一个应用占用CPU很高，除了确实是计算密集型应用之外，通常原因都是出现了死循环。
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以我们最近出现的一个实际故障为例，介绍怎么定位和解决这类问题。
根据top命令，发现PID为28555的Java进程占用CPU高达200%，出现故障。
通过ps aux | grep PID命令，可以进一步确定是tomcat进程出现了问题。但是，怎么定位到具体线程或者代码呢？
首先显示线程列表:
ps -mp pid -o THREAD,tid,time
找到了耗时最高的线程28802，占用CPU时间快两个小时了！
其次将需要的线程ID转换为16进制格式：
printf "%x " tid
最后打印线程的堆栈信息：
jstack pid |grep tid -A 30
找到出现问题的代码了！
现在来分析下具体的代码：ShortSocketIO.readBytes(ShortSocketIO.java:106)
ShortSocketIO是应用封装的一个用短连接Socket通信的工具类。readBytes函数的代码如下：
public byte[] readBytes(int length) throws IOException {
if ((this.socket == null) || (!this.socket.isConnected())) {
throw new IOException("++++ attempting to read from closed socket");
}
byte[] result = null;
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
if (this.recIndex >= length) {
bos.write(this.recBuf, 0, length);
byte[] newBuf = new byte[this.recBufSize];
if (this.recIndex > length) {
System.arraycopy(this.recBuf, length, newBuf, 0, this.recIndex - length);
}
this.recBuf = newBuf;
this.recIndex -= length;
} else {
int totalread = length;
if (this.recIndex > 0) {
totalread -= this.recIndex;
bos.write(this.recBuf, 0, this.recIndex);
this.recBuf = new byte[this.recBufSize];
this.recIndex = 0;
}
int readCount = 0;
while (totalread > 0) {
if ((readCount = this.in.read(this.recBuf)) > 0) {
if (totalread > readCount) {
bos.write(this.recBuf, 0, readCount);
this.recBuf = new byte[this.recBufSize];
this.recIndex = 0;
} else {
bos.write(this.recBuf, 0, totalread);
byte[] newBuf = new byte[this.recBufSize];
System.arraycopy(this.recBuf, totalread, newBuf, 0, readCount - totalread);
this.recBuf = newBuf;
this.recIndex = (readCount - totalread);
}
totalread -= readCount;
}
}
}
问题就出在标红的代码部分。如果this.in.read()返回的数据小于等于0时，循环就一直进行下去了。而这种情况在网络拥塞的时候是可能发生的。
至于具体怎么修改就看业务逻辑应该怎么对待这种特殊情况了。
最后，总结下排查CPU故障的方法和技巧有哪些：
1、top命令：Linux命令。可以查看实时的CPU使用情况。也可以查看最近一段时间的CPU使用情况。
2、PS命令：Linux命令。强大的进程状态监控命令。可以查看进程以及进程中线程的当前CPU使用情况。属于当前状态的采样数据。
3、jstack：Java提供的命令。可以查看某个进程的当前线程栈运行情况。根据这个命令的输出可以定位某个进程的所有线程的当前运行状态、运行代码，以及是否死锁等等。
4、pstack：Linux命令。可以查看某个进程的当前线程栈运行情况。
解决方案
1. 排查应用是否创建了过多的线程
通过jstack确定应用创建了多少线程？超量创建的线程的堆栈信息是怎样的？谁创建了这些线程？一旦明确了这些问题，便很容易解决。
2. 调整操作系统线程数阈值
操作系统会限制进程允许创建的线程数，使用ulimit -u命令查看限制。某些服务器上此阈值设置的过小，比如1024。一旦应用创建超过1024个线程，就会遇到java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread问题。如果是这种情况，可以调大操作系统线程数阈值。
3. 增加机器内存
如果上述两项未能排除问题，可能是正常增长的业务确实需要更多内存来创建更多线程。如果是这种情况，增加机器内存。
4. 减小堆内存
一个老司机也经常忽略的非常重要的知识点：线程不在堆内存上创建，线程在堆内存之外的内存上创建。所以如果分配了堆内存之后只剩下很少的可用内存，依然可能遇到java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread。考虑如下场景：系统总内存6G，堆内存分配了5G，永久代512M。在这种情况下，JVM占用了5.5G内存，系统进程、其他用户进程和线程将共用剩下的0.5G内存，很有可能没有足够的可用内存创建新的线程。如果是这种情况，考虑减小堆内存。
5. 减少进程数
这和减小堆内存原理相似。考虑如下场景：系统总内存32G，java进程数5个，每个进程的堆内存6G。在这种情况下，java进程总共占用30G内存，仅剩下2G内存用于系统进程、其他用户进程和线程，很有可能没有足够的可用内存创建新的线程。如果是这种情况，考虑减少每台机器上的进程数。
6. 减小线程栈大小
线程会占用内存，如果每个线程都占用更多内存，整体上将消耗更多的内存。每个线程默认占用内存大小取决于JVM实现。可以利用-Xss参数限制线程内存大小，降低总内存消耗。例如，JVM默认每个线程占用1M内存，应用有500个线程，那么将消耗500M内存空间。如果实际上256K内存足够线程正常运行，配置-Xss256k，那么500个线程将只需要消耗125M内存。（注意，如果-Xss设置的过低，将会产生java.lang.StackOverflowError错误）