服务器 CPU 负载过高,如何定位问题

本文介绍了排查CPU故障的常用命令,如top、ps、jstack等,以及应用负载高时的解决办法。同时,还分析了CPU负载低但负载高的可能原因,并给出了监控发现线上机器内存占用率高时的优化步骤。

一、排查 CPU 故障的常用命令

  1. top:Linux命令。可以实时查看各个进程的 CPU 使用情况。也可以查看最近一段时间的 CPU 使用情况。默认按 CPU 使用率排序。
  2. ps: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。

二、应用负载高的时候怎么办?

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。CPU 负载过高解决问题过程:

  1. 使用【top】命令定位异常进程,可发现 PID 为 12836 的 CPU 和内存占用率都非常高:

备注: top 命令默认每 3 秒刷新一次。可以通过top -d <刷新时间间隔>来指定刷新频率,如top -d 0.1top -d 0.01等。top 执行时,也可以按“s”键,修改时间间隔。

  1. 使用top -Hp PID查看该 PID 对应进程下各个线程的 CPU 使用情况:

PID(Process Identification)操作系统里指进程识别号,也就是进程标识符。操作系统里每打开一个程序都会创建一个进程 ID,即 PID。PID 是各进程的代号,每个进程有唯一的 PID 编号。它是进程运行时系统分配的,并不代表专门的进程。在运行时 PID 是不会改变标识符的,但是进程终止后 PID 标识符就会被系统回收,就可能会被继续分配给新运行的程序。

  1. 使用【printf “%x\n” 线程号】将异常线程号转化为 16 进制

  1. 使用【jstack 进程号|grep 16进制异常线程号 -A90】来定位异常代码的位置(最后的-A90是日志行数,也可以输出为文本文件或使用其他数字)。可以看到异常代码的位置:

找到相应代码检查,发现确实有死循环存在。

三、什么场景会造成 CPU 低而负载确很高呢?

负载总结为一句话就是:需要运行处理但又必须等待队列前的进程处理完成的进程个数。具体来说,也就是如下两种情况:
等待被授权予 CPU 运行权限的进程、等待磁盘 I/O 完成的进程。

CPU 低而负载高也就是说等待磁盘 I/O 完成的进程过多,就会导致队列长度过大,这样就体现到负载过大了,但实际是此时 CPU 被分配去执行别的任务或空闲,具体场景有如下几种:

①数据库抖动,造成线程队列 hang 住,负载升高
②磁盘读写请求过多就会导致大量 I/O 等待。CPU 的工作效率要高于磁盘,而进程在 CPU 上面运行需要访问磁盘文件,这个时候 CPU 会向内核发起调用文件的请求,让内核去磁盘取文件,这个时候会切换到其他进程或者空闲,这个任务就会转换为不可中断睡眠状态。当这种读写请求过多就会导致不可中断睡眠状态的进程过多,从而导致负载高,CPU 低的情况。
③外接硬盘故障,常见有挂了 NFS,但是 NFS server 故障
比如系统挂载了外接硬盘如 NFS 共享存储,经常会有大量的读写请求去访问 NFS 存储的文件,如果这个时候 NFS Server 故障,那么就会导致进程读写请求一直获取不到资源,从而进程一直是不可中断状态,造成负载很高。

四、监控发现线上机器内存占用率居高不下,如何分析进行优化?

  1. 使用top -p pid针对所要查的 pid 查看该进程的 CPU 和内存以及负载情况。
  2. jmap -histo:live [pid],然后分析具体的对象数目和占用内存大小,从而定位代码。
  3. jmap -dump:live,format=b,file=xxx.xxx [pid],然后利用 MAT 工具分析是否存在内存泄漏等等。
<think>好的,我现在需要帮助用户解决服务器CPU负载的问题。首先,我得仔细看看用户提供的引用资料,里面提到了一些可能的原因和解决方案。用户已经给出五个引用,我需要结合这些信息来整理出有效的解决步骤。 首先,根据引用[2],处于RUNNABLE状态的线程如果是纯Java运算,会消耗CPU,而网络IO等待时不消耗。这可能意味着需要检查应用程序中是否有CPU消耗的代码。引用[4]提到kswapd0进程频繁分页导致CPU负载,这可能和内存不足有关,导致频繁使用交换分区。引用[5]中的vmstat输出显示有较的系统中断(in)和上下文切换(cs),可能暗示进程调度频繁或IO问题。 接下来,我需要整理一个系统化的排查流程。用户可能需要逐步检查CPU使用率、负载情况,然后分析进程和线程,查看是否有异常的进程占用过资源。比如使用top或htop命令查看实时情况。然后,利用性能分析工具如perf或jstack来定位具体代码问题,如果是Java应用的话。 然后,优化方向可能包括代码层面的优化,比如减少不必要的计算,优化算法,或者引入缓存机制。另外,调整系统参数,比如虚拟内存设置,减少分页操作,或者调整线程池配置,避免过多线程竞争CPU资源。同时,负载均衡策略也很重要,如引用[1]提到的Nginx配置,可以通过一致性哈希等方法分散请求,避免单节点过载。 需要注意的是,引用[3]强调不能单纯调大参数,而是要理解原理,根据环境调整。所以解决方案需要针对具体情况,比如如果是数据库查询慢导致CPU,可能需要优化SQL语句或索引。 最后,总结时需要分步骤,结构清晰,确保用户能够逐步实施。同时生成相关问题,帮助用户深入理解问题,比如如何分析线程状态、内存不足如何处理等。</think>### 如何降低服务器CPU负载的解决方案 #### 一、排查问题根源 1. **查看CPU使用率与负载关系** 使用`top`或`htop`命令确认CPU使用率(%CPU)与负载(Load Average)是否匹配。若负载CPU使用率低,可能由以下原因导致: - 内存不足触发频繁分页(kswapd0进程活跃)[^4] - I/O等待(如磁盘或网络阻塞) - 进程竞争锁导致的线程阻塞[^2] 2. **分析进程与线程状态** - 通过`pidstat -t -p <PID> 1`查看线程状态,重点关注处于`RUNNABLE`的线程是否执行纯计算任务[^2] - 使用`vmstat 1`检查`cs`(上下文切换)和`wa`(I/O等待)指标,若`wa`持续>10%,需优化I/O[^5] ```bash procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 1 0 0 2684984 310452 2364304 0 0 5 17 19 35 4 2 94 0 0 ``` 3. **定位消耗代码** - Java应用:使用`jstack <PID>`导出线程堆栈,分析`RUNNABLE`线程的代码逻辑 - C/C++应用:通过`perf top`或`gdb`抓取热点函数 - PHP应用:结合Xdebug生成函数调用跟踪日志[^3] --- #### 二、针对性优化措施 1. **内存不足场景** - 增加物理内存或减少内存占用 - 调整`/proc/sys/vm/swappiness`降低交换分区使用优先级[^4] - 优化程序内存分配(如避免内存泄漏、使用对象池) 2. **I/O密集型场景** - 数据库优化:添加索引、拆分大查询、启用缓存 - 文件读写:使用SSD替换HDD,或采用内存文件系统(如tmpfs) - 网络IO:升级网卡、启用TCP Fast Open 3. **计算密集型场景** - 代码级优化: - 避免嵌套循环(时间复杂度优化) - 使用空间换时间(如预计算、缓存结果) - 并行化处理(如多线程/进程、GPU加速) - 算法优化: - 替换$O(n^2)$算法为$O(n\log n)$算法(如快速排序替代冒泡排序) $$T(n) = 2T(n/2) + O(n) \Rightarrow O(n\log n)$$ 4. **配置调优示例** ```nginx # Nginx负载均衡配置(减少单节点压力)[^1] upstream cluster { server srv1 weight=3; # 权重分配 server srv2; server srv3 backup; # 备用服务器 fair; # 公平调度 } ``` --- #### 三、长期监控与防护 1. **建立基线指标** - 通过`sar -u 1 10`记录正常CPU使用模式 - 使用Prometheus+Grafana设置阈值告警 2. **防御性设计** - 限流降级:通过令牌桶算法限制QPS - 自动扩容:Kubernetes HPA根据CPU负载弹性伸缩 --- 相关问题
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