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文章来源：https://juejin.cn/post/7139202066362138654

目录

• 前言
  

• 当时场景

• 具体分析

• 结束语

前言

昨天线上容器突然cpu飙升，也是第一次排查这种问题所以记录一下~

首先问题是这样的，周五正在写文档，突然收到了线上报警，发现cpu占用达到了90多，上平台监控系统查看容器，在jvm监控中发现有一个pod在两个小时内产生了61次youngGc一次fullGc，这个问题特别严重且少见，由于我之前也没有排查过此类问题，所以也是百度，但整个过程也有一些自己的思考，所以跟大家分享一下~

当时场景

我先给大家看一下一副正常的gc曲线监控（为保密性，我自己按照平台监控画了出来）：

1.正常的jvm监控曲线图

2.产生问题的jvm监控曲线图

可以看的出来，正常情况下该系统很少gc(具体看业务系统使用情况、jvm内存分配)，但是在图二中出现了大量异常的gc情况甚至触发了fullGc，所以我当时立马进行了分析。

具体分析

首先异常gc的情况只出现在一个pod上（系统有多个pod）,在监控系统找到对应的pod，进入pod内部查看问题原因，排查问题一定要冷静

1. 进入pod之后，输入top查看各linux进程对系统资源的使用情况(因我这是事后补稿，资源使用不高，大家看步骤即可)
2. 分析资源使用情况在当时的情况下， 当时我的pid为1的进程cpu上到了130（多核）那我认定就是java应用出问题了，control+c退出继续往下走
3. 输入top -H -p pid 通过此命令可以查看实际占用CPU最高的的线程的id，pid为刚才资源使用高的pid号
4. 出现具体线程的资源使用情况，表格里的pid代表线程的id，我们称他为tid
5. 我记得当时的tip为746（上述图片只是我给大家重复步骤），使用命令printf "%x\n" 746，将线程tid转换为16进制， 因为我们线程id号在堆栈里是16进制的所以需要做一个进制转换
6. 输入jstack pid | grep 2ea >gc.stack 解释一下，jstack是jdk给提供的监控调优小工具之一，jstack会生成JVM当前时刻的线程快照，然后我们可以通过它查看某个Java进程内的线程堆栈信息，之后我们把堆栈信息通过管道收集2ea线程的信息，然后将信息生成为gc.stack文件，我随便起的，随意
7. 当时我先cat gc.stack 发现数据有点多在容器里看不方便，于是我下载到本地浏览，因为公司对各个机器的访问做了限制，我只能用跳板机先找到一台没用的机器a，把文件下载到a然后我再把a里的文件下载到本地（本地访问跳板机OK），先输入python -m SimpleHTTPServer 8080，linux自带python，这个是开启一个简单http服务供外界访问， 然后登录跳板机，使用curl下载curl -o http://ip地址/gcInfo.stack 为方便演示，我在图中把ip换了一个假的 之后用同样的方法从本地下载跳板机就可以了，记得关闭python开启的建议服务嗷
8. 把文件下载到了本地，打开查看编辑器搜索2ea，找到nid为2ea的堆栈信息， 之后找到对应的impl根据行数分析程序
9. 发现是在文件异步导出excel的时候，导出接口使用了公共列表查询接口，列表接口查询数据最多为分页200一批，而导出数据量每个人的权限几万到十几万不等 并且该判断方法使用了嵌套循环里判断，且结合业务很容易get不到value，guawa下的newArrayList就是返回一个newArrayList（好像不用说这么细 (；一_一 ），在整个方法结束之前，产生的lists生命周期还在所以发生多次gc触发重启之后还影响到了别的pod。然后对代码进行了fix，紧急上线，问题解决~

结束语

刚开始遇到这个情况也是比较害怕，报警直接开始循环了，自己也没有遇到过这种问题，经过这次的经历，自我感觉处理的还好，遇到问题先保证服务是否可用，如果所有pod都出现这个问题是否需要扩容pod或者重启pod，还好这个只是一个pod出现了这个问题，解决完心里也很开心。当时心理历程就是我宁愿犯错也不愿什么都不做，太哈人了 = =，勤能补拙是良训，继续加油~

   
   

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