jstack: Java占用高CPU分析之- GC Task Thread

本文介绍如何利用jstack工具进行Java应用的线程堆栈跟踪,通过具体步骤展示如何定位并解决由未关闭的数据库连接导致的高CPU占用问题。

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jstack 是JDK自带的堆栈跟踪工具,作用有两个:

  1. 为Java 进程或者核心文件打印出线程的堆栈信息;
  2. 远程调试服务器。

查看用法:

jstack -help
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F [-m] [-l] <pid>
(to connect to a hung process)
jstack [-m] [-l] <executable> <core>
(to connect to a core file)
jstack [-m] [-l] [server_id@]<remote server IP or hostname>
(to connect to a remote debug server)

Options:
-F to force a thread dump. Use when jstack <pid> does not respond (process is hung)
-m to print both java and native frames (mixed mode)
-l long listing. Prints additional information about locks
-h or -help to print this help message

下面开始具体的调试步骤:

  1. top 命令可以看到具体的Java进程号:(注意这里的PID是进程ID)

pid

2. 然后按 Shift + h 直接列出线程号:注意这里的PID是线程ID(对应的是native 线程的id, 即nid)

tid

3. 可以看到主要是19226和19227这两个线程消耗大量的CPU,而且时间累占用了一个小时左右,需要把线程号转换成十六进制,因为打印出来的堆栈信息里面的线程号是十六进制形式: printf “%x/n” 19226

printf

4. 获得占用CPU的Java进程号和线程号后可以用jstack工具来打印堆栈信息了:

(1) 先把整个进程堆栈信息打印预览: jstack 19214

stack1

stack2

(2)如果要快速定位线程造成的问题用:jstack [PID(进程号)] | grep [PID(线程号十六进制)] -A 10

stack3 

5. 从进程和线程的堆栈信息可以看出是JVM的GC线程一直在占用大量CPU, 定位代码得出的结论是:Java程序连MySQL频繁new connection而且没有调用close方法,导致GC线程一直占用CPU。


### Java程序导致CPU使用率过的原因 Java程序可能导致CPU使用率过的主要原因可以归纳为以下几个方面: 1. **死循环或逻辑错误** 如果程序中存在未被发现的死循环或者不合理的递归用,会持续占用CPU资源而无法释放。这种情况下,线程会长时间处于运行状态,从而显著增加CPU负担[^1]。 2. **频繁的垃圾回收 (GC)** 当堆内存不足时,JVM会触发频繁的垃圾回收操作。如果对象分配过多或内存泄漏发生,则会导致Full GC频率上升,进而使CPU利用率升[^3]。 3. **并发下的锁竞争** 在多线程环境中,不当的同步机制设计(如过度依赖synchronized关键字)会造成大量线程等待获取锁的时间延长,最终表现为某些线程长时间持有锁而导致其他线程不断尝试进入临界区,增加了不必要的计算开销[^2]。 4. **I/O阻塞与回延迟** 虽然严格来说这不是直接由CPU引起的性能瓶颈,但如果异步任务执行耗时较长且没有合理控制其数量上限的话,也可能间接引发类似的症状——即看似无谓地耗费了较多处理器周期去轮询完成情况等信息。 5. **算法效率低下** 使用低效的数据结构或复杂度较的算法同样会使特定场景下出现异常增长的现象;比如O(n²)级别的排序方法应用于大规模数据集之上就会显得力不从心。 --- ### 解决方案 针对以上提到的各种可能性,以下是几种常见的应对策略及其具体实施方式: #### 工具辅助分析 - 利用`jps`, `top -H -p <PID>`, 和 `jstack`命令组合快速定位到具体的热点线程以及它们当前所处的状态描述文件(java.txt),以便进一步深入研究潜在问题根源所在之处。 ```bash jps # 找出目标java应用程序对应的pid号 top -b -n 1 -H -p ${JAVA_PID} | sort -nk9r| head -n 5 # 显示前五个最忙的子线程详情 jstack ${JAVA_PID} >> /path/to/java_thread_dump.log # 记录完整的线程转储记录供后续审查用途 ``` #### 性能化建议 - 对于检测出来的长期活跃却贡献有限价值的任务单元重新评估必要性,并设法减少重复运算次数甚至彻底移除冗余部分; - 定期检查是否存在内存泄露隐患并通过整初始参数配置(-Xms,-Xmx)等方式缓解因满载触发的强制清理动作带来的额外压力; - 避免滥用全局变量共享资源模型,在必要的时候引入读写分离技术降低互斥访问冲突概率; - 替换掉那些表现欠佳的核心组件实现版本,选用经过实践检验更加效的替代品[^2]。 #### 测试验证效果 最后一步也是至关重要的环节就是确认所做的改动确实达到了预期目的而不是适得其反。可以通过部署自动化回归测试套件配合实时监控仪表盘展示各项指标变化趋势图来进行全方位考量[^2]。 ```python import time def simulate_optimized_task(): start_time = time.time() result = sum(range(10_000)) # 更效的操作代替原版可能存在的低效代码 end_time = time.time() print(f"Task completed in {end_time - start_time:.6f} seconds.") ``` ---
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