java服务器cpu高如何排查

一、Java服务器CPU高的排查方法有：监控工具、线程分析、垃圾回收调优、代码优化、数据库性能、网络问题。 其中，使用监控工具是最常见且有效的一种方法，能够提供详细的系统性能数据，帮助快速识别问题。

使用监控工具：通过监控工具（如JVM自带的jvisualvm、JConsole，或第三方工具如New Relic、AppDynamics）可以实时监测CPU使用率、内存消耗、线程状态等关键性能指标。首先，通过这些工具可以确定是否存在异常的CPU使用情况。如果发现某个Java进程占用了大量的CPU时间，可以进一步分析具体的线程和代码段，找出性能瓶颈。

一、监控工具

使用监控工具是排查Java服务器CPU高问题的第一步。这些工具可以帮助你实时监测服务器的性能指标，包括CPU使用率、内存使用情况、线程状态等。

1.1、JVM自带工具

Java虚拟机自带了一些非常有用的监控工具，如jvisualvm和JConsole。

jvisualvm：这是一个强大的可视化工具，可以监控和分析Java应用程序的性能。通过jvisualvm，你可以看到CPU和内存的使用情况，线程的运行状态，以及垃圾回收的详细信息。

JConsole：这是一个轻量级的监控工具，可以实时监测JVM的性能。通过JConsole，你可以查看CPU和内存的使用情况，监控线程的运行状态，以及执行一些基本的诊断操作。

1.2、第三方工具

除了JVM自带的工具，还有许多强大的第三方监控工具，如New Relic、AppDynamics、Datadog等。

New Relic：这是一个综合性的监控工具，可以监测应用程序的性能、服务器的健康状态、数据库的性能等。通过New Relic，你可以实时查看CPU和内存的使用情况，监控线程的运行状态，分析性能瓶颈。

AppDynamics：这是一个企业级的监控工具，可以实时监测应用程序的性能，分析性能瓶颈。通过AppDynamics，你可以查看CPU和内存的使用情况，监控线程的运行状态，分析性能瓶颈。

Datadog：这是一个云端监控工具，可以监测服务器的性能、应用程序的性能、数据库的性能等。通过Datadog，你可以实时查看CPU和内存的使用情况，监控线程的运行状态，分析性能瓶颈。

二、线程分析

线程分析是排查Java服务器CPU高问题的重要步骤。通过分析线程的运行状态，可以找出占用CPU时间最多的线程，从而定位性能瓶颈。

2.1、线程转储

线程转储（Thread Dump）是一种常用的诊断方法，可以捕获JVM中所有线程的当前状态。通过分析线程转储，可以找出占用CPU时间最多的线程，了解线程的运行状态，找出性能瓶颈。

生成线程转储：可以使用jstack命令生成线程转储。jstack是JDK自带的一个工具，可以生成JVM中所有线程的当前状态。

jstack -l <pid> > threaddump.txt

分析线程转储：生成线程转储后，可以使用一些分析工具，如fastThread、Thread Dump Analyzer等，分析线程的运行状态，找出占用CPU时间最多的线程。

2.2、火焰图分析

火焰图（Flame Graph）是一种可视化工具，可以展示应用程序的CPU使用情况。通过火焰图，可以直观地看到哪些方法占用了最多的CPU时间，从而找出性能瓶颈。

生成火焰图：可以使用一些工具，如perf、async-profiler等，生成火焰图。

# 使用async-profiler生成火焰图 ./profiler.sh -d 30 -f /tmp/flamegraph.svg <pid>

分析火焰图：生成火焰图后，可以使用一些可视化工具，如FlameGraph、Speedscope等，分析火焰图，找出占用CPU时间最多的方法。

三、垃圾回收调优

垃圾回收（GC）是Java虚拟机中的一个重要机制，但也可能是导致CPU使用率高的原因之一。通过调优垃圾回收参数，可以减少GC的频率和时间，从而降低CPU使用率。

3.1、监控垃圾回收

通过监控垃圾回收，可以了解GC的频率和时间，从而评估GC对CPU使用率的影响。可以使用一些监控工具，如jstat、GCViewer等，监控垃圾回收情况。

# 使用jstat监控垃圾回收
jstat -gc <pid> 1000

3.2、调优垃圾回收参数

通过调优垃圾回收参数，可以减少GC的频率和时间，从而降低CPU使用率。常用的垃圾回收参数有：

-XX:+UseG1GC：使用G1垃圾回收器，这是一个低延迟、高吞吐量的垃圾回收器，适用于大多数应用程序。
-XX:MaxGCPauseMillis=200：设置垃圾回收的最大暂停时间，单位为毫秒。
-XX:G1HeapRegionSize=32m：设置G1垃圾回收器的堆区域大小，单位为MB。
-XX:G1NewSizePercent=20：设置G1垃圾回收器的新生代大小占堆内存的百分比。

四、代码优化

代码优化是降低CPU使用率的重要手段。通过优化代码，可以减少CPU的计算量，提高程序的运行效率。

4.1、性能分析

通过性能分析，可以找出代码中的性能瓶颈，从而针对性地进行优化。可以使用一些性能分析工具，如VisualVM、YourKit等，分析代码的性能。

VisualVM：这是一个强大的性能分析工具，可以分析代码的性能，找出性能瓶颈。通过VisualVM，你可以查看方法的执行时间、调用次数等性能指标，找出占用CPU时间最多的方法。

YourKit：这是一个企业级的性能分析工具，可以分析代码的性能，找出性能瓶颈。通过YourKit，你可以查看方法的执行时间、调用次数等性能指标，找出占用CPU时间最多的方法。

4.2、代码重构

通过代码重构，可以优化代码的结构，减少CPU的计算量。常用的代码重构方法有：

减少不必要的计算：避免在循环中进行重复计算，可以将计算结果缓存起来，减少CPU的计算量。
使用高效的数据结构：选择合适的数据结构，可以提高程序的运行效率。例如，使用HashMap代替LinkedList，可以提高查找效率。
优化算法：选择合适的算法，可以提高程序的运行效率。例如，使用快速排序代替冒泡排序，可以提高排序效率。

五、数据库性能

数据库性能问题也是导致Java服务器CPU使用率高的常见原因之一。通过优化数据库性能，可以减少数据库操作的时间，从而降低CPU使用率。

5.1、监控数据库性能

通过监控数据库性能，可以了解数据库操作的时间，从而评估数据库对CPU使用率的影响。可以使用一些监控工具，如New Relic、AppDynamics等，监控数据库性能。

New Relic：这是一个综合性的监控工具，可以监测数据库的性能，分析性能瓶颈。通过New Relic，你可以查看数据库操作的时间，找出占用CPU时间最多的数据库操作。

AppDynamics：这是一个企业级的监控工具，可以监测数据库的性能，分析性能瓶颈。通过AppDynamics，你可以查看数据库操作的时间，找出占用CPU时间最多的数据库操作。

5.2、优化数据库查询

通过优化数据库查询，可以减少数据库操作的时间，从而降低CPU使用率。常用的数据库查询优化方法有：

使用索引：为常用的查询字段建立索引，可以提高查询效率，减少查询时间。
优化SQL语句：避免使用复杂的SQL语句，可以将复杂的查询拆分成多个简单的查询，提高查询效率。
分区表：将大表进行分区，可以提高查询效率，减少查询时间。

六、网络问题

网络问题也是导致Java服务器CPU使用率高的一个常见原因。通过优化网络性能，可以减少网络操作的时间，从而降低CPU使用率。

6.1、监控网络性能

通过监控网络性能，可以了解网络操作的时间，从而评估网络对CPU使用率的影响。可以使用一些监控工具，如Wireshark、Tcpdump等，监控网络性能。

Wireshark：这是一个强大的网络监控工具，可以捕获和分析网络流量。通过Wireshark，你可以查看网络操作的时间，分析网络性能瓶颈。

Tcpdump：这是一个轻量级的网络监控工具，可以捕获和分析网络流量。通过Tcpdump，你可以查看网络操作的时间，分析网络性能瓶颈。

6.2、优化网络性能

通过优化网络性能，可以减少网络操作的时间，从而降低CPU使用率。常用的网络性能优化方法有：

减少网络请求次数：将多个小的网络请求合并成一个大的网络请求，可以减少网络操作的时间，提高网络性能。
使用缓存：将常用的数据缓存起来，可以减少网络请求次数，提高网络性能。
优化网络协议：选择合适的网络协议，可以提高网络性能。例如，使用HTTP/2代替HTTP/1.1，可以提高网络传输效率。

结束语

通过监控工具、线程分析、垃圾回收调优、代码优化、数据库性能优化和网络性能优化等方法，可以有效地排查和解决Java服务器CPU使用率高的问题。每种方法都有其优缺点和适用场景，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法进行排查和优化。