凌晨4点，我被一阵刺耳的手机铃声惊醒。迷迷糊糊地摸索着手机，屏幕上赫然显示着"线上CPU告警"的字样。瞬间，我的困意全无，取而代之的是一阵冷汗和心跳加速。作为公司核心系统的负责人，我深知这意味着什么——用户体验受损、可能的数据丢失，更糟糕的是，我的年终绩效可能就此化为泡影。
我迅速起身，开始了一场与时间赛跑的故障排查之旅。
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首先，我登录了服务器，使用top命令查看系统资源使用情况：
$ top
输出显示CPU使用率接近100%，load average远超服务器核心数。这确实是一个严重的问题。
接下来，我使用htop命令获取更详细的进程信息：
$ htop
我发现有几个Java进程占用了大量CPU资源。这些进程正是我们的核心服务。
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项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
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确定了问题出在Java应用上，我开始进行JVM层面的分析。首先使用jstat命令查看GC情况：
$ jstat -gcutil [PID] 1000 10
输出显示Full GC频繁发生，这可能是导致CPU使用率高的原因之一。
接着，我使用jstack命令生成线程转储，查看线程状态：
$ jstack [PID] > thread_dump.txt
分析thread dump文件，我发现大量线程处于RUNNABLE状态，执行着相似的方法调用。
为了进一步定位热点方法，我使用了async-profiler工具：
$ ./profiler.sh -d 30 -f cpu_profile.svg [PID]
生成的火焰图清晰地显示了一个自定义的排序算法占用了大量CPU时间。
找到了罪魁祸首，我立即查看了相关代码。这是一个用于大量数据的自定义排序算法，原本设计用于小规模数据，但随着业务增长，它的性能问题暴露无遗。
我迅速重构了算法，使用Java 8的并行流进行优化：
List sortedData = data.parallelStream()
.sorted(Comparator.comparing(Data::getKey))
.collect(Collectors.toList());
同时，我添加了缓存机制，避免重复计算：
@Cacheable("sortedData")
public List getSortedData() {
// 优化后的排序逻辑
}
在排查过程中，我还发现了一些低效的数据库查询。使用explain命令分析SQL语句：
EXPLAIN SELECT * FROM large_table WHERE status = 'ACTIVE';
结果显示这个查询导致了全表扫描。我立即添加了合适的索引：
CREATE INDEX idx_status ON large_table(status);
并重写了部分ORM查询，使用更高效的原生SQL：
@Query(value = "SELECT * FROM large_table WHERE status = :status", nativeQuery = true)
List findByStatus(@Param("status") String status);
为了防止单个服务影响整个系统，我决定使用Docker进行资源隔离。创建了如下的Dockerfile：
FROM openjdk:11-jre-slim
COPY target/myapp.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-Xmx2g", "-jar", "/app.jar"]
并使用Docker Compose进行服务编排，限制了CPU和内存使用：
version: '3'
services:
myapp:
build: .
