[三板斧]Java定位CPU使用高问题 1.TOP命令,查询消耗CPU高的进程号 PID,并记录下来,按下键盘"H"键,记录高消耗线程号,并将改线程号转换为十六进制 2.使用 jstack [pid]  > xx.log 命令打印进程信息,为了定位准确,可以多来几次 3.打开日志文件,找到十六进制的线程信息,可定位到具体类的某一行. 演示: 1.查询消耗CPU高的进程号 PID,并记录下来 #top top - 18:45:29 up 14 days, 23:27,  6 use

RASP加载后出现JVM CPU占满问题,jstack -F输出信息无法找到对应占用CPU的线程 perf定位到占用CPU的热代码位于Dependencies::find_finalizable_subclass内查看JVM启动时有-Xnoclassgc 参数,发现jdk8中CMSClassUnloadingEnabled默认启用与-Xnoclassgc 有冲突,使用-XX:-CMSClassUnloadingEnabled问题解决 参考:https://blogs.oracle.com/poo

CPU消耗,跟踪定位理论与实践 一．性能指标之资源指标定位方案 1.打tprof报告方法 抓取perfpmr文件 60秒. perfpmr.sh 60 从结果文件中取出tprof.sum 或直接抓取tprof tprof –uskejzlt –x sleep 60 2.分析思路 首先看是Kernel.User.Shared Library中的那个方面占比消耗高.例如,如果是share lib占比比较高,则找到对应的share lib分页,查看具体哪个lib占用CPU高,再查看这个特定的lib中哪

jstack可以定位到线程堆栈,根据堆栈信息我们可以定位到具体代码,所以它在JVM性能调优中使用得非常多.下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息,用到的命令有ps.top.printf.jstack.grep. 第一步先找出Java进程ID,服务器上的Java应用名称为mrf-center: root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep root 21711 1 1 14:47 pts/3

1.top命令找出 2.也可以使用 (1)ps -ef|grep java|grep -v grep (2)jps -l|grep  公司名 然后,记住PID是9529. 3.定位具体的线程或者代码: ps -mp 9529 -o THRAD,tid,time 4.将需要的线程ID转16进制 9530   ---->  253A(注意后面用时A变a) 第二种方式: 5.jstack 进程ID|grep 线程ID -A60

问题描述:       生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高. 解决过程: 1.根据top命令,发现PID为2633的Java进程占用CPU高达300%,出现故障.    2.找到该进程后,如何定位具体线程或代码呢,首先显示线程列表,并按照CPU占用高的线程排序:      [root@localhost logs]# ps -mp 2633 -o THREAD,tid,time | sort -

jstack可以定位到线程堆栈,根据堆栈信息我们可以定位到具体代码,所以它在JVM性能调优中使用得非常多.下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息,用到的命令有ps.top.printf.jstack.grep. 第一步先找出Java进程ID,服务器上的Java应用名称为mrf-center: root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep root 21711 1 1 14:47 pts/3

  转自:  https://my.oschina.net/leejun2005/blog/1524687   摘要: 本文主要针对 Java 服务而言 0.背景 经常做后端服务开发的同学,或多或少都遇到过 CPU 负载特别高的问题.尤其是在周末或大半夜,突然群里有人反馈线上机器负载特别高,不熟悉定位流程和思路的同学可能登上服务器一通手忙脚乱,定位过程百转千回. 对此,也有不少同学曾经整理过相关流程或方法论,类似把大象放进冰箱要几步,传统的方案一般是4步: top oder by with P:

1. 概述 提供一种简单的方法来定位CPU高的问题. 找到CPU高的进程,比如232543: 执行top -H -p pid,找到占用CPU最高的线程号,比如232544,转换成16进制38c60: 执行jstack 232543 > 232543.log用来dump出目前代码栈: 从232543.log中根据线程号38c60查找其中的线程相应的代码栈,则可快速定位相应的业务代码: 2. 步骤 2.0 模拟CPU占用的例子 public class Cpu { public static voi

CPU性能指标      (1)CPU使用率:1) 用户态CPU使用率(包括用户态 user 和低优先级用户态 nice).2) 系统CPU使用率.3) 等待 I/O 的CPU使用率.4) 软中断和硬中断的CPU使用率.5) 虚拟机占用的CPU使用率.   (2)平均负载 Load Average:过去 1 分钟.过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载   (3)进程上下文切换:1) 无法获取资源而导致的自愿上下文切换:2) 被系统强制调度导致的非自愿上下文切换.   (4)CPU缓存命中率

文章来源: http://www.blogjava.net/hankchen/archive/2012/08/09/377735.html 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. (友情提示:本博文章欢迎转载,但请注明出处:hankchen,http://www.blogjava.net/hankchen) 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

1.线程不释放,导致Old区占满,系统不停的FullGC 发现应用并没有在进行FGC,而是进行频繁的YGC. YGC也存在异常,S1和S0区域都是从0直接跳到99% 观察堆大小装太发现Young区内存都是不断的从0到99,而Old区在慢慢递增,还未达到FGC的状态.但预计后续会不停的上涨,导致FGC频道,应用无法提供服务. 在发现YGC频繁之后大约3个小时,终于开始了频繁的FGC,Old区满. 以下是堆大小和FGC的情况: 可以看到差不多10秒钟Old区就用满了导致一次FGC,而且Old区大小是

最近在重构项目代码时,发现两个线程同时访问一个加锁的std::list队列时,会出现恶性竞争锁的现象. 具体现象是A线程总是拿不到锁,B线程抢占几次后,A才抢占到. 由于是重构项目,也无法通过回滚代码来解决. 最终定位问题是,重构时对std::list队列单独封装了一个类导致的.单独封装一个类,那么每次push pop时都会多了一层函数堆栈. 删除该封装后,问题解决. 由此得出一个结论,对于频繁唤醒的读写线程,执行的操作应该尽量简单直接,避免冗余,避免进行过度的封装.

1.先用top查询某进程的线程CPU占用情况,定位到cpu占用高的进程pid 2.根据pid定位具体的线程top -p PID -H ,找出占用cpu最大的pid,此处占用cpu比较平均,我们随便选择一个线程进行定位即可 3.用jstack PID> 28137.log 将具体的线程导入到文件中 4.在文件中搜索线程id(需要转成16进制小写) 如 上图中的28249的16进制为6e59 在 28137.log 文件中查找 6e59即可定位到具体的具体的堆栈代码

1     CPU热点分析定位背景 CPU资源还是很昂贵的,为了深刻感受到这种昂贵,间下图当前CPU的资源售价: 所以对于程序猿们来说,需要让程序合理高效的使用CPU资源.利用有限的CPU资源来解决完成我们面对的实际问题,这就是为什么我们要尽可能优化程序. 不篇从微观层面展开介绍说明,不做宏观层面的介绍(譬如数据中心级容量监控,管理调度(OpenStack,Kubernates等)以及迁移(手动,自动,冷迁,热迁)). 本篇将以倒推式方法组织目录结构.出现了问题怎么办,以及为什么要这样做,以及后

首先这个问题,我只是其中参与者之一.但这个问题很有参考意义,特记录下来. 还有我第一次用"彻底"这个词,不知道会不会有人喷?其实,还有一些问题,也不是特别清楚.比如说什么是CPU流水(我又不是硬件工程师). 问题现象 现网数据库切换到新的物理服务器时,出现了业务查询超时异常问题. 详细过程不再熬述了,总之对比新旧硬件环境的不同.初步怀疑是新服务器CPU的问题. 定位过程 现网肯定不能不停重试,于是在本地服务器用sysbench压测. 查看CPU占比,sys占比特别高.vmstat显示c

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中

作 者:道哥,10+年的嵌入式开发老兵. 公众号:[IOT物联网小镇],专注于:C/C++.Linux操作系统.应用程序设计.物联网.单片机和嵌入式开发等领域. 公众号回复[书籍],获取 Linux.嵌入式领域经典书籍. 转 载:欢迎转载文章,转载需注明出处. 目录 [Linux 从头学]是什么 古老的 Intel8086 处理器 主存储器是什么? 寄存器是什么? 三个总线 CPU 如何对内存进行寻址? 我们是如何控制 CPU 的? CPU 执行指令流程 [Linux 从头学]是什么 这两年多以

百篇博客系列篇.本篇为: v22.xx 鸿蒙内核源码分析(汇编基础篇) | CPU在哪里打卡上班 | 51.c.h .o 硬件架构相关篇为: v22.xx 鸿蒙内核源码分析(汇编基础篇) | CPU在哪里打卡上班 | 51.c.h .o v23.xx 鸿蒙内核源码分析(汇编传参篇) | 如何传递复杂的参数 | 51.c.h .o v36.xx 鸿蒙内核源码分析(工作模式篇) | CPU是韦小宝,七个老婆 | 51.c.h .o v38.xx 鸿蒙内核源码分析(寄存器篇) | 小强乃宇宙最忙存储器

10月21日,教育部计算机类教学指导委员会.中国计算机学会教育专委会将2016 CNCC期间在山西太原举办“面向计算机系统能力培养的龙芯CPU高校开源计划”活动,在活动中,龙芯中科宣布将GS132和GS232两款CPU核向高校和学术界开源.那么—— 龙芯开源的CPU核性能如何? 以往将CPU开源的公司有哪些? 开源CPU核又会带来哪些影响呢? 开源的CPU核性能如何? CPU核也叫微结构,是决定CPU性能.安全.功耗.成本的最重要因素,日常我们所说的双核.四核.八核芯片,其实是将2.4.8个CP

题目描述:由于越来越多的计算机配置了双核CPU,TinySoft公司的首席技术官员,SetagLilb,决定升级他们的产品-SWODNIW.SWODNIW包含了N个模块,每个模块必须运行在某个CPU中.每个模块在每个CPU中运行的耗费已经被估算出来了,设为Ai和Bi.同时,M对模块之间需要共享数据,如果他们运行在同一个CPU中,共享数据的耗费可以忽略不计,否则,还需要额外的费用.你必须很好地安排这N个模块,使得总耗费最小.思路: 如果将两个CPU分别视为源点和汇点.模块视为顶点,则可以按照以下方