场景描述
最近遇到一个生产环境，一个程序因为代码写的有问题，导致cpu占用很高，所以需要马上排查问题，首先要先找出哪个程序，具体代码在哪里，所以需要借助jstack、jmap这些命令来定位具体的线程，查看具体的线程堆栈信息
为了模拟生产环境问题，需要写点代码，让AI写吧，但是不要oom，只是让cpu高就行，AI写的代码，接口传一个比较大的值，比如10000
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">package com.example.demo.controller;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublic class HelloController { @GetMapping(value = "/test") public void test(@RequestParam(value = "num", defaultValue = "10000")Integer num) { // 定义线程数量，这里设置为CPU核心数的两倍，以确保高CPU使用率 int numberOfThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2; Thread[] threads = new Thread[numberOfThreads]; // 创建并启动线程 for (int i = 0; i < numberOfThreads; i++) { threads[i] = new Thread(new IntensiveTask(num)); threads[i].start(); } } static class IntensiveTask implements Runnable { private Integer num = 10000; public IntensiveTask(Integer num) { this.num = num; } @Override public void run() { while (true) { // 创建一个大型数组 int[] array = new int[num]; // 使用计算密集型操作，如排序 java.util.Arrays.sort(array); // 短暂休眠以避免完全占用CPU try { Thread.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); return; } } } }}</code>将代码丢到开发环境，java启动程序
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript"> nohup java -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar > /opt/logs/output.log 2>&1 &</code>
调用接口：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">curl http://127.0.0.1:8080/test?num=10000</code>问题处理
在window系统有任务管理器这些可视化界面可以看，在Linux服务器也有，比如top命令
%CPU表示cpu占用率，%MEM表示内存占用率代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">top</code>
直接使用top来看有时候不能很直观，所以加点命令，
<code class="javascript">top -b -n 1 | head -n 16</code>
-b选项表示批处理模式，-n 1表示只运行一次top命令。head -n 16表示打印16行，这个行数根据具体情况加，因为我想打印出前10的进程
想要持续监控CPU和内存占用最高的前10个进程，加上watch命令，每1s会更新一次
Zynq‑7000 / Zynq UltraScale+ 硬件调试技能。适用于 Xilinx Zynq（Cortex‑A9/A53 + FPGA）Linux 环境，调试 I2C、I2S、UART、GPIO 等外设。包括设备树配置、内核驱动、用户空间调试工具、交叉编译和常见问题排查，支持 PetaLinux 开发。
<code class="javascript">watch -n 1 "top -b -n 1 | head -n 16"</code>
也可以使用命令：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">top -b -n 1 | head -n 20 | awk 'NR>1 {print $1, $2, $9, $10, $12}'</code>
<code class="javascript">top -Hp pid</code>
比如前面定位到2540这个进程，监控一下进程下面具体的线程，发现线程2568、2569比较占cpu
嫌弃不够直观，直接打印一下前10，2540是进程ID
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">ps -mp 2540 -o THREAD,tid | gawk 'NR!=1 && NR!=2 { printf "%s %x\n",$2,$8 }' | sort -rn | head -10</code>
<code class="javascript">printf "%x\n" 2569</code>
<code class="javascript">jstack 2540 | grep "a09" -A 30</code>
通过线程堆栈信息就可以定位到具体的代码
找到具体问题代码，原来写了个while(true)循环
<code class="javascript">jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof pid</code>分析堆内存文件 使用MAT工具打开导出的heapdump.hprof文件，分析内存泄漏和内存分配情况，找出占用大量内存的对象 优化代码
根据MAT的分析结果，定位代码中的问题，优化代码
监控生产环境重新部署修改后的代码，并使用top命令监控CPU占用情况，确保问题得到解决，同时可以部署一下监控平台，比如zabbix等对生产环境服务器进行监控，及时发现问题
