CPU使用率高一直是工程师头疼的问题，也是面试题中的常客，几乎所有的大厂在面试的时候都问过此类问题。

可能每个同学都看到过，甚至有过开发同学写到过的更加详细的分析过程。但是今天，小编会从一个运维的视角来告诉你该如何回答。

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面试提示

• 面试过程应该中，对于此类开放性问题，应优先给出解决和排查思路
• 至于具体的原因，需要根据自身掌握的知识体系选择性作答，不推荐回复自己完全陌生领域的内容，比如java gc，如果你不是java栈，或者没有接触过，那就灵活替换成自己熟悉的技术栈
• 不推荐回答自己陌生领域，也就意味着我推荐大家在回答问题的时候，有意识将问题引导向自己熟悉的领域

1 CPU占用高的分析脑图

2 面对CPU 100%后的通用法则

1. 先处理问题，再排查原因

   对于线上业务，作为运维，永远需要以保障线上业务稳定为第一要务。绝不可以无限期的以追查根因为目标来处理线上问题。当然非在线业务，则需要竭尽全力追查元凶

2. 最可能保留现场

   在响应和处理CPU高的问题时，要尽可能采集和保留当前系统环境，如系统资源状态，连接信息，进程内存dump信息等

3. 迅速隔离

   对于线上问题，单点cpu异常，则可以断定出现了偶发性问题，问题节点应该在保留现场后迅速隔离（如从线上离线、重启等），多节点通用问题，优先立即扩容

   隔离方法：

   • 节点从线上离线
   • kill 进程ID
   • 服务器重启

4. 离线还原及复现

   线上节点在隔离之后，就已经失去了故障发生时的状态，所以对于一些复杂问题，就需要在线上根据故障现场信息，进行环境重建和场景复现，分析和测试问题可能的原因

以上仅代表我个人过去多年运维经验的总结，如有更好或不同意见，请留言讨论。

3 状态采集及分析

3.1 了解我们的top命令

标记1 的行，为CPU的使用率详情，其中每个不同的指标一般代表着不同的原因

• user（us），代表用户态 CPU 时间。注意，它不包括下面的 nice 时间，但包括了 guest 时间。
  • us高则代表为某个用户进程占用的cpu过多，比如上图的标记 5 行，top会按照实际的CPU使用率进行排序，可以很方便的看到具体是哪一个进程占用的CPU过多
• system（sy），代表内核态 CPU 时间
  • 内核空间的cpu时间占用过多，包括系统调用、中断、驱动、内核级服务或者守护进程占用等
• nice（ni），代表低优先级用户态 CPU 时间，也就是进程的 nice 值被调整为 1-19 之间时的 CPU时间。这里注意，nice 可取值范围是 -20 到 19，数值越大，优先级反而越低。
• idle（id），代表空闲时间。注意，它不包括等待 I/O 的时间（iowait），这个占用高代表的是空闲，而不是使用率，一般我们在配置告警的时候，也常会使用（1-id%）来计算CPU的使用率
• iowait（wa），代表等待 I/O 的 CPU 时间
  • wa占用过多，这个大部分都是在等待磁盘I/O，如磁盘带宽、IOPS不足，或者I/O调度不合理或者文件系统问题等等
• irq（hi），代表处理硬中断的 CPU 时间
  • 硬中断数，一般硬中断引起的cpu使用率高的概率不多，因为一般设备硬中断的时间很少
• softirq（si），代表处理软中断的 CPU 时间。
  • 软中断高，一般都会是网卡出现了数据包突发，如网络pps突增，网卡中断绑定不均等
• steal（st），代表当系统运行在虚拟机中的时候，被其他虚拟机占用的 CPU 时间。
  • 这个一般在虚拟机化，云计算IaaS层会发生，当物理机出现cpu超售的时候，cpu被其他虚拟机争用的时候会出现。如果出现了这个高，请选择非突发性实例

标记2/3代表的是当前系统内存及swap交换分区使用情况，从左向右依次为，总内存，剩余内存，使用内存，用于buffer或cache的内存。

标记4 为每个进程占用CPU的比率，top会进行倒叙排列

标记5为top1的进程名称。

以上是我们在发现CPU异常时，可以通过top命令快速采集当前CPU占用最多的进程，以及具体是CPU的哪一部分占用高，根据以上的信息，我们需要能够快速的判断方向。

4 CPU 100%的原因分析

4.1 代码问题

4.1.1 业务死循环

代码死循环是出现频率很高的问题，对于一些循环的判断条件判断有误，循环无法跳出。在我们当前的生产环境下，之前就发生了在一个多层循环的最内层查询大量数据，而引发CPU耗尽

比如下边这个例子就会迅速让我们的CPU耗尽

import multiprocessing  
import os  
  
def process_task():  
    while True:  
        pass
  
if __name__ == "__main__":  
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    processes = []  
    for _ in range(num_processes):  
        p = multiprocessing.Process(target=process_task)  
        p.start()  
        processes.append(p)  
  
    for p in processes:  
        p.join()

4.1.2 死锁和等待

在生产环境下，当工作线程需要访问外部资源的时候，如果外部资源响应非常慢，就会让我们的工作线程一直处于等待状态，只要这样的等待任务够多，cpu就会被耗尽。

程序多个线程如果一直等待一个不被释放的锁，就会出现死锁，死锁实际上是一个无线等待。在之前做LVS负载军时，CPU访问共享连接表（竞争资源操作需要加锁）就会使用自旋锁，发生流量突发时，就会出现大量CPU消耗在自旋锁等待上。

4.1.3 冗余的不必要的业务逻辑

在我们当前的业务代码中，因为历史原因就存在大量的冗余逻辑，比如同步调用外部接口，同步执行大量的文件读写，无效数据库查询。

4.2 性能及容量问题

4.2.1 大量的并发任务

一般业务代码常会采用多进程或者多线程模型，系统中如果并发创建了非常多的线程，那线程间切换，线程对竞争资源的锁争用就会愈发明显。因为CPU是有限的，则cpu就不得不在众多的进程/线程间来回切换，最后cpu都消耗在了上下文切换上

解决思路：进程池或者线程池限制并发量

4.2.2 业务密集的CPU计算任务

这是一种常规性的cpu消耗，比如搜索推荐场景的模型训练、和推理，视频、图片编解码，大数据计算如hadoop的MapReduce任务，spark任务等，这些场景都是CPU密集型的业务。

碰到这种CPU密集型的业务，CPU 100%是很正常的，不必担忧，任务跑完之后，CPU自会下来。作为运维我们需要做的是将CPU密集型的业务尽可能独立于其他在线业务部署，或者通过cgroup对这些应用所使用的CPU进行限制。保证业务间不要相互影响

4.2.3 大量的网络请求

在我们前边讲到的Top中有一项是si，软中断，多数情况都是服务器当前存在有网络请求突发。对于一些网络转发行的应用，比如典型的TCP层的负载均衡设备（LVS/Nginx/Haproxy）等，其核心能力就是数据包转发。

如果出现瞬间的网络流量突发，就会触发大量网卡中断，那SI的数量就可能会非常多，将CPU资源耗尽。在多核CPU下，网卡中断需要均匀的绑定到每一个CPU核心上，如果绑定不均，CPU的中断消耗就会不均，则经常会出现CPU核心一个接一个被依次打死【如下右图】。

cat /proc/interrupts  |grep -i eth 可以查看当前各个CPU核心的网卡中断消耗

4.2.4 大量的TCP连接占用

如下图是在互联网中广泛存在的代理架构，比如我们haproxy，nginx等，正常情况下客户端连接proxy，proxy负载与后端的service节点建立连接，所以一个请求proxy需要建立两个连接。

正常情况下后端服务正常快速返回没有问题，但是如果后端服务出现慢请求一直等待，那proxy向后的连接就会一直被占用；还有客户端可能会因为访问超时而出现大量的重试请求。一般现在的proxy层都会分别与client和service维护长连接，那这个时候服务器上的连接数会被迅速拉升。

维护TCP连接数本身就会消耗一定的内存和CPU资源，再加上服务器的端口是有限的，在新建连接的时候tcp会从整个端口中查询可用端口（受local_port_range限制），这个过程在端口占用量很高的情况下，是非常消耗CPU的。

解决办法：

• 配置合理的连接超时时间，让连接可以快速回收，并配合使用tcp timewait reuse
• 合理配置与客户端以及与后端服务的长连接配置，合理控制长连接idle的超时时间
• 增加后端service的数量，IP或者端口，让五元组组合数更多
• 在service服务固定的情况下，可以增加proxy的source ip来临时性的解决连接数量的问题

4.3 资源问题

4.3.1 内存不足

在内存不足时，如果程序需要申请内存，系统就会进行内存swap，将内存的一部分数据交换出去，存储到磁盘的swap分区中，回收内存以满足程序的内存升级。

此时会有诸多原因造成CPU使用突发：

• 瞬间大量的内存数据交换到磁盘，I/O读写会很高，这个时候大量的CPU可能会消耗在wa上
• 现在大部分服务器是没有swap分区的，当没有足够内存的时候，会调用kswapd0内核线程执行内存交换，但是又没有swap分区可用，可能就会陷入一个死循环，如下图

4.3.2 Java进程的频繁GC

实际上很多语言都有GC（垃圾回收）的过程，其中java最具代表性，java的gc过程是非常消耗CPU资源的。

4.3.3 硬盘异常或I/O性能不足

如果硬盘故障，硬盘写入带宽不足，或者IOPS不足的情况下，如果碰上大量的随机读写，或者IOPS不足的情况下，CPU会出现大量的io wait，最终整个CPU会消耗殆尽。

如下图是我们在AWS上使用的RDS mysql实例，我们在创建之初使用的磁盘类型是gp2，使用过aws的同学可能知道，这个类型的云盘iops是磁盘容量乘以3，也就是我100GB的磁盘空间，最高只有300 iops。

在iops不足的情况下，mysql的cpu就直接到了100%，后边的磁盘空间是aws rds为了满足需要的iops，进行了磁盘的自动扩容。

当然除了磁盘本身的性能限制之外，如果碰上磁盘故障，SSD写寿命到期，SSD写入不均衡，Raid卡设置或硬件异常（如raid缓存失效，或者配置了Write Through）都会造成磁盘读写性能下降，最终cpu耗尽。

怎么查询IO消耗：

• top中的cpu wa数量高，即可以判断是磁盘IO问题
• iotop工具分析io使用量最高的进程

解决方案：

• 检查硬盘硬件是否异常，读写性能（如通过smart，raid卡提供的工具等查看磁盘性能及状态信息）
• 选择性能更好的磁盘，如nvme ssd。对于高IO的业务，推荐使用本地盘服务器，而非云盘
• 对于云盘IO与磁盘空间相关的时候，为了获取更高的IOPS，可能就需要扩展更多的云盘空间了。

5 Java程序CPU问题该如何分析

这也会经常单独出现在各大厂的面试题中，因为java在大厂应用比较多

1、通过top找到CPU占用率高的进程

2、通过top -Hp pid命令查看CPU占比靠前的线程ID

3、再把线程ID转化为16进制

printf "0x%x" <thread_id>
如：printf "0x%x" 32  ==> 0x20

4、通过jstack生成线程dump文件

jstack -l <PID> > dump.log

5、分析线程dump文件

grep "0x<十六进制线程ID>" dump.log
如：grep "0x20" dump.log

这将显示包含该线程ID的线程栈信息。分析这些线程栈，找到可能导致CPU高占用的代码

6 总结

生产环境下下cpu 100%是一个常见问题，原因有非常多，作为运维当秉承着保障在线业务稳定性第一的原则，优先解决问题，而后协同研发排查。

至于cpu 100%的原因，常见的业务代码问题，网络突发，服务器容量不足，连接数超限，内存不足等等，生产环境下导致最终cpu 100%的原因还有很多，还需要各位同学在生产环境中多积累和总结。

7 写在最后

运维相关岗位面试时涉及到知识面非常广，所以复习起来会有无从下手的感觉。为了让同学们面试不迷茫，都能找到一份好工作，我们整理了运维面试的高频面试题，关注我们回复“面试题”免费领取。