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• 线上服务器CPU飙升，如何定位到Java代码
• 生产环境服务器变慢，如何诊断处理
• 线上接口负载剧增，快扛不住了，首选方案是什么

线上服务器CPU飙升，如何定位到Java代码

CPU负载过高一般是某个或某几个线程有问题。
基础版:
第1步，使用top命令找到占用CPU高的进程。
第2步，使用ps –mp命令找到进程下占用CPU高的线程ID。
第3步，使用printf命令将线程ID转换成十六进制数, 这样就得到了真正占用CPU过高的线程ID。
第4步，使用jstack命令输出线程运行状态的日志信息。
上述步骤虽然能大致定位到问题范围，但有效信息还是太少了，多数时候还是要靠猜。

进阶版使用Arthas：使用thread命令，这个命令会显示所有线程的信息，并且把CPU使用率高的线程排在前面。
根据前面的找出来的线程通过thread id，查看线程堆栈，这一步就可以定位到我们消耗比较高的方法的地方。
找到对应的方法之后我觉得应该从两方面去判断一个是xx方法是否存在循环调用、二是xx方法内部又死循环。
通过使用tt命令监听一下这个方法的调用情况，可以判断方法是否被一直的调用，这样可以筛选出第一种情况。
如果是方法内部出现死循环可以通过jad反编译查看对应的代码，也可以直接找到源码去查看。
补充：tt 命令会记录方法调用时的所有入参和返回值、抛出的异常、对象本身等数据。INDEX字段代表着一次调用，后续tt还有很多命令都是基于此编号指定记录操作，通过 -i 参数后边跟着对应的 INDEX 编号查看这条记录的详细信息。再通过-w参数，指定一个OGNL表达式，查找相关对象

生产环境服务器变慢，如何诊断处理

生产环境服务器变慢我觉得主要从三个方面去考虑：CPU利用率、磁盘I/O效率、内存瓶颈。
①cpu利用率。CPU利用率过高或者CPU利用率过低，都会影响程序的处理效率。CPU利用率过高，说明当前服务器要处理的指令比较多，当CPU忙不过来的时候，指令的运行效率自然就会下降，用户的感受就是程序响应变慢了。
（针对这个问题，我们可以使用top命令查询当前系统中占用CPU过高的进程，并定位到这个进程中比较活跃的线程。再通过jstack命令打印当前虚拟机的线程快照，根据快照日志排查问题代码。（这个得看你简历有没有写Arthas这个技术栈）
Arthas使用thread, 命令查询当前系统中占用CPU过高的进程，并通过thread id，查看线程堆栈查询到对应的方法，同时根据快照日志排查问题代码。）
如果CPU利用率过低，则说明程序资源使用不够，可以增加线程数量提升程序性能。
②磁盘I/O效率。在程序运行过程中会直接或者间接涉及一些与磁盘I/O相关的操作，比如程序直接读/写磁盘或者程序依赖的第三方组件对磁盘进行持久化存储，此时磁盘I/O效率就会对程序运行效率产生影响。
针对这种情况可以使用iostat命令查看，如果磁盘负载较高，可以针对性地进行优化。比如，借助缓存系统，减少磁盘I/O次数；用顺序写替代随机写入，减少寻址开销；使用mmap替代read/write，减少内存拷贝次数。另外，磁盘I/O效率可以通过CPU与负载的非线性关系体现出来。当负载增大时，系统吞吐量不能有效增大，CPU不能线性增长，则很可能是磁盘I/O出现阻塞。

补充：mmap与read/wirte对比以及mmap优缺点：
https://nineright.github.io/2014/03/12/mmap-io.html

③内存瓶颈。内存作为一块临时存储数据的组件，所有CPU运行的指令都需要从内存中去读/写。内存的合理使用可以减少应用和磁盘的I/O频率，减少网络I/O的频率，极大地提升I/O性能。
JVM对内存的合理分配，能够避免频繁的YGC和FULL GC。可以通过使用jvm：查看当前 JVM 的相关信息，包括堆大小、GC 策略、线程数等。当内存使用率较高时，查出大对象或者占用内存最多的对象，以及排查是否存在内存泄漏的问题。如果堆内存文件正常，则可以考虑是堆外内存被大量使用导致出现问题，此时需要借助操作系统的pmap命令查出进程的内存分配情况。如果CPU和内存使用率都很正常，那么就需要进一步开启GC日志，分析用户线程暂停的时间、各部分内存区域GC次数和时间等指标，这里可以借助jstat命令或可视化工具GCEasy等。如果问题出在GC上，则考虑是不是内存不足，然后根据垃圾对象的特点进行参数调优，使用更适合的垃圾收集器，用thread命令分析各个线程的状态。

线上接口负载剧增，快扛不住了，首选方案是什么

遇到这样的问题，第一反应应该是增加缓存。因为，增加缓存是解决系统性能问题最快速、最高效的方案，它能够快速提升系统的线性吞吐量，效果也最为明显。这就相当于是用空间来换取时间。//曾经有人说过，缓存是解决性能问题的万金油，哪里存在性能瓶颈，就往哪里加缓存。

但是程序都已经上线了，增加缓存还来得及吗？
因为在增加缓存时需要改代码，所以，临时解决方案就是增加节点。随后，将程序紧急部署到新的节点上，在流量入口增加限流和分发。但是增加节点自然会增加成本，所以增加缓存才是最优的解决方案。
缓存的设计思想在架构设计中十分常见。比如我们每天用的操作系统，不管是Windows、Linux，还是Mac OS都有系统缓存、用户缓存。磁盘有磁盘缓存区、CPU有CPU缓存区。再比如，在我们常用的经典框架中，也经常使用到缓存，Spring有IoC缓存，MyBatis有一级缓存、二级缓存。在架构设计中，可以说缓存无处不在。
因此，当并发量过高扛不住的时候，可以优先采用缓存来缓解负载压力。比如将读取频繁的数据写到缓存中，将动态页面静态化。在加上缓存之后，如果负载压力依然过大，则再考虑增加限流策略，比如消息队列；如果在增加限流后还是压力过大，则再考虑增加服务器节点。