前言
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。
1. 初步诊断:快速定位问题
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。
2. JVM层面分析:寻找热点方法
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。
3. 应用层面优化:重构算法
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<Data> 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<Data> getSortedData() {
// 优化后的排序逻辑
}
4. 数据库优化:索引与查询改进
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<LargeTable> findByStatus(@Param("status") String status);
5. 部署优化:资源隔离
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: .
deploy:
resources:
limits:
cpus: '0.50'
memory: 512M
6. 监控告警:防患未然
最后,为了避免类似问题再次发生,我升级了监控系统。使用Prometheus和Grafana搭建了全面的监控平台,并设置了更加智能的告警规则:
- alert: HighCPUUsage
expr: 100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High CPU usage detected"
description: "CPU usage is above 80% for more than 5 minutes"
结语:危机与成长
经过近4小时的奋战,系统终于恢复了正常。CPU使用率降到了30%以下,服务响应时间也恢复到了毫秒级。
这次经历让我深刻意识到,在追求业务快速发展的同时,我们不能忽视技术债务的累积。定期的代码审查、性能测试和压力测试是必不可少的。同时,建立完善的监控和告警机制,能够帮助我们更快地发现和解决问题。
虽然这次事件可能会影响我的年终绩效,但它带给我的经验和教训是无价的。持续学习和改进永远是我们的必修课。
凌晨的阳台上,我望着渐亮的天空,心中暗自庆幸:又一次化险为夷。但我知道,明天将是新的挑战,我们还有很长的路要走。