首先，生产说明一下问题：CPU飙升200% 以上是环境何处生产环境非常容易发生的场景。
场景:1：MySQL进程飙升900%
大家在使用MySQL过程，底该想必都有遇到过CPU突然过高，生产或者达到200%以上的环境何处情况。
数据库执行查询或数据修改操作时，底该系统需要消耗大量的生产CPU资源维护从存储系统、内存数据中的环境何处一致性。
并发量大并且大量SQL性能低的底该情况下，比如字段是生产没有建立索引，则会导致快速CPU飙升，环境何处如果还开启了慢日志记录，底该会导致性能更加恶化。生产生产上有MYSQL 飙升900% 的环境何处恶劣情况。
场景2：Java进程飙升900%
一般来说Java 进程不做大量 CPU 运算，底该正常情况下，CPU 应该在 100~200% 之间，但是，一旦高并发场景，要么走到了死循环，要么就是在做大量的 GC, 容易出现这种 CPU 飙升的情况，CPU飙升900%，站群服务器是完全有可能的。
其他场景：其他的类似进程飙升900%的场景
比如Redis、Nginx等等。
大家介绍场景的时候，就说自己主要涉及了两个场景， Java进程飙升900%、MySQL进程飙升900%两种场景，其实，这两个场景就足够讲半天了， 其他的，使用规避技巧规避一下就行。
场景一：MySQL进程CPU飙升到900%，怎么处理？
定位过程
使用top 命令观察，确定是mysqld导致还是其他原因。如果是mysqld导致的，show processlist，查看session情况，确定是不是有消耗资源的sql在运行。找出消耗高的 sql，IT技术网看看执行计划是否准确， index 是否缺失，或者实在是数据量太大造成。处理过程
kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)， 一般来说，肯定要 kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)，等进行相应的调整(比如说加索引、改 sql、改内存参数)之后，再重新跑这些 SQL。进行相应的调整(比如说加索引、改 sql、改内存参数)index 是否缺失，如果是，则 建立索引。也有可能是每个 sql 消耗资源并不多，但是突然之间，有大量的 session 连进来导致 cpu 飙升，这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增，再做出相应的调整，云服务器提供商比如说限制连接数等;优化的过程，往往不是一步完成的，而是一步一步，执行一项优化措辞，再观察，再优化。场景1的真实案例：MySQL数据库优化的真实案例
以下案例，来自互联网。大家参考一下，准备一个自己的案例。
本问题亲身经历过。
之前开发同事编写的SQL语句，就导致过线上CPU过高，MySQL的CPU使用率达到900%+，通过优化最后降低到70%~80%。下面说说个人在这个过程中的排查思路。
首先，我们要对问题定位而不是盲目的开启什么 慢日志，在并发量大并且大量SQL性能低的情况下，开启慢日志无意是将MySQL推向崩溃的边缘。
当时遇到这个情况，分析了当前的数据量、索引情况、缓存使用情况。目测数据量不大，也就几百万条而已。接下来就去定位索引、缓存问题。
1、经过询问，发现很多查询都是走MySQL，没有用到缓存。
2、既然没有用到缓存，则是大量请求全部查询MySQL导致。通过下面的命令查看:
复制show processlist;1.发现类似很多相同的SQL语句，一直处于query状态中。
复制select id form user where user_code = xxxxx;1.初步分析可能是 user_code 字段没有索引导致。接着查询user表的索引情况：
复制show index form user;1.发现这个字段是没有建立索引。增加索引之后，该条SQL查询能够正常执行。
3、没隔一会，又发生大量的请求超时问题。接着进行分析，发现是开启了 慢日志查询。大量的SQL查询语句超过慢日志设置的阀值，于是将慢日志关闭之后，速度瞬间提升。CPU的使用率基本保持在300%左右。但还不是理想状态。
4、紧接着将部分实时查询数据的SQL语句，都通过缓存(redis)读写实现。观察一段时间后，基本维持在了70%~80%。
总结：其实本次事故的解决很简单，就是添加索引与缓存结合使用。
不推荐在这种CPU使用过高的情况下进行慢日志的开启。因为大量的请求，如果真是慢日志问题会发生日志磁盘写入，性能贼低。直接通过MySQL show processlist命令查看，基本能清晰的定位出部分查询问题严重的SQL语句，在针对该SQL语句进行分析。一般可能就是索引、锁、查询大量字段、大表等问题导致。再则一定要使用缓存系统，降低对MySQL的查询频次。对于内存调优，也是一种解决方案。场景2展开：Java进程CPU飙升到900%，怎么处理？
定位过程：
CPU飙升问题定位的一般步骤是：
首先通过top指令查看当前占用CPU较高的进程PID；查看当前进程消耗资源的线程PID：top -Hp PID通过print命令将线程PID转为16进制，根据该16进制值去打印的堆栈日志内查询，查看该线程所驻留的方法位置。通过jstack命令，查看栈信息，定位到线程对应的具体代码。分析代码解决问题。处理过程：
1、如果是空循环，或者空自旋。
处理方式：可以使用Thread.sleep或者加锁，让线程适当的阻塞。
2、在循环的代码逻辑中，创建大量的新对象导致频繁GC。比如，从mysql查出了大量的数据，比如100W以上等等。
处理方式：可以减少对象的创建数量，或者，可以考虑使用 对象池。
3、其他的一些造成CPU飙升的场景，比如 selector空轮训导致CPU飙升 。
处理方式：参考Netty源码，无效的事件查询到了一定的次数，进行 selector 重建。
Java的CPU 飙升700%优化的真实案例
最近负责的一个项目上线，运行一段时间后发现对应的进程竟然占用了700%的CPU，导致公司的物理服务器都不堪重负，频繁宕机。
那么，针对这类java进程CPU飙升的问题，我们一般要怎么去定位解决呢？
采用top命令定位进程
登录服务器，执行top命令，查看CPU占用情况，找到进程的pid
复制top1.
图片
很容易发现，PID为29706的java进程的CPU飙升到700%多，且一直降不下来，很显然出现了问题。
使用top -Hp命令定位线程
使用 top -Hp命令（为Java进程的id号）查看该Java进程内所有线程的资源占用情况（按shft+p按照cpu占用进行排序，按shift+m按照内存占用进行排序）
此处按照cpu排序：
复制top -Hp 236021.
图片
很容易发现，多个线程的CPU占用达到了90%多。我们挑选线程号为30309的线程继续分析。
使用jstack命令定位代码
1.线程号转换5为16进制printf “%x\n” 命令（tid指线程的id号）将以上10进制的线程号转换为16进制：
复制printf "%x\n" 303091.
图片
转换后的结果分别为7665，由于导出的线程快照中线程的nid是16进制的，而16进制以0x开头，所以对应的16进制的线程号nid为0x7665
2.采用jstack命令导出线程快照通过使用dk自带命令jstack获取该java进程的线程快照并输入到文件中：
复制jstack -l 进程ID > ./jstack_result.txt1.命令（为Java进程的id号）来获取线程快照结果并输入到指定文件。
复制jstack -l 29706 > ./jstack_result.txt1. 3.根据线程号定位具体代码在jstack_result.txt 文件中根据线程好nid搜索对应的线程描述。
复制cat jstack_result.txt |grep -A 100 76651.
图片
根据搜索结果，判断应该是ImageConverter.run()方法中的代码出现问题。
当然，这里也可以直接采用。
复制jstack <pid> |grep -A 200 <nid>1.来定位具体代码：
复制$jstack 44529 |grep -A 200 ae24 "System Clock" #28 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007efc19e8e800 nid=0xae24 waiting on condition [0x00007efbe0d91000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at java.lang.Thread.sleep(Thread.java:340) at java.util.concurrentC.TimeUnit.sleep(TimeUnit.java:386) at com.*.order.Controller.OrderController.detail(OrderController.java:37) //业务代码阻塞点1.2.3.4.5.6.7.分析代码解决问题
下面是ImageConverter.run()方法中的部分核心代码。
逻辑说明：
复制//存储minicap的socket连接返回的数据 (改用消息队列存储读到的流数据) ，设置阻塞队列长度，防止出现内存溢出 //全局变量 private BlockingQueue<byte[]> dataQueue = new LinkedBlockingQueue<byte[]>(100000); //消费线程 @Override public void run() { //long start = System.currentTimeMillis(); while (isRunning) { //分析这里从LinkedBlockingQueue if (dataQueue.isEmpty()) { continue; } byte[] buffer = device.getMinicap().dataQueue.poll(); int len = buffer.length; }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.在while循环中，不断读取堵塞队列dataQueue中的数据，如果数据为空，则执行continue进行下一次循环。
如果不为空，则通过poll()方法读取数据，做相关逻辑处理。
初看这段代码好像每什么问题，但是如果dataQueue对象长期为空的话，这里就会一直空循环，导致CPU飙升。
那么如果解决呢？
分析LinkedBlockingQueue阻塞队列的API发现：
复制//取出队列中的头部元素，如果队列为空则调用此方法的线程被阻塞等待，直到有元素能被取出，如果等待过程被中断则抛出InterruptedException E take() throws InterruptedException; //取出队列中的头部元素，如果队列为空返回null E poll();1.2.3.4.这两种取值的API，显然take方法更适合这里的场景。
代码修改为：
复制while (isRunning) { /* if (device.getMinicap().dataQueue.isEmpty()) { continue; }*/ byte[] buffer = new byte[0]; try { buffer = device.getMinicap().dataQueue.take(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } …… }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.重启项目后，测试发现项目运行稳定，对应项目进程的CPU消耗占比不到10%。
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