线上CPU高？别慌！高效定位API和代码的经验总结

线上服务CPU占用率高？别再大海捞针了！

最近线上一个核心服务总是CPU被打爆，SRE只给了个整体CPU使用率图，根本不知道是哪个API搞的鬼，更别提定位到代码了。每次排查都像大海捞针，要把所有近期修改过的地方都怀疑一遍，效率低到爆炸！

相信很多同学都遇到过类似的问题，下面分享一些我总结的经验，希望能帮助大家快速定位问题。

1. 监控，监控，还是监控！

重要的事情说三遍。不要只依赖SRE提供的整体CPU使用率，我们需要更细粒度的监控数据。

• API级别的CPU使用率： 统计每个API的平均CPU使用时间，以及调用次数。这样可以快速找到CPU消耗高的API。
• 线程级别的CPU使用率： 如果服务是多线程的，需要监控每个线程的CPU使用情况，找出瓶颈线程。
• GC监控： 频繁的GC也会导致CPU升高，需要监控GC的频率和耗时。

2. 工具是好帮手

有了监控数据，还需要一些工具来辅助分析。

• 火焰图 (Flame Graph): 火焰图可以直观地展示CPU的调用栈，帮助我们找到CPU消耗高的代码路径。可以使用perf，async-profiler等工具生成火焰图。
• Java VisualVM/JProfiler: 这些工具可以连接到JVM，实时监控CPU、内存、线程等信息，还可以进行dump线程栈分析。
• Arthas: 阿里巴巴开源的Java诊断工具，功能强大，可以动态追踪方法调用、查看变量值等。

3. 定位步骤

有了监控和工具，下面是具体的定位步骤：

1. 确认问题时间段： 根据SRE提供的CPU使用率图，确定问题发生的时间段。
2. 查看API级别的CPU使用率： 找到问题时间段内CPU消耗最高的API。
3. 生成火焰图： 针对CPU消耗高的API，生成火焰图，观察CPU都消耗在哪些代码路径上。
4. 分析火焰图/线程栈： 重点关注调用深度较深、CPU占比高的代码。
5. 使用VisualVM/JProfiler/Arthas： 如果火焰图还不够清晰，可以使用这些工具进行更详细的分析，例如查看变量值、追踪方法调用等。
6. 定位到代码： 根据火焰图和工具分析，最终定位到导致CPU升高的代码。

4. 案例分析

举个例子，假设通过API级别的监控发现OrderService.createOrder API的CPU使用率很高，然后通过火焰图发现大量的CPU时间消耗在ProductService.getProductDetail方法上，进一步分析发现getProductDetail方法中存在循环查询数据库的操作，导致CPU升高。

5. 总结

线上服务CPU高是一个常见的问题，但是只要有了监控数据和合适的工具，就可以快速定位到问题代码，避免大海捞针式的排查。

一些建议：

• 完善监控体系，尽早发现问题。
• 熟悉常用的性能分析工具。
• 养成良好的编码习惯，避免写出低效的代码。

希望这些经验能帮助大家提升线上问题排查效率！