场景:1：MySQL进程飙升900%
大家在使用MySQL过程，想必都有遇到过CPU突然过高，或者达到200%以上的情况。
数据库执行查询或数据修改操作时，系统需要消耗大量的CPU资源维护从存储系统、内存数据中的一致性。
并发量大并且大量SQL性能低的情况下，比如字段是没有建立索引，则会导致快速CPU飙升，如果还开启了慢日志记录，会导致性能更加恶化。生产上有MYSQL 飙升900% 的恶劣情况。
场景2：Java进程飙升900%
一般来说Java 进程不做大量 CPU 运算，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%，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。
陈某提示：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，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，比如说限制连接数等；关注公z号：码猿技术专栏，回复关键词：1111 获取阿里内部Java性能调优手册
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
陈某提示：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。
经过询问，发现很多查询都是走MySQL，没有用到缓存。
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:
show processlist;发现类似很多相同的SQL语句，一直处于query状态中。
select id form user where user_code = 'xxxxx';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：
show index form user;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：
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。
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。
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
陈某提示：以下案例，来自互联网。大家参考一下，准备一个自己的案例。
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
top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：
top -Hp 23602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：
printf "%x\n" 30309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：
jstack -l 进程ID > ./jstack_result.txt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。
jstack -l 29706 > ./jstack_result.txt3.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
cat jstack_result.txt |grep -A 100 7665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
jstack <pid> |grep -A 200 <nid>来定位具体代码
$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：
/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; }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：
//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();这两种取值的API，显然take方法更时候这里的场景。
代码修改为：
while (isRunning) { /* if (device.getMinicap().dataQueue.isEmpty()) { continue; }*/ byte[] buffer = new byte[0]; try { buffer = device.getMinicap().dataQueue.take(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } …… }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%。
