记CPU占用过高的排查

收到CPU占用过高的报警信息,小心脏一跳,赶紧打开VPN看看哪个进程搞鬼。登录CRT,使用top命令定位进程信息:

  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND 
41142 root      20   0 20.1g 7.7g  12m S 873.9 12.2 148837:32 java        
 2050 root      20   0 13.8g 1.3g  10m S 30.8  2.1  19488:27 java     
18746 root      20   0 38828  20m 5732 S  2.7  0.0   1634:57 sap1009     
43379 root      20   0 3033m  41m  14m S  2.3  0.1   3407:34 tafnode    

使用top -Hp pid定位线程信息:

  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND  
41162 root      20   0 20.1g 7.7g  12m S 82.1 12.2  17439:20 java     
41163 root      20   0 20.1g 7.7g  12m S 82.1 12.2  17457:51 java     
41164 root      20   0 20.1g 7.7g  12m S 82.1 12.2  17649:40 java     
41166 root      20   0 20.1g 7.7g  12m S 82.1 12.2  17565:14 java  

使用jstack pid > stack.txt获取线程栈信息,由于其中的线程ID使用16进制,所以先将线程ID转为16进制,使用如下命令:

echo "obase=16;41162" | bc
A0CA

可知线程41162的16进制形式为A0CA,再使用命令grep a0ca stack.txt -A 10取到其中的详细信息:

"Gang worker#0 (Parallel CMS Threads)" prio=10 tid=0x00007f9cb8219800 nid=0xa0ca runnable 

"Gang worker#1 (Parallel CMS Threads)" prio=10 tid=0x00007f9cb821b800 nid=0xa0cb runnable 

"Gang worker#2 (Parallel CMS Threads)" prio=10 tid=0x00007f9cb821d000 nid=0xa0cc runnable 

"Gang worker#3 (Parallel CMS Threads)" prio=10 tid=0x00007f9cb821f000 nid=0xa0cd runnable 

"Gang worker#4 (Parallel CMS Threads)" prio=10 tid=0x00007f9cb8221000 nid=0xa0ce runnable 

"VM Periodic Task Thread" prio=10 tid=0x00007f9cb8686000 nid=0xa0db waiting on condition 

Gang worker为CMS垃圾收集器的处理线程,此处对老年代进行回收。定位到垃圾收集器的问题,那么使用命令jstat -gccause 41142 2000查看回收情况:

 S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT    LGCC                GCC 
27.14   0.00  21.54  78.93  59.82   4200   79.281 279120 314876.810 314956.091 CMS Initial Mark     No GC
27.14   0.00  21.54  78.93  59.82   4200   79.281 279120 314876.810 314956.091 CMS Initial Mark     No GC
27.14   0.00  21.54  78.93  59.82   4200   79.281 279121 314877.276 314956.557 CMS Final Remark     No GC
27.14   0.00  21.59  78.93  59.82   4200   79.281 279121 314877.276 314956.557 CMS Final Remark     No GC
27.14   0.00  21.59  78.93  59.82   4200   79.281 279121 314877.276 314956.557 CMS Final Remark     No GC
27.14   0.00  21.59  78.93  59.82   4200   79.281 279122 314877.831 314957.112 CMS Initial Mark     No GC
27.14   0.00  21.59  78.93  59.82   4200   79.281 279122 314877.831 314957.112 CMS Initial Mark     No GC

果然是产生了频繁Full GC,进行了接近28万的Full GC,而Young GC为4200次,且在该命令执行的20s内,Full GC次数就增加了3次。为了更好的查明原因,先使用命令jinfo -flags 41142查看JAVA启动选项参数,结果如下:

-Xmx8096m -Xms8096m -XX:NewSize=4068m -XX:MaxNewSize=4068m -Xss1m 
-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=2 
-verbose:gc -Xloggc:jvm.log -XX:ErrorFile=jvm_error.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=30012 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false

得益于启动选项开启了GC的日志记录,可以查看GC日志获取更多的信息,截取日志如下:

2018-05-11T19:14:54.064+0800: 9676784.222: [GC [1 CMS-initial-mark: 3255477K(4124672K)] 4377866K(7873792K), 0.7914290 secs] [Times: user=0.79 sys=0.01, real=0.79 secs] 
Total time for which application threads were stopped: 0.7926570 seconds
2018-05-11T19:14:54.856+0800: 9676785.014: [CMS-concurrent-mark-start]
Total time for which application threads were stopped: 0.0007540 seconds
2018-05-11T19:15:05.127+0800: 9676795.285: [CMS-concurrent-mark: 10.270/10.271 secs] [Times: user=39.44 sys=2.27, real=10.27 secs] 
2018-05-11T19:15:05.127+0800: 9676795.285: [CMS-concurrent-preclean-start]
2018-05-11T19:15:05.140+0800: 9676795.298: [CMS-concurrent-preclean: 0.013/0.013 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] 
2018-05-11T19:15:05.140+0800: 9676795.299: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
 CMS: abort preclean due to time 2018-05-11T19:15:10.218+0800: 9676800.376: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 1.575/5.078 secs] [Times: user=1.58 sys=0.04, real=5.08 secs] 
2018-05-11T19:15:10.219+0800: 9676800.377: [GC[YG occupancy: 1133867 K (3749120 K)]9676800.377: [Rescan (parallel) , 0.6663010 secs]9676801.044: [weak refs processing, 0.0000100 secs] 
[1 CMS-remark: 3255477K(4124672K)] 4389345K(7873792K), 0.6664460 secs] [Times: user=10.72 sys=0.10, real=0.67 secs] 
Total time for which application threads were stopped: 0.6673220 seconds
2018-05-11T19:15:10.886+0800: 9676801.044: [CMS-concurrent-sweep-start]
2018-05-11T19:15:14.906+0800: 9676805.064: [CMS-concurrent-sweep: 4.020/4.020 secs] [Times: user=4.01 sys=0.04, real=4.02 secs] 
2018-05-11T19:15:14.906+0800: 9676805.064: [CMS-concurrent-reset-start]
2018-05-11T19:15:14.918+0800: 9676805.077: [CMS-concurrent-reset: 0.013/0.013 secs] [Times: user=0.01 sys=0.01, real=0.01 secs]

GC日志不断循环上述的片段,可知CMS GC在不断进行老年代GC。使用命令jmap -histo:live 41142查看一下老年代的存活对象情况,结果如下:

 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:      35404462     1132942784  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry
   2:      36067669      865624056  java.lang.Long
   3:      36094746      577515936  java.lang.Integer
   4:       3415960      394297352  [C
   5:        172319      335338360  [I
   6:           888      276059808  [J
   7:          4112      268557272  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;
   8:       5026988      201079520  java.util.HashMap$KeyIterator

和jvm日志中,老年代占用3255477KB约3.2GB吻合,而Java初始化老年代为4G,约占用了80%的空间,并且设置了选项CMSInitiatingOccupancyFraction的值为70。也就是说,由于老年代占用量为80%,超过了进行GC的阈值70%,所以CMS进行老年代回收,但老年代的对象仍处于生存期,并不是垃圾而不能回收。由此进入死循环,不断尝试回收,但却回收不到空间,由此消耗大量CPU资源。
有必要说明一下该应用的情况:此应用为一个缓存应用,其中使用了ConcurrentHashMap<Long, Integer>存储数据,预估需存储2000万条记录,使用HashMap的简单估算约使用:72 * 20 000 000 ≈ 1.44GB,估算方法可参考文章正确计算Java对象所占内存。由于ConcurrentHashMap有额外的并发存储开销,实际中的内存占用会大于使用HashMap的估算值,在此先忽略。查看应用,Map中已有超过3500万条记录,由此占用了3.2G内存。仔细检查代码,发现没有对过期的数据进行删除,由此导致记录数不断增长,老年代内存占用过高。
找到了原因,应急的解决方法就是:重启应用。好一点的方法是:代码中加入数据过期处理,再重启应用。最终的解决方法是:不要在内存中存储数据量过大的数据,而存储到Redis等外部缓存应用中,这样应用才更稳定。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,126评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,254评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,445评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,185评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,178评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,970评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,276评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,927评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,400评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,883评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,997评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,646评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,213评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,204评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,423评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,423评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,722评论 2 345