志并没有提供更多的信息给我。 于是,我在Java服务上开启了JMX,本地采用jvisualvm来观察Java进程运行时的堆栈内存、线程使用情况。JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)是Java平台上为应用程序、设备、系统等植入管理功能的框架;jvisualvm是JDK内置的性能分析工具,位于JDK根目录的bin文件夹下面,它可以通过JMX从Java程序获取运行时的实时数据,从而进行动态的性能分析,如图二所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/zjtahchmc3.png?imageView2/2/w/1620)(图二)jvisualvm 通过观察Heap内存的使用情况,发现其是缓慢增加的,每隔一小段时间被GC回收,图形呈锯齿状,似乎没有什么问题;Threads也没有存在死锁的问题,线程运行良好;在Sampler查看Thread CPU Time的时候发现,log4j的异步日志线程占用的CPU时间是最多的。于是,初步怀疑这是log4j的锅。接着,我对项目代码进行了review,发现某些接口打印了大量的无用日志,日志级别使用也不规范。最后,我对项目的日志进行了整体的梳理,优化后发布上线,并继续观察。 我本以为问题已经解决了。然而,几天后又出现了CPU爆表的情况,这时,我才发现自己错怪了log4j。与上次爆表的情况不同,这次我在公司(表示很淡定),于是我机智地保留了一台机器来做观察,其他机器做重启处理。现在,要开始我的表演了,具体如下: (1)登陆机器,用 top 命令查看进程资源占用情况。不出所料,Java进程把CPU撑爆了,如下图三所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/f6juezqz9k.png?imageView2/2/w/1620)(图三)进程资源占用情况 (2)Java进程把CPU都占用完了,那么具体是进程内的哪些线程占用的呢?于是,我用了 top -H -p6902 (6902是Java进程的PID)命令找出了具体的线程资源占用情况,如下图四所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/qjfy71ggrz.png?imageView2/2/w/1620)(图四)Java线程资源占用情况 图四中的PID为Java线程的id,可以看到id为6904、6905、6906、6907这四个线程基本把CPU资源全部吃完了。 (3)现在,我们已经拿到耗尽CPU资源的线程id了。这时,我们就可以使用jstack来查找这些id对应的具体线程堆栈信息了。jstack是JDK内置的堆栈跟踪工具,位于JDK根目录的bin文件夹下面,可用于打印的Java堆栈信息。我用命令 jstack 6902 > jstack.txt (6902是Java进程的PID)打印出了Java进程的堆栈信息放到jstack.txt文件了;由于堆栈打印的线程的native id是十六机制的,所以,我把十进制的线程id(6904、6905、6906、6907)转化成十六进制(0x1af8、0x1af9、0x1afa、0x1afb);最后,通过 cat jstack.txt | grep -C 20 0x1af8 命令找到了具体的线程信息,如下图五所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/r7qowc1b5m.png?imageView2/2/w/1620)(图五)线程堆栈信息 通过图五可以发现,把CPU占满的线程是GC的线程,Java的垃圾回收把CPU的资源耗尽了。 (4)现在,我们已经定位到是GC的问题了。那么,我们就来看看GC的回收情况,我们可以通过jstat来观察。jstat是JDK内置的JVM检测统计工具,位于JDK根目录的bin文件夹下面,可以对堆内存的使用情况进行实时统计。我使用了命令 jstat -gcutil 6902 2000 10 (6902是Java进程的PID)来观察GC的运行信息,如下图六所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/z30y9rclfz.png?imageView2/2/w/1620)(图六)GC运行信息 通过图六可以知道,E(Eden区)跟O(Old区)的内存已经被耗尽了,FGC(Full GC)的次数高达6989次,FGCT(Full GC Time)的时间高达36453秒,即平均每次FGC的时间为:36453/6989 ≈ 5.21秒。也就是说,Java进程都把时间花在GC上了,所以就没有时间来处理其他事情。 (5)GC出现图六的这种情况,基本可以确认是在程序中存在内存泄露的问题。那么,如何确定是哪些代码导致的这个问题呢?这时候,我们就可以使用jmap查看Java的内存占用信息。jmap是JDK内置的内存映射工具,位于JDK根目录的bin文件夹下面,可用于获取java进程的内存映射信息。通过命令 jmap -histo 6902 (6902是Java进程的PID)打印出了Java的内存占用信息,如下图七所示: ![img](https://ask.qcloudimg.com/draft/1126000/opkcntcvh8.png?imageView2/2/w/1620)(图七)Java内存占用信息 由图七可以得到,占用内存资源的TOP10类([C 是指char[],String类内部使用char[]来保存数据)的名称、实例数以及占用内存大小(单位:byte),于是问题排查就变得非常简单了。最后,通过review代码确定了问题所在: 1. 部分接口使用到了L5QOSPacket这个L5的工具类没有做单例,每次请求接口都会生成一个新的实例,浪费了大量的内存。 2. 代码里边用到的一个第三方提供的QcClient客户端存在内存泄露问题,代码中不恰当地new了大量的对象,而且对存储在ConcurrentHashMap的数据没有做清除清理,从而导致数据一直累计,内存占用持续增加。 解决以上两个问题后,Heap内存的占用维持在2.5G左右,已经没有持续增长的迹象了,业务已正常运行。 以上就是我排查问题的整个过程,以及在这个过程中用到的一些Java性能监测工具。除了本文提及的jvisualvm、jstack、jstat、jmap这些工具,在JDK根目录的bin文件夹下面还有其他许多非常有用的工具,例如:使用 jinfo 查看Java进程相关信息,感兴趣的童鞋可以去研究下。 > **相关阅读** > > [WCF系列教程之WCF服务配置](https://cloud.tencent.com/developer/article/1029542?fromSource=waitui) > > [php异步执行](https://cloud.tencent.com/developer/article/1054820?fromSource=waitui) > > [黑客用Python:检测并绕过Web应用程序防火墙](https://cloud.tencent.com/developer/article/1189214?fromSource=waitui) > > [【每日课程推荐】机器学习实战!快速入门在线广告业务及CTR相应知识](https://cloud.tencent.com/developer/edu/course-1128?fromSource=waitui) **此文已由作者授权腾讯云+社区发布,更多原文请[点击](https://cloud.tencent.com/developer/article/1158981?fromSource=waitui )** **搜索关注公众号「云加社区」,第一时间获取技术干货,关注后回复1024 送你一份技术课程大礼包!** 海量技术实践经验,尽在[云加社区](https://cloud.tencent.com/developer?fromSource=waitui)!
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