java web服务器cpu占用太高的处理

平时项目中有时遇到cpu太高的状况，在此基于本身有限的经验写个分享，此处的服务器都是基于linux平台。

cpu的占有线程类型总的来讲分为两种：
us ：用户空间占用CPU百分比
sy ：内核空间占用CPU百分比
在linux下能够经过top命令查看详细，示例以下：

 

通常来说CPU us高的解决方法：
CPU us 高的缘由主要是执行线程不须要任何挂起动做，且一直执行，致使CPU 没有机会去调度执行其余的线程。
CPU sy高的解决方法：
CPU sy 高的缘由主要是线程的运行状态要常常切换，对于这种状况，常见的一种优化方法是减小线程数。

 

我平时具体的步骤以下：

1.获得线程最高的几个id（ps- process state）

ps  -eLo pid,lwp,pcpu | grep  15285|sort -nk 3   

 

2.导出JAVA线程栈信息

命令：kill -3 [PID] 或者 jstack

 

3.从栈信息中找到线程数多的几个

命令：sort  文件名 | uniq -c | sort -nk 1

 

4.分别分析线程数最多的前十个线程和线程占用cpu最高的前10个线程

      这步是最关键的，找出这些异常点，好比某个业务功能点占用较高的cpu或者某种类型的线程数量比较多，这个和业务以及具体程序紧密关联的，在此就很少说了。

 

5.分析占用cpu最高的前10个线程，结果示例以下：

0x1a5：gc线程

" Concurrent Mark-Sweep GC Thread#0" prio=1 tid=0x0000002b29df1400 nid= 0x1a5 runnable 

0x35f：memcache线程

"memcache5-CacheThread" prio=1 tid=0x0000002b3d277de0 nid= 0x35f runnable [0x0000000042755000..0x0000000042755c30]

0x35e：memcache线程

"memcache1-CacheThread" prio=1 tid=0x0000002b371212f0 nid=0x35e runnable [0x0000000042654000..0x0000000042654cb0]

0x14e9：RMI线程

" RMI TCP Connection(102)-10.23.241.59" daemon prio=1 tid=0x0000002b37e72790 nid=0x14e9 runnable [0x000000005103c000..0x000000005103deb0]

0x1be：memcache线程

"memcache5-CacheThread" prio=1 tid=0x0000002b3dba4790 nid=0x1be runnable [0x0000000041a48000..0x0000000041a48eb0]

0x1bd：memcache线程

" memcache1-CacheThread" prio=1 tid=0x0000002b3fb70340 nid=0x1bd runnable [0x0000000041947000..0x0000000041947b30]

0x1af：jdk编译线程

"CompilerThread1" daemon prio=1 tid=0x0000002b30e11620 nid=0x1af waiting on condition [0x0000000000000000..0x000000004123f7c0]

0x1ae：jdk编译线程

"CompilerThread0" daemon prio=1 tid=0x0000002b30e10280 nid=0x1ae waiting on condition [0x0000000000000000..0x000000004113e440]

0x1684：http请求线程，经过该线程栈能够看到此处调用的是hibernate查询

" http-8080-Processor123" daemon prio=1 tid=0x0000002b37dfd9d0 nid=0x1684 runnable [0x000000005afd7000..0x000000005afdcd30]

 

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 6.系统优化

      若是找出了哪些功能点占用cpu高，接下来就须要优化了，能够从业务和技术手段两方面来进行，平时工做中比较经常使用的技术手段：

      弹性时间：对高使用率的请求，分散到不一样的时间，好比采用队列或异步，减小同一时间处理的请求。

      批处理或定时任务：把请求组合成批，这样可使得时间真真的都有效的用在了处理上，而不是网络传输等准备工做上。（减小网络传输、数据库链接、socket链接）

      缓存：将结果缓存起来，空间换时间。

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7.若是是gc线程比较费时，则须要进一步的定位：

      首先查看一下gc策略是否合理，而后用命令jmap -F -dump:live,file=jmap.hprof [PID] 导出内存dump文件，我通常每隔5s导一次，一共导出3次。用Eclipse Memory Analyzer分析导出来的文件，分析是哪一个类占用内存比较多，分析出可能存在内存泄露的地方。

      注意jvm分配内存时一个大对象的分配比多个小对象的分配效率要低，若是对象比较大，进行拆分能提升效率，具体缘由以下：

      Java对象所占用的内存主要从堆上进行分配，堆是全部线程共享的，所以在堆上分配内存时须要进行加锁，这致使了建立对象开销比较大。当堆上空间不足时，会触发GC，若是GC后空间仍然不足，则抛出OutOfMemory错误信息。Sun JDK为了提高内存分配的效率，会为每一个新建立的线程在新生代的Eden Space上分配一块独立的空间，这块空间称为TLAB（Thread Local Allocation Buffer），其大小由JVM根据运行状况计算而得，可经过-XX:TLABWasteTargetPercent来设置TLAB可占用的Eden Space的百分比，默认值为1%。JVM将根据这个比率、线程数量及线程是否频繁分配对象来给每一个线程分配合适大小的TLAB空间 。在TLAB上分配内存时不须要加锁，所以JVM在给线程中的对象分配内存时会尽可能在TLAB上分配，若是对象过大或TLAB空间已用完，则仍然在堆上进行分配，所以在编写Java程序时，一般多个小的对象比大的对象分配起来更加高效。

 

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