凌晨四点，线上CPU告警，绩效没了

科叼

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作者：JustinNeil

前言
凌晨4点，我被一阵刺耳的手机铃声惊醒。迷迷糊糊地摸索着手机，屏幕上赫然显示着"线上CPU告警"的字样。瞬间，我的困意全无，取而代之的是一阵冷汗和心跳加速。作为公司核心系统的负责人，我深知这意味着什么——用户体验受损、可能的数据丢失，更糟糕的是，我的年终绩效可能就此化为泡影。

我迅速起身，开始了一场与时间赛跑的故障排查之旅。

（顺便吆喝一声，技术大厂机会，前后端测试捞人）

1. 初步诊断：快速定位问题
首先，我登录了服务器，使用top命令查看系统资源使用情况：

1. $ top

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输出显示CPU使用率接近100%，load average远超服务器核心数。这确实是一个严重的问题。

接下来，我使用htop命令获取更详细的进程信息：

1. $ htop

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我发现有几个Java进程占用了大量CPU资源。这些进程正是我们的核心服务。

2. JVM层面分析：寻找热点方法
确定了问题出在Java应用上，我开始进行JVM层面的分析。首先使用jstat命令查看GC情况：

1. $ jstat -gcutil [PID] 1000 10

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输出显示Full GC频繁发生，这可能是导致CPU使用率高的原因之一。

接着，我使用jstack命令生成线程转储，查看线程状态：

1. $ jstack [PID] > thread_dump.txt

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分析thread dump文件，我发现大量线程处于RUNNABLE状态，执行着相似的方法调用。

为了进一步定位热点方法，我使用了async-profiler工具：

1. $ ./profiler.sh -d 30 -f cpu_profile.svg [PID]

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生成的火焰图清晰地显示了一个自定义的排序算法占用了大量CPU时间。

3. 应用层面优化：重构算法
找到了罪魁祸首，我立即查看了相关代码。这是一个用于大量数据的自定义排序算法，原本设计用于小规模数据，但随着业务增长，它的性能问题暴露无遗。

我迅速重构了算法，使用Java 8的并行流进行优化：

1. List<Data> sortedData = data.parallelStream()
   
2.     .sorted(Comparator.comparing(Data::getKey))
   
3.     .collect(Collectors.toList());

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同时，我添加了缓存机制，避免重复计算：

1. @Cacheable("sortedData")
   
2. public List<Data> getSortedData() {
   
3.     // 优化后的排序逻辑
   
4. }

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4. 数据库优化：索引与查询改进
在排查过程中，我还发现了一些低效的数据库查询。使用explain命令分析SQL语句：

EXPLAIN SELECT * FROM large_table WHERE status = 'ACTIVE';

结果显示这个查询导致了全表扫描。我立即添加了合适的索引：

CREATE INDEX idx_status ON large_table(status);

并重写了部分ORM查询，使用更高效的原生SQL：

1. @Query(value = "SELECT * FROM large_table WHERE status = :status", nativeQuery = true)
   
2. List<LargeTable> findByStatus(@Param("status") String status);

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5. 部署优化：资源隔离
为了防止单个服务影响整个系统，我决定使用Docker进行资源隔离。创建了如下的Dockerfile：

1. FROM openjdk:11-jre-slim
   
2. COPY target/myapp.jar app.jar
   
3. ENTRYPOINT ["java", "-Xmx2g", "-jar", "/app.jar"]

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并使用Docker Compose进行服务编排，限制了CPU和内存使用：

1. version: '3'
   
2. services:
   
3.   myapp:
   
4.     build: .
   
5.     deploy:
   
6.       resources:
   
7.         limits:
   
8.           cpus: '0.50'
   
9.           memory: 512M

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6. 监控告警：防患未然
最后，为了避免类似问题再次发生，我升级了监控系统。使用Prometheus和Grafana搭建了全面的监控平台，并设置了更加智能的告警规则：

1. - alert: HighCPUUsage
   
2.   expr: 100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
   
3.   for: 5m
   
4.   labels:
   
5.     severity: warning
   
6.   annotations:
   
7.     summary: "High CPU usage detected"
   
8.     description: "CPU usage is above 80% for more than 5 minutes"

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结语：危机与成长
经过近4小时的奋战，系统终于恢复了正常。CPU使用率降到了30%以下，服务响应时间也恢复到了毫秒级。

这次经历让我深刻意识到，在追求业务快速发展的同时，我们不能忽视技术债务的累积。定期的代码审查、性能测试和压力测试是必不可少的。同时，建立完善的监控和告警机制，能够帮助我们更快地发现和解决问题。

虽然这次事件可能会影响我的年终绩效，但它带给我的经验和教训是无价的。持续学习和改进永远是我们的必修课。

凌晨的阳台上，我望着渐亮的天空，心中暗自庆幸：又一次化险为夷。但我知道，明天将是新的挑战，我们还有很长的路要走。
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