在实际工作中，可能每个开发都写过死循环的代码。
死循环有两种：
这两种情况，程序会不停地运行，使用寄存器保存循环次数或者递归深度，一直占用 cpu，导致 cpu 使用率飙升。
在使用 JDK1.7 时，还有些死循环比如多线程的环境下，往 HashMap 中 put 数据，可能会导致链表出现死循环。
就会导致cpu不断飙高。
我之前参与过餐饮相关的业务系统开发，当时我所在的团队是菜品的下游业务。
当时菜品系统有菜品的更新，会发kafka消息，我们系统订阅该topic，就能获取到最近更新的菜品数据。
同步菜品数据的功能，上线了一年多的时候，没有出现过什么问题。
但在某一天下午，我们收到了大量 CPU100% 的报警邮件。
追查原因之后发现，菜品系统出现了 bug，我们每次获取到的都是全量的菜品数据，并非增量的数据。
一次性获取的数据太多。
菜品修改还是比较频繁的，也就是说我们系统，会频繁地读取和解析大量的数据，导致 CPU 不断飙升。
其根本原因是频繁的full gc。
有时候，我们的业务系统需要实时计算数据，比如：电商系统中需要实时计算优惠后的最终价格。
或者需要在代码中，从一堆数据中，统计汇总出我们所需要的数据。
如果这个实时计算或者实时统计的场景，是一个非常耗时的操作，并且该场景的请求并发量还不小，就可能会导致 cpu 飙高。
因为实时计算需要消耗 cpu 资源，如果一直计算，就会一直消耗 cpu 资源。
为了防止并发场景中，多个线程修改公共资源，导致的数据异常问题，很多时候我们会在代码中使用synchronized或者Lock加锁。
这样多个线程进入临界方法或者代码段时，需要竞争某个对象或者类的锁，只有抢到相应的锁，才能访问临界资源。其他的线程，则需要等待，拥有锁的线程释放锁，下一次可以继续竞争那把锁。
有些业务场景中，某段代码需要线程获取多把锁，才能完成业务逻辑。
但由于代码的 bug，或者释放锁的顺序不正确，可能会引起死锁的问题。
例如：
"pool-4-thread-1" prio=10 tid=0x00007f27bc11a000 nid=0x2ae9 waiting on condition [0x00007f2768ef9000]java.lang.Thread.State: WAITING (parking)at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)- parking to wait for <0x0000000090e1d048> (a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$FairSync)at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)比如线程 a 拥有锁 c，需要获取锁 d，才能完成业务逻辑。
而刚好此时线程 b 拥有锁 d，需要获取锁 c，才能完成业务逻辑。
线程 a 等待线程 b 释放锁，而线程 b 等待线程 a 释放锁，两个线程都持有对方需要的锁，无法主动释放，就会出现死锁问题。
死锁会导致 CPU 使用率飙升。
首先，使用top命令确认是不是Java进程是罪魁祸首。Java进程要么是个后台任务，要么是个jar包，比如一个Spring Boot服务。
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假设发现占用CPU 99.7%的线程是Java进程，进程PID为13731。
接下来，还是用top命令，只不过加一个参数-Hp，就是下面这样：
top -Hp 13731H参数表示要显示线程级别的信息，p则表示指定的pid，也就是进程ID。执行之后，这个Java进程中占用线程占用CPU的情况就列出来了。假设占用CPU最高的那个线程PID为13756。
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这就要用到JDK默认提供的一个工具——jstack。jstack用于生成Java进程的线程快照（thread dump）。线程快照是一个关于Java进程中所有线程当前状态的快照，包括每个线程的堆栈信息。通过分析线程快照，可以了解Java进程中各个线程的运行状态、锁信息等。
我们用jstack的目的是将那个占用CPU最高的线程的堆栈信息搞下来，然后进一步分析。使用命令jstack pid > out.log将某个进程的堆栈信息输出到out.log文件中。
jstack 13731 > thread_stack.log将13756转换为16进制，可以用在线进制转换工具直接转换，比如这个。转换结果为0x35bc。
然后在线程栈中，也就是上一步保存的那个thread_stack.log文件，查找这个16进制的线程ID（0x35bc）。
这样，我们就能看到需要的线程名称、线程状态，哪个方法的哪一行代码消耗了最多的CPU都很清楚了。
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Arthas是阿里开源的一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用load、内存、GC、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。
要使用Arthas，你需要先把它安装到你的目标服务器上。
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jarjava -jar arthas-boot.jar启动之后，会列出当前这台服务器上的所有Java进程，选择你要排查的那个服务即可。出现arthas@之后表示已经启动，并成功attach到目标进程上。
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可以输入命令dashboard看一下实时面板，默认5秒刷新一次，在这个面板上能够看到线程、内存堆栈、GC和Runtime的基本信息。如果你用过VisualVM的话，操作界面与之类似。
执行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。
这样，一眼就看出来了，第一个线程的CPU使用率高达99%。
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使用thread ID获取堆栈信息，其实就是jstack pid相同的作用。通过前一步看到这个线程的ID是18，然后执行：
thread 18
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直接就看出来了出现问题的位置，比如TestController.java文件的high方法的第23行。然后可以进入代码查看具体问题。
面试官：“你碰到过CPU 100%的情况吗？你是怎么处理的？”
生产环境如果cpu已经被打满了，不要一上来就说什么top，jstack，记住，真实的生产环境如果CPU已经要被打爆了的话
第一选择肯定是重启，并且如果你近段时间有发布的话，还要考虑是否可以回滚，保障生产环境的稳定性是最重要的
还有就是，如果CPU已经被打爆了，不管arthas还是jstack大概率也是执行不了的，jvm无法响应
我：“之前碰到过CPU被打满的情况，我们线上第一时间做了重启，在重启的过程中，我们去查了服务在那段时间的日志、链路、指标，没有发现特殊的异常。”
有时候CPU100&会伴随非常明显的日志、链路或者指标异常。例如：通过gc的指标发现，发现full gc的次数激增，或者发现内存的使用率很高，这个时候大概率是因为gc导致的cpu 100%。这个时候就不要再去jstack了，应该第一次时间查看堆dump文件，确认是哪个对象占用了大量内存
我：“当服务重启完成后，我们开始排查具体的原因。我们通过定期执行top命令，发现java进程的CPU的使用率确实在慢慢增加”
我：“接着，我通过top -Hp以及jstack命令拿到了应用里cpu使用率最高的那个线程的堆栈，通过分析堆栈最终定位到了具体的代码，是因为代码触发了一个临界值，进入了死循环”
下面这段代码是我实际工作碰到一个导致线上CPU 100%的代码：
public ShortUrlRandomSeed getAvailableSeed() { MachineInfo machineInfo = UrlConverUtil.getMachineInfo(); for (; ; ) { // 获取种子 ShortUrlRandomSeed seed = shortUrlSeedService.getAvailableSeed(machineInfo); if (seed != null) { int influenceNum = shortUrlSeedService.updateSeedStatus(seed.getId()); if (influenceNum > 0) { return seed; } } }}这段代码的作用是为了获取一个种子用于短链的生成，在项目上线之初预生成了接近21w个种子，这个代码在线上跑了3年了一直没有问题，直到去年的某一天，21w个种子用光了，seed一直为null，开始死循环，最终导致CPU 100%
本文链接：//www.dmpip.com//www.dmpip.com/showinfo-26-91012-0.html美团一面，你碰到过CPU 100%的情况吗？你是怎么处理的？
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