大家好，今天給大家分享一個線上服務(wù)器突然cpu狂飆到900%的一個生產(chǎn)事故案例，相信對大家一定會有一定的用處！因為我們平時開發(fā)好的系統(tǒng)部署到線上服務(wù)器后基本上就不用怎么管了，系統(tǒng)自己會不停地運行，無非就是數(shù)據(jù)庫里積累的數(shù)據(jù)會越來越多而已。

但是有的時候，如果因為系統(tǒng)開發(fā)的時候遺留下來的一些bug或者漏洞，然后線上生產(chǎn)環(huán)境下運行的時候萬一在某些特殊的額情況下觸發(fā)了這個bug或者漏洞，就可能導(dǎo)致我們開發(fā)好的線上系統(tǒng)無法正常運行，此時就優(yōu)可能導(dǎo)致線上服務(wù)器cpu負(fù)載狂飆到百分之幾百！下面，我們就正式開始分析這個生產(chǎn)案例。

話說，有一天下午，我正坐在工位上悠閑地喝著咖啡，突然接到運維一個緊急電話，說線上的Java系統(tǒng)部署的服務(wù)器CPU使用率突然飆升到了900%！我的第一反應(yīng)是：“啥？CPU使用率還能超過100%？這不是在開玩笑吧！”但事實擺在眼前，由不得我不信。

一、問題初現(xiàn)：CPU使用率離奇飆升

我迅速登錄到服務(wù)器上，使用top命令查看CPU使用情況。媽呀，CPU使用率確實快爆表了！一般來說，CPU使用率超過100%就意味著有多個核心都在滿負(fù)荷運行，但飆到900%簡直是前所未聞。

我開始懷疑是不是自己眼花看錯了，或者是系統(tǒng)出了什么bug。但經(jīng)過多次確認(rèn)，CPU使用率確實穩(wěn)穩(wěn)地保持在900%左右。這下我徹底懵了，這到底是什么鬼情況？

二、初步分析：可能的原因

我冷靜下來，開始分析可能導(dǎo)致CPU使用率飆升的原因：

1、多線程瘋狂：Java應(yīng)用是個多線程的大家伙，是不是某個線程池里的線程數(shù)設(shè)置得太多了，導(dǎo)致線程爆炸？這些線程可能在瘋狂地執(zhí)行某些操作，導(dǎo)致CPU使用率飆升。

2、死循環(huán)或高復(fù)雜度算法：代碼里是不是有死循環(huán)，或者某個算法的時間復(fù)雜度太高，把CPU給榨干了？這種情況在之前也發(fā)生過，某個開發(fā)人員不小心寫了個死循環(huán)，導(dǎo)致CPU使用率一直居高不下。

3、外部攻擊：系統(tǒng)是不是被黑客攻擊了，比如DDoS攻擊，導(dǎo)致CPU使用率異常？雖然我們的系統(tǒng)安全性一直做得不錯，但也不能完全排除這種可能性。

4、資源爭搶：是不是多個應(yīng)用部署在同一臺服務(wù)器上，互相搶資源，把CPU給搶爆了？我查看了一下服務(wù)器的部署情況，發(fā)現(xiàn)確實有幾個其他的應(yīng)用也在運行。

三、深入調(diào)查：一步步定位問題

1. 查看Java進(jìn)程

為了找出問題的根源，我先用ps -ef | grep java命令找到Java進(jìn)程的PID。然后使用top -H -p [PID]命令查看該進(jìn)程下所有線程的CPU使用情況。經(jīng)過一番查找，我發(fā)現(xiàn)有一個線程的CPU使用率特別高，肯定是它搞的鬼！

2. 線程Dump分析

接下來，我用jstack [PID]命令生成了Java進(jìn)程的線程Dump文件。然后找到那個CPU使用率高的線程的線程ID，轉(zhuǎn)換成16進(jìn)制，在Dump文件里搜索。嘿，還真找到了！我一看線程棧，原來是在執(zhí)行某個復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫查詢操作！

3. 代碼審查與SQL優(yōu)化

拿到這個線索后，我趕緊去審查對應(yīng)的代碼。一看，果然發(fā)現(xiàn)了一個問題：查詢語句里有個地方使用了笛卡爾積，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量一大，查詢就特別慢，CPU也跟著飆高。我趕緊把這個問題反饋給了這部分代碼的負(fù)責(zé)同學(xué)，并讓他們優(yōu)化SQL語句。經(jīng)過一番努力，他們重寫了查詢語句，確保了查詢效率。改完后，本地測試一下，查詢速度果然快多了。

4. 檢查線程池配置

在解決數(shù)據(jù)庫查詢問題的同時，我也開始檢查線程池的配置。我發(fā)現(xiàn)線程數(shù)確實設(shè)置得有點多，根據(jù)服務(wù)器的核心數(shù)和業(yè)務(wù)需求，我調(diào)整了一下線程數(shù)，避免線程過多導(dǎo)致資源爭搶。

5. 監(jiān)控與日志分析

在解決問題的過程中，我還加強(qiáng)了監(jiān)控和日志分析。我配置了系統(tǒng)監(jiān)控工具，實時監(jiān)控服務(wù)器的CPU、內(nèi)存、磁盤等性能指標(biāo)。同時，我也增加了日志記錄的詳細(xì)程度，以便在出現(xiàn)問題時能夠更快地定位問題。

四、解決問題：綜合施策，徹底根治

經(jīng)過一系列的調(diào)查和分析，我終于找到了問題的根源，并采取了相應(yīng)的措施來解決問題：

1、優(yōu)化SQL語句：開發(fā)團(tuán)隊重寫了復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫查詢語句，避免了笛卡爾積的使用，提高了查詢效率。

2、調(diào)整線程池配置：我根據(jù)服務(wù)器的核心數(shù)和業(yè)務(wù)需求，合理設(shè)置了線程池的線程數(shù)，避免了線程過多導(dǎo)致的資源爭搶。

3、加強(qiáng)監(jiān)控和日志分析：我配置了系統(tǒng)監(jiān)控工具，并增加了日志記錄的詳細(xì)程度，以便在出現(xiàn)問題時能夠更快地定位問題。

4、分離部署：為了避免多個應(yīng)用互相搶資源導(dǎo)致的問題，我將部分應(yīng)用遷移到了其他服務(wù)器上，確保了資源的合理分配。

改完代碼和配置后，我重新部署了應(yīng)用，并密切監(jiān)控CPU使用情況。過了一會兒，CPU使用率終于降下來了，回到了正常的水平。我心里的一塊大石頭也終于落地了。

五、總結(jié)與反思：經(jīng)驗教訓(xùn)與未來規(guī)劃

這次事件雖然驚心動魄，但也給了我們一些寶貴的教訓(xùn)和啟示：

1、代碼審查要嚴(yán)格：定期對代碼進(jìn)行審查，及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在的性能問題。這次事件就是由于一個不經(jīng)意的笛卡爾積導(dǎo)致的。

2、監(jiān)控要到位：建立完善的監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)控服務(wù)器的各項性能指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)異常立即處理。這次我們能夠迅速定位問題并解決，很大程度上得益于監(jiān)控系統(tǒng)的幫助。

3、資源規(guī)劃要合理：根據(jù)業(yè)務(wù)需求合理分配服務(wù)器資源，避免資源爭搶導(dǎo)致性能問題。這次我們將部分應(yīng)用遷移到其他服務(wù)器上，就是出于這個考慮。

4、多線程使用需謹(jǐn)慎：在使用多線程時，要特別注意線程數(shù)的設(shè)置和線程的管理，避免線程爆炸導(dǎo)致性能問題。這次事件就是由于線程數(shù)設(shè)置過多導(dǎo)致的。

通過這次事件的處理，我們不僅解決了CPU使用率飆升的問題，還對整個系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性進(jìn)行了一次全面的檢查和優(yōu)化。同時，我們也意識到自己在系統(tǒng)運維和代碼審查方面還有待加強(qiáng)。未來，我們將繼續(xù)加強(qiáng)這方面的工作，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和業(yè)務(wù)的順利發(fā)展。希望以后不會再遇到這么離譜的問題了！