通常我们所说的 CPU 使用率过高，这里面其实隐含着一个用来比较高与低的基准值，比如 JVM 在峰值负载下的平均 CPU 利用率为 40％，如果 CPU 使用率飙到 80% 就可以被认为是不正常的。

典型的 JVM 进程包含多个 Java 线程，其中一些在等待工作，另一些则正在执行任务。在单个 Java 程序的情况下，线程数可以非常低，而对于处理大量并发事务的互联网后台来说，线程数可能会比较高。

对于 CPU 的问题，最重要的是要找到是哪些线程在消耗 CPU，通过线程栈定位到问题代码；如果没有找到个别线程的 CPU 使用率特别高，我们要怀疑到是不是线程上下文切换导致了 CPU 使用率过高。下面我们通过一个实例来学习 CPU 问题定位的过程。

定位高 CPU 使用率的线程和代码

写一个模拟程序来模拟 CPU 使用率过高的问题，这个程序会在线程池中创建 4096 个线程。代码如下：

@SpringBootApplication

@EnableScheduling

public class DemoApplication {

//创建线程池，其中有4096个线程。

private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4096);

//全局变量，访问它需要加锁。

private int count;

//以固定的速率向线程池中加入任务

@Scheduled(fixedRate = 10)

public void lockContention() {

IntStream.range(0, 1000000)

.forEach(i -> executor.submit(this::incrementSync));

}

//具体任务，就是将count数加一

private synchronized void incrementSync() {

count = (count + 1) % 10000000;

}

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);

}

}

在 Linux 环境下启动程序：

java -Xss256k -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

请注意，这里我将线程栈大小指定为 256KB。对于测试程序来说，操作系统默认值 8192KB 过大，因为我们需要创建 4096 个线程。

使用 top 命令，我们看到 Java 进程的 CPU 使用率达到了 262.3%，注意到进程 ID 是 4361。

image.png

接着我们用更精细化的 top 命令查看这个 Java 进程中各线程使用 CPU 的情况：

#top -H -p 4361

image.png

从图上我们可以看到，有个叫“scheduling-1”的线程占用了较多的 CPU，达到了 42.5%。因此下一步我们要找出这个线程在做什么事情。

为了找出线程在做什么事情，我们需要用 jstack 命令生成线程快照，具体方法是：

jstack 4361

jstack 的输出比较大，你可以将输出写入文件：

jstack 4361 > 4361.log

然后我们打开 4361.log，定位到第 4 步中找到的名为“scheduling-1”的线程，发现它的线程栈如下：

image.png

从线程栈中我们看到了AbstractExecutorService.submit这个函数调用，说明它是 Spring Boot 启动的周期性任务线程，向线程池中提交任务，这个线程消耗了大量 CPU。

进一步分析上下文切换开销

一般来说，通过上面的过程，我们就能定位到大量消耗 CPU 的线程以及有问题的代码，比如死循环。但是对于这个实例的问题，你是否发现这样一个情况：Java 进程占用的 CPU 是 262.3%， 而“scheduling-1”线程只占用了 42.5% 的 CPU，那还有将近 220% 的 CPU 被谁占用了呢？

不知道你注意到没有，我们在第 4 步用top -H -p 4361命令看到的线程列表中还有许多名为“pool-1-thread-x”的线程，它们单个的 CPU 使用率不高，但是似乎数量比较多。你可能已经猜到，这些就是线程池中干活的线程。那剩下的 220% 的 CPU 是不是被这些线程消耗了呢？

要弄清楚这个问题，我们还需要看 jstack 的输出结果，主要是看这些线程池中的线程是不是真的在干活，还是在“休息”呢？

image.png

通过上面的图我们发现这些“pool-1-thread-x”线程基本都处于 WAITING 的状态，那什么是 WAITING 状态呢？或者说 Java 线程都有哪些状态呢？你可以通过下面的图来理解一下：

image.png

从图上我们看到“Blocking”和“Waiting”是两个不同的状态，我们要注意它们的区别：

Blocking 指的是一个线程因为等待临界区的锁(Lock 或者 synchronized 关键字)而被阻塞的状态，请你注意的是处于这个状态的线程还没有拿到锁。

Waiting 指的是一个线程拿到了锁，但是需要等待其他线程执行某些操作。比如调用了 Object.wait、Thread.join 或者 LockSupport.park 方法时，进入 Waiting 状态。前提是这个线程已经拿到锁了，并且在进入 Waiting 状态前，操作系统层面会自动释放锁，当等待条件满足，外部调用了 Object.notify 或者 LockSupport.unpark 方法，线程会重新竞争锁，成功获得锁后才能进入到 Runnable 状态继续执行。

回到我们的“pool-1-thread-x”线程，这些线程都处在“Waiting”状态，从线程栈我们看到，这些线程“等待”在 getTask 方法调用上，线程尝试从线程池的队列中取任务，但是队列为空，所以通过 LockSupport.park 调用进到了“Waiting”状态。那“pool-1-thread-x”线程有多少个呢？通过下面这个命令来统计一下，结果是 4096，正好跟线程池中的线程数相等。

image.png

你可能好奇了，那剩下的 220% 的 CPU 到底被谁消耗了呢？分析到这里，我们应该怀疑 CPU 的上下文切换开销了，因为我们看到 Java 进程中的线程数比较多。下面我们通过 vmstat 命令来查看一下操作系统层面的线程上下文切换活动：

image.png

其中 cs 那一栏表示线程上下文切换次数，in 表示 CPU 中断次数，我们发现这两个数字非常高，基本证实了我们的猜测，线程上下文切切换消耗了大量 CPU。那么问题来了，具体是哪个进程导致的呢？

我们停止 Spring Boot 测试程序，再次运行 vmstat 命令，会看到 in 和 cs 都大幅下降了，这样就证实了引起线程上下文切换开销的 Java 进程正是 4361。

image.png

总结

当我们遇到 CPU 过高的问题时，首先要定位是哪个进程的导致的，之后可以通过top -H -p pid命令定位到具体的线程。其次还要通 jstack 查看线程的状态，看看线程的个数或者线程的状态，如果线程数过多，可以怀疑是线程上下文切换的开销，我们可以通过 vmstat 和 pidstat 这两个工具进行确认。