JVM调优,快速定位服务CPU过高,有理论配合实战,还不快收藏?
liuian 2025-04-27 14:44 9 浏览
JVM调优 | 快速定位服务CPU过高(理论)
在生产环境中,有时会遇到一些CPU占用过高,一直下不去的场景。出现这种情况,可能会导致服务对外中断,服务器超负荷运行影响硬件寿命。这篇文章从实践出发,一步一步地分析如何使用 top 和 jstack 命令快速定位问题代码位置。
一、top命令
top (table of processes) is a task manager program, found in many Unix-like operating systems, that displays information about CPU and memory utilization.
维基百科 解释到,top (进程表)是一个任务管理器程序,可以在许多类 unix 操作系统中找到,它显示有关 CPU 和内存使用情况的信息。
同时,top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器。比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按 CPU使用 、 内存使用 和 执行时间 对任务进行排序。
上图是一个 Centos 7 系统,执行top命令后瞬时的展示信息。
- 第一行描述系统的信息,包括开机时间、用户登录、CPU整体负载
- 第二行描述任务总体执行情况,即各类进程占比情况
- 第三行描述CPU总体信息,比如空闲占比等
- 第四行描述物理内存占比情况
- 第五行描述交换区占比情况
- 动态的列表描述的详细进程各项信息,比如 PID 进程ID, %CPU 进程占用CPU的使用率, TIME+ 该进程启动后占用的总的CPU时间,即占用CPU使用时间的累加值。
一般linux系统会自带top命令,还有另外一个命令行工具 htop ,有时需要自行安装,它与传统的 top 命令功能一样,但它有更加强大的功能及能显示更多的信息。
二、 jstack命令
jstack prints Java stack traces of Java threads for a given Java process or core file or a remote debug server。
oracle官网 解释到,Jstack 打印给定 Java 进程或核心文件或远程调试服务器的 Java 线程的 Java 堆栈跟踪。
对于每个 Java 框架,使用jstack指令将打印完整的类名、方法名、“ bci”(字节码索引)和行号(如果可用)。使用-m 选项,jstack 将打印所有线程的 Java 和本机帧以及“ pc”(程序计数器)。
用法很简单,如下图。
一般说,我们会先使用 jps 命令显示当前所有java进程pid的命令。
$jps
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(
img-XZxLXjOe-1628255428026)(
https://upload-images.jianshu.io/upload_images/26464854-8cd522cd811debd3.png?
imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]
然后再执行对执行进程ID 执行 jstack。
$ jstack 15673
如果明确自己的Java进程ID,当然直接使用 jstack指令即可。
三、实战
3.1 实战之前准备
先写一个简单的榨干CPU的例子 CpuDryOutExample.java ,内容相当的easy,就是在无中断条件的循环语句中,不断地执行打印内容操作。
写个例子
public class CpuDryOutExample {
public static void dryOut() {
while (true) {
System.out.println("dry out utilization rate of cpu");
//do something
}
}
public static void main(String[] args) {
CpuDryOutExample.dryOut();
}
}
编译
$javac CpuDryOutExample.java
输出 CpuDryOutExample.class ,注意最好去掉java文件里面的package,否则编译过程中很有可能会报找不到main方法,当然你编译时特殊处理也行。
运行
将 CpuDryOutExample.class 上传到 Centos 7 服务器上,该服务器已经预先配置好了Java运行环境(JRE),然后执行下面命令运行程序。
$java CpuDryOutExample
此时屏幕疯狂输入 dry out utilization rate
3.2 定位问题
定位的核心是三个步骤
- 找到CPU占用率比较高的进程ID
- 在指定进程ID的进程中寻找进程CPU占用率比较高的线程ID
- 通过线程ID去搜索打印出的进程堆栈日志,定位到具体的问题
找到CPU占用率比较高的进程ID
在终端上输入 top 命令
$top
可以明显的看出PID为9573的进程CPU占用率最高,我们使用 htop 命令会更加直观一点。
查看进程里面线程运行的信息
我们都知道线程是处理器任务调度和执行的基本单位,一个进程下是是包含多个线程。进程粒度还是过大,不便于我们定位到具体的代码位置,我们需要找到具体是哪个线程过度使用CPU。
我们还是使用 top 命令。
//-H 显示线程信息,-p指定pid jstack 线程ID
#$top -Hp 9573
图上可以真正的看出,使CPU使用率暴涨的罪魁祸首是线程 9574。当然使用 htop 我们也能很快的定位到具体线程。
分析过滤定位问题
因为线程ID在堆栈日志中是以16进制呈现,我们先进行进制转换。
$printf %s 9574
然后打印堆栈日志到临时文件1.txt
# 注意是进程ID
$jstack 9573 > 1.txt
然后在文件中搜索线程所在位置
//在文件中搜索过滤并打印30条数据
$cat 1.txt | grep -A 30 2566
可以清楚的看到,红框位置就是具体问题代码。
四、总结
除了使用 top/htop + jstack 命令的方式,我们也可以使用 JMC 快速定位CPU占用率过高的问题,虽然 JMC 确实比前者更加简单高效,但是只能使用JMX实现远程连接,如果部署的服务没有启用JMX是用不上这个工具。
那么回到问题的根源,什么场景会导致CPU占用率过高呢?
序列化和反序列(使用合理的类库)
正则表达式(回溯导致,避免回溯)
频繁GC,GC线程频发执行垃圾回收算法(降低GC频率)
频繁 的线程上下文切换(降低切换的频率,根据业务合理建立线程池)
无限while循环(尽量有限循环,即设置中断条件,让循环执行的慢一点,即 Thead.yield )
频繁创建新对象(合理使用单例)
原文链接:
https://blog.51cto.com/u_15477630/5051043?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
- 上一篇:性能测试中,如何对服务器资源进行监控
- 下一篇:Java11 的 G1 垃圾收集器
相关推荐
- 深入解析 MySQL 8.0 JSON 相关函数:解锁数据存储的无限可能
-
引言在现代应用程序中,数据的存储和处理变得愈发复杂多样。MySQL8.0引入了丰富的JSON相关函数,为我们提供了更灵活的数据存储和检索方式。本文将深入探讨MySQL8.0中的JSON...
- MySQL的Json类型个人用法详解(mysql json类型对应java什么类型)
-
前言虽然MySQL很早就添加了Json类型,但是在业务开发过程中还是很少设计带这种类型的表。少不代表没有,当真正要对Json类型进行特定查询,修改,插入和优化等操作时,却感觉一下子想不起那些函数怎么使...
- MySQL的json查询之json_array(mysql json_search)
-
json_array顾名思义就是创建一个数组,实际的用法,我目前没有想到很好的使用场景。使用官方的例子说明一下吧。例一selectjson_array(1,2,3,4);json_array虽然单独...
- 头条创作挑战赛#一、LSTM 原理 长短期记忆网络
-
#头条创作挑战赛#一、LSTM原理长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),旨在解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度...
- TensorBoard最全使用教程:看这篇就够了
-
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍TensorFlow的开源工具套件,称为TensorBoard,虽然他是TensorFlow...
- 图神经网络版本的Kolmogorov Arnold(KAN)代码实现和效果对比
-
本文约4600字,建议阅读10分钟本文介绍了图神经网络版本的对比。KolmogorovArnoldNetworks(KAN)最近作为MLP的替代而流行起来,KANs使用Kolmogorov-Ar...
- kornia,一个实用的 Python 库!(python kkb_tools)
-
大家好,今天为大家分享一个实用的Python库-kornia。Github地址:https://github.com/kornia/kornia/Kornia是一个基于PyTorch的开源计算...
- 图像分割掩码标注转YOLO多边形标注
-
Ultralytics团队付出了巨大的努力,使创建自定义YOLO模型变得非常容易。但是,处理大型数据集仍然很痛苦。训练yolo分割模型需要数据集具有其特定格式,这可能与你从大型数据集中获得的...
- [python] 向量检索库Faiss使用指北
-
Faiss是一个由facebook开发以用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集中进行搜索。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。Faiss是用C++编写的,带有Python的完...
- 如何把未量化的 70B 大模型加载到笔记本电脑上运行?
-
并行运行70B大模型我们已经看到,量化已经成为在低端GPU(比如Colab、Kaggle等)上加载大型语言模型(LLMs)的最常见方法了,但这会降低准确性并增加幻觉现象。那如果你和你的朋友们...
- ncnn+PPYOLOv2首次结合!全网最详细代码解读来了
-
编辑:好困LRS【新智元导读】今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection,该仓库集合了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法pytorch实现三合一,其中的PPYOL...
- 人工智能——图像识别(人工智能图像识别流程)
-
概述图像识别(ImageRecognition)是计算机视觉的核心任务之一,旨在通过算法让计算机理解图像内容,包括分类(识别物体类别)、检测(定位并识别多个物体)、分割(像素级识别)等,常见的应用场...
- PyTorch 深度学习实战(15):Twin Delayed DDPG (TD3) 算法
-
在上一篇文章中,我们介绍了DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法,并使用它解决了Pendulum问题。本文将深入探讨TwinDelayed...
- 大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现
-
分组查询注意力(GroupedQueryAttention)是一种在大型语言模型中的多查询注意力(MQA)和多头注意力(MHA)之间进行插值的方法,它的目标是在保持MQA速度的同时...
- pytorch如何快速创建具有特殊意思的tensor张量?
-
专栏推荐正文我们通过值可以看到torch.empty并没有进行初始化创建tensor并进行随机初始化操作,常用rand/rand_like,randint正态分布(0,1)指定正态分布的均值还有方差i...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
《人人译客》如何规划你的移动电商网站(2)
-
Jupyterhub安装教程 jupyter怎么安装包
-
- 最近发表
-
- 深入解析 MySQL 8.0 JSON 相关函数:解锁数据存储的无限可能
- MySQL的Json类型个人用法详解(mysql json类型对应java什么类型)
- MySQL的json查询之json_array(mysql json_search)
- 头条创作挑战赛#一、LSTM 原理 长短期记忆网络
- TensorBoard最全使用教程:看这篇就够了
- 图神经网络版本的Kolmogorov Arnold(KAN)代码实现和效果对比
- kornia,一个实用的 Python 库!(python kkb_tools)
- 图像分割掩码标注转YOLO多边形标注
- [python] 向量检索库Faiss使用指北
- 如何把未量化的 70B 大模型加载到笔记本电脑上运行?
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- uniapp textarea (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- react-admin (33)
- vscode切换git分支 (35)
- vscode美化代码 (33)
- python bytes转16进制 (35)