FullGC 过多 为什么会让CPU飙升100%

像脑筋急转弯一样,绕来绕去的

因为 FullGC进入了死循环,而FullGC 的时候通常用户线程是需要为GC线程让步的,所以这个线程就会一直抢占CPU ,所以其他的线程都需要等待,导致程序所有功能都不能正常运行。
通常cpu飙升100%说明有线程可能又死循环
为什么会进入FullGCC的死循环呢?
对象分配到JVM的内存空间,是有分配策略的,比如:
1、大对象优先分配老年代
2、对象优先分配到年轻代的 Eden区,然后是 servicer1区,然后是老年代
3、老对象也会放到老年代
4、分配担保: 就是在年轻代的两个区都放不下的时候,就分配到老年代,如果老年代也放不下了,那么久进行fullGC 
这个时候就会触发FullGC 
FullGC 是会回收堆内存中所有地方的对象,回收了之后,程序继续判断 老年代是不是可以放下,
如果能,放下当前代放入的对象到堆内存
但是下次再进来的对象从年轻代问了一圈后,发现老年代也又满了,这个时候久再触发FullGCC,如此循环往复
垃圾回收这个线程 进入了死循环,一直抢占CPU资源,而且他是独占似的,这就造成了其他线程获取不到cpu,cpu利用率到达最高,所以飙升100%
另外一种,如果不能, 那么直接抛出OOM内存溢出错误
所以
cpu飙升 和OOM 都是因为有对象占用了内存空间,垃圾回收收不掉的情况。
不同点在于,cpu100% 是回收后管点用,部分对象可以被回收,但是只能暂时维持,很快就又占满内存,所以要不停回收;
OOM是,撑不下去了,报错把,FullGCC都毫无作用了
<think>嗯,用户这次的问题很具体:在16G内存、8核CPU的物联网服务器环境下,使用Netty时CPU占用率经常达到100%。需要结合之前的讨论和新的引用内容来分析原因。 用户提供的引用信息很有价值:引用[1]提到Linux内核的RPS特性可以通过绑定连接和CPU来提升性能,引用[2]给出了实际测试案例(两台8核机器各模拟60万连接),引用[3][4]则提示了内存和缓存方面的风险。这些都需要融入分析中。 从技术角度看,CPU满载的根源无非是计算资源供不应求。具体到Netty物联网场景,需要重点考察几个维度: - 线程模型是否合理:Netty默认的worker线程数通常是核心数*2(即16个),如果线程阻塞或任务分配不均会导致CPU过载 - 内存压力:引用[3]提到Redis单机100G内存的案例,反观用户仅16G内存,若连接数过多(按之前计算每连接30KB算约50万连接)可能引发频繁GC - 系统配置:引用[1]的RPS优化若未开启,网卡中断可能集中在单核 - 业务逻辑:物联网设备频繁重连(如引用[4]的缓存雪崩场景)会造成额外负担 用户可能忽略了某些隐藏因素:比如测试环境是否像引用[2]那样使用多IP模拟连接?心跳间隔是否过短?这些都会显著影响CPU。 需要特别提醒用户注意内存瓶颈——16G内存在百万连接下会非常紧张。之前64G内存的方案中每连接30KB的估算在这里可能过于乐观,实际JVM堆外内存消耗可能更高。 最后给出的优化建议必须可落地:比如立即检查netty的worker线程配置、用jstack分析线程状态、调整GC策略等。用户显然需要具体可操作的方案而非理论。</think>在16G内存、8核CPU的物联网服务器上,Netty高并发场景下CPU占用率达100%的原因可从以下五个维度分析: --- ### 一、线程模型配置不当(核心原因) 1. **Worker线程池过载** - 默认配置下,Netty的worker线程数 = CPU核心数 × 2(即16线程) - 单线程需处理数万连接,若业务逻辑存在阻塞操作(如同步数据库调用),会导致线程阻塞 - **计算公式**:$ \text{CPU负载} \propto \frac{\text{连接数} \times \text{每秒请求数} \times \text{单请求耗时}}{\text{worker线程数}} $ *当分子过大时,线程队列堆积引发CPU满载* 2. **Boss线程瓶颈** - 默认单Boss线程处理所有连接接入,高并发时成为瓶颈(需调整为多线程) --- ### 二、内存与GC压力(关键资源限制) 1. **内存不足引发频繁GC** - 16G内存实际可用堆约12-14G - 按每连接消耗30KB计算: $$ \text{最大连接数} = \frac{14 \times 10^9}{30 \times 10^3} \approx 466,000 $$ - 超50万连接时触发频繁Full GC(引用[3]中Redis案例佐证内存压力) 2. **堆外内存泄漏** - Netty的`PooledByteBufAllocator`未正确释放导致Direct Memory泄漏 - 表现:伴随`OutOfDirectMemoryError`的CPU飙升 --- ### 三、系统层瓶颈(需结合引用[1]优化) 1. **网络中断集中** - 未开启RPS(Receive Packet Steering)导致软中断集中在单核 - **优化效果**:开启RPS后网络性能提升20%+(引用[1]) 2. **内核参数限制** ```bash # 检查关键参数 sysctl net.core.somaxconn # 默认128,需调至32768 sysctl net.ipv4.tcp_max_syn_backlog # 默认1024,需调至65536 ``` - 连接建立队列溢出导致重传,消耗额外CPU --- ### 四、业务逻辑缺陷(高频问题) | 问题类型 | CPU表现 | 解决方案 | |---------|--------|---------| | **同步阻塞调用** | Worker线程WAITING激增 | 异步化数据库/缓存操作 | | **频繁心跳超时** | 60% CPU用于断连重建 | 调整心跳超时阈值 | | **消息体过大** | 单连接占用单核100% | 协议分片 + 流控 | --- ### 五、资源规划不足(对比引用[2]) 1. **硬件资源缺口** - 引用[2]中8核16G服务器仅承载6万连接(单客户端) - **当前场景**:若目标连接数>10万,需升级配置或集群化 2. **垂直扩展极限** $$ \text{单机上限} = \min \left( \frac{\text{内存}}{\text{连接内存}}, \frac{\text{CPU算力}}{\text{单连接算力}} \right) $$ - 16G内存+8核CPU的合理负载约5-8万活跃设备 --- ### 优化路线图 ```mermaid graph TD A[CPU 100%] --> B{检查线程状态} B -->|Worker线程阻塞| C[业务异步化改造] B -->|软中断不均衡| D[开启RPS] A --> E{内存分析} E -->|频繁GC| F[扩内存/减连接] E -->|堆外内存泄漏| G[启用-XX:MaxDirectMemorySize] A --> H{压力测试} H --> I[模拟10万设备压测] I --> J[定位热点代码] ``` > **关键行动项**: > 1. 使用`jstack`抓取线程栈,定位阻塞点 > 2. 开启RPS:`echo f > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus`(需内核≥2.6.35) > 3. 添加JVM参数:`-XX:MaxDirectMemorySize=2g -XX:+UseZGC` --- **总结**:CPU满载是线程模型、内存压力、系统配置、业务逻辑四者叠加的结果。优先检查**Netty线程阻塞**和**GC频率**,结合RPS优化网络层。若目标连接数超10万,需考虑水平扩展(如引用[2]的集群方案)。
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