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[Java实战]Spring Boot服务CPU 100%问题排查：从定位到解决

news 来源：原创 2025/5/20 10:43:42

Spring Boot服务CPU 100%问题排查：从定位到解决

1. 引言

当Spring Boot服务出现CPU占用率100%时，系统性能会急剧下降，甚至导致服务不可用。本文将通过真实代码案例，详细讲解如何快速定位问题根源，并提供解决方案。无论是死循环、线程阻塞还是资源泄漏，本文帮你一网打尽！

2. 问题现象

  • 服务器CPU使用率持续100%
  • 接口响应时间变长或超时
  • 通过监控工具（如Grafana、Arthas）发现异常线程

3. 排查步骤

3.1 编写测试代码

在这里插入图片描述

3.2 运行代码效果

在这里插入图片描述
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3.3 定位高CPU进程

使用top命令快速找到占用CPU最高的Java进程：

top -c   # 显示完整命令，找到PID

终端输入命令：top -c，找到高cpu进程PID:420364

在这里插入图片描述

3.4 定位高CPU线程

通过top -Hp <PID>查看进程内线程的CPU使用情况，记录线程ID（需转换为十六进制）：

#查找进程中的线程
top -Hp <PID>

top -Hp 420364
 # 假设线程ID为433127 → 69be7 输出为16进制

printf "%x\n" 433127 


[root@localhost java]# printf "%x\n" 433127 
69be7

终端输入命令：top -Hp 420364，定位高cpu线程：433127

线程ID转换为16进制：69be7

生成堆栈信息：jstack 420364 > stack.log 生成时PID:420364

通过堆栈信息分析：grep -A 20 ‘nid=0x69be7’ stack.log nid=0x69be7为线程id

根据信息对比原代码可找到问题

在这里插入图片描述

3.5分析线程堆栈

使用jstack捕获线程堆栈并分析：

#生成线程堆栈
jstack <PID> > stack.log

jstack 420364 > stack.log
 # 搜索特定线程
grep -A 20 'nid=0x69be7' stack.log

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排查结果及源代码问题对比：类32行运行结果导致cpu 100%

在这里插入图片描述

3.5 Arthas 工具定位

以上是根据Java自带的jstack 工具定位， Arthas 工具也能定位排查。定位思路和上面步骤一致

#安装下载启动
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar

java -jar arthas-boot.jar

启动选择需要定位项目：2

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直接输入查看高cpu线程： thread

在这里插入图片描述

查看堆栈信息找到代码问题： thread 29 （线程ID)

在这里插入图片描述

如果想看实时面板信息： dashboard

在这里插入图片描述

4. 常见原因与代码示例

4.1 死循环（While循环未正确退出）

问题代码：

@Service
public class CpuProblemController {
    public void deadLoop() {
        while (true) {  // 无条件退出，导致死循环
            // 业务逻辑（如未正确更新循环条件）
        }
    }
}

解决方案：

@Service
public class CpuProblemController {
    private volatile boolean running = true;  // 添加退出标志
    
    public void deadLoop() {
        while (running) {  // 通过控制running变量退出循环
            // 业务逻辑
        }
    }
    
    @PreDestroy
    public void stop() {
        running = false;  // 服务关闭时触发退出
    }
}

测试完整类：

package com.example.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.PreDestroy;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@RestController
@RequestMapping("/pro")
public class CpuProblemController {
    // 添加退出标志
    private volatile boolean running = true;

    // 创建线程池
    private final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

    /**
     * 死循环：模拟 CPU 占满
     */
    @PostMapping("/deadLoop")
    public void deadLoop() {
        // 启动多个线程，每个线程执行死循环
        for (int i = 0; i < Runtime.getRuntime().availableProcessors(); i++) {
            executorService.submit(() -> {
                while (running) {
                    // 死循环，模拟高 CPU 使用率
                    System.out.println("=======死循环=========");
                    // 加入计算密集型任务
                    for (int j = 0; j < 1000000; j++) {
                        Math.sin(j); // 计算密集型操作
                    }
                }
            });
        }
    }

    @PreDestroy
    public void stop() {
        // 服务关闭时触发退出
        running = false;
        executorService.shutdownNow(); // 关闭线程池
    }
}

4.2 不合理递归（栈溢出与CPU飙升）

问题代码：

public class RecursionController {
    public int faultyRecursion(int n) {
        return n + faultyRecursion(n - 1);  // 无终止条件 → 无限递归
    }
}

解决方案：

public class RecursionController {
    public int safeRecursion(int n) {
        if (n <= 0) {  // 添加递归终止条件
            return 0;
        }
        return n + safeRecursion(n - 1);
    }
}

4.3 线程池未正确关闭（资源泄漏）

问题代码：

@RestController
public class ThreadController {
    private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    @GetMapping("/task")
    public String submitTask() {
        executor.submit(() -> {
            while (true) {  // 线程池任务未终止
                // 长时间运行的任务
            }
        });
        return "Task submitted!";
    }
    
    // 未重写destroy方法关闭线程池 → 线程泄漏
}

解决方案：

@RestController
public class ThreadController {
    private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    @GetMapping("/task")
    public String submitTask() {
        executor.submit(() -> {
            while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {  // 检查中断状态
                // 可中断的任务逻辑
            }
        });
        return "Task submitted!";
    }
    
    @PreDestroy
    public void shutdown() {
        executor.shutdownNow();  // 服务关闭时终止线程池
    }
}

4.4 锁竞争（线程阻塞与自旋）

问题代码：

public class LockCompetitionController {
    private final Object lock = new Object();
    
    public void highCpuMethod() {
        synchronized (lock) {
            // 长时间持有锁（如复杂计算或IO操作）
            try {
                Thread.sleep(10000);  // 模拟耗时操作
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

解决方案：

public class LockCompetitionDemo {
    private final Object lock = new Object();
    
    public void optimizedMethod() {
        // 缩小锁范围，只锁必要部分
        heavyCalculation();  // 将非线程安全操作移到锁外
        
        synchronized (lock) {
            // 仅保护共享资源
        }
    }
    
    private void heavyCalculation() {
        // 复杂计算逻辑
    }
}

4.5 频繁GC（内存泄漏导致CPU飙升）

问题代码：

public class MemoryLeakDemo {
    private static List<byte[]> cache = new ArrayList<>();
    
    @GetMapping("/leak")
    public void leakMemory() {
        while (true) {
            cache.add(new byte[1024 * 1024]);  // 不断添加数据 → 触发Full GC
        }
    }
}

解决方案：

public class MemoryLeakDemo {
    private static final int MAX_CACHE_SIZE = 100;
    private static List<byte[]> cache = new ArrayList<>();
    
    @GetMapping("/safe")
    public void safeMethod() {
        if (cache.size() >= MAX_CACHE_SIZE) {
            cache.clear();  // 定期清理缓存
        }
        cache.add(new byte[1024 * 1024]);
    }
}

5. 总结与预防

  1. 代码审查：重点关注循环、递归、线程池和锁的使用。
  2. 压测与监控：使用JMeter模拟高并发，通过Arthas实时监控CPU。
  3. 防御式编程：对递归添加终止条件，对循环添加超时机制。
  4. 工具辅助：利用jvisualvm或async-profiler进行性能分析。

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