CPU内存飙升

CPU 飙升介绍

• CPU 飙升是指中央处理器（CPU）的使用率在短时间内急剧上升，达到一个较高的水平。正常情况下，CPU 会根据系统和应用程序的需求合理分配资源，使用率会在一定范围内波动。但当 CPU 飙升时，可能会导致系统整体性能下降，出现诸如系统响应迟缓、应用程序卡顿甚至无响应等问题。例如，在一个服务器环境中，如果 CPU 使用率长时间处于高位，可能会影响该服务器上运行的所有服务，导致网站访问速度变慢、数据库查询延迟等情况。

CPU 飙升的原因

• 计算密集型任务
  • 复杂的数学运算：像科学计算软件、3D 建模与渲染工具、加密解密算法等应用场景会涉及大量复杂的数学计算。例如，在进行大规模的数值模拟时，需要对大量的数据进行浮点运算和矩阵运算，这些运算会占用大量的 CPU 资源。
  • 循环嵌套和递归调用：代码中的循环嵌套层数过多或者递归函数调用过深也会导致 CPU 使用率飙升。例如，一个简单的循环嵌套示例，如果有三层循环，且每层循环的次数较多，并且在循环体内有复杂的计算逻辑，那么 CPU 会花费大量时间来执行这些循环。
• I/O 等待（I/O - bound）
  • 磁盘 I/O 密集型任务：频繁地进行大量的磁盘读写操作会导致 CPU 使用率上升。比如，数据库服务器在执行复杂的查询操作涉及大量的数据读取和写入磁盘时，或者文件备份软件在备份大型文件时，CPU 需要等待磁盘 I/O 操作完成，在这个等待过程中，CPU 会不断进行轮询，这就占用了 CPU 资源。
  • 网络 I/O 密集型任务：当应用程序大量地进行网络数据传输时，如高并发的网络爬虫、实时视频流服务器等，CPU 需要处理网络数据包的接收、发送和解析，同时等待网络响应，这期间的等待和处理过程会使 CPU 使用率升高。
• 进程或线程问题
  • 多进程 / 线程竞争资源：在多进程或多线程的应用程序中，如果多个进程或线程同时竞争 CPU 资源，且没有合理的调度机制，就会导致 CPU 使用率过高。例如，在一个多线程的服务器应用程序中，多个线程同时处理大量的客户端请求，若没有对线程优先级进行合理设置或者没有限制线程数量，可能会导致 CPU 一直处于忙碌状态。
  • 死锁情况：当两个或多个进程或线程相互等待对方释放资源而无法继续执行时，就会形成死锁。在死锁状态下，CPU 会浪费资源来处理这些无法继续推进的进程或线程，导致 CPU 使用率上升。例如，在一个并发编程环境中，两个线程分别占用了对方需要的锁资源，并且都在等待对方释放锁，就会出现死锁。

CPU 飙升的解决方案

• 优化计算任务
  • 采用高效算法：对于计算密集型任务，使用更高效的算法来减少 CPU 运算量。例如，在排序算法中，对于大规模数据，使用快速排序（Quick Sort）或归并排序（Merge Sort）等时间复杂度较低的算法，而不是简单的冒泡排序（Bubble Sort）。
  • 优化代码逻辑：减少循环嵌套深度和递归调用次数。如果可能，将复杂的循环计算分解为多个简单的步骤，或者将递归函数改写为迭代形式。例如，对于一个多层嵌套的循环，可以将内层循环的部分计算提取出来，作为一个独立的函数进行调用，这样可以使 CPU 执行更有顺序，避免过度占用。
• 优化 I/O 操作
  • 缓存策略：对于频繁访问的磁盘数据，采用缓存机制。例如，在数据库应用中，可以使用查询缓存来存储经常查询的结果，减少磁盘读取次数。在文件读取方面，可以使用内存映射文件（Memory - mapped Files）技术，将文件内容映射到内存中，加快文件访问速度，从而减少 CPU 等待磁盘 I/O 的时间。
  • 异步 I/O 和缓冲池：在网络 I/O 和磁盘 I/O 中，尽可能采用异步 I/O 操作，使 CPU 在等待 I/O 完成的过程中可以去处理其他任务。同时，合理设置缓冲池大小，对于网络数据传输，优化数据包大小和传输频率，减少 CPU 在 I/O 操作上的等待时间。
• 进程和线程管理
  • 合理调度资源：在多进程或多线程应用中，为进程或线程设置合理的优先级。例如，对于一个实时性要求较高的任务，如监控系统中的数据采集线程，可以赋予较高的优先级，而对于一些后台处理任务，如日志记录线程，可以设置较低的优先级。同时，限制同时运行的线程或进程数量，避免过度竞争 CPU 资源。
  • 死锁检测和解决：使用工具来检测死锁情况，如在 Java 中可以使用 JConsole 或 VisualVM 等工具。一旦发现死锁，需要分析死锁产生的原因，调整资源获取顺序或者采用资源分配策略来解决。例如，可以通过按照相同的顺序获取锁资源来避免死锁的发生。

完整回答：
CPU是整个电脑的核心计算资源，对于一个应用进程来说，CPU的最小执行单元是线程

导致CPU飙高的原因有几个方面：

一个是上下文切换过多，对于CPU来说，同一时刻下每个CPU核心只能运行一个线程。如果有多个线程要执行，CPU只能通过上下文切换来执行不同的线程，这就需要保存运行线程的执行状态和启动等待的线程。

CPU需要执行内核相关指令实现状态保存，如果较多的上下文切换会占据大量CPU资源，导致CPU无法执行用户进程中的指令，导致响应速度下降。

在Java中，文件IO，网络IO，锁等待，线程阻塞等操作都会造成线程阻塞从而触发上下文切换

另一个方面，就是CPU资源过度消耗，也就是程序中创建了大量的线程，或有线程一直占用CPU资源无法释放。

既然是这两个问题导致的 CPU 利用率较高，于是我们可以通过 top 命令，找到 CPU 利用率较高的进程，再通过 Shift+H 找到进程中 CPU 消耗过高的线程，这里有两种情况。

a. CPU 利用率过高的线程一直是同一个，说明程序中存在线程长期占用 CPU 没有释放的情况，这种情况直接通过 jstack 获得线程的 Dump 日志，定位到线程日志后就可以找到问题的代码。

b. CPU 利用率过高的线程 id 不断变化，说明线程创建过多，需要挑选几个线程 id，通过 jstack去线程 dump 日志中排查。

最后有可能定位的结果是程序正常，只是在 CPU 飙高的那一刻，用户访问量较大，导致系统资源不够