一、背景概述

服务器的CPU占用率反映了其繁忙程度和当前工作负载的状态，当你发现服务器CPU占用率达到100%时，这通常意味着服务器正在全力运行，无法再处理更多的任务，可能会导致系统性能下降甚至出现卡顿现象，本文将探讨导致CPU占用率达到100%的各种原因以及相应的解决方案。

二、可能的原因分析

1. 高并发请求

当服务器收到大量同时请求时，CPU可能无法及时处理所有请求，导致CPU占用率上升，Web服务器在面对大量用户访问时，可能会出现这种现象，解决办法可以是优化代码，增加服务器资源等。

2. 软件问题

某个应用程序或服务可能存在bug或者设计不合理，导致CPU占用率异常高，一个无效的循环或内存泄漏问题可能会使单个进程占用过多CPU资源，解决办法是检查并修复应用程序或服务的问题。

3. 病毒或恶意软件

服务器可能感染了病毒或恶意软件，这些恶意程序可能会消耗大量的CPU资源，解决办法是进行杀毒或反恶意软件操作，并加强服务器的安全性。

4. 不合理的配置

服务器可能存在不合理的配置，例如配置不足、错误或冲突的设置等，导致CPU占用率异常高，解决办法是检查服务器配置并进行必要的调整。

5. 硬件问题

服务器的硬件可能出现故障或老化，导致CPU性能下降，占用率升高，解决办法是及时更换或维修服务器硬件。

三、详细解决方案

1. 定位高负载进程

使用top命令登录到服务器，确认服务器的具体情况，通过观察load average以及各个进程的资源使用情况，找到占用CPU较高的进程ID（PID）。

top

2. 查找具体业务

利用ps命令根据PID找到业务进程路径，进而定位到负责人和项目。

ps -ef | grep <PID>

3. 定位异常线程及代码行

使用jstack命令生成Java进程的堆栈信息，然后结合工具如show-busy-java-threads.sh来快速定位高负载线程及其对应的代码行。

jstack <PID> > thread_dump.txt
vim thread_dump.txt

对于线上问题定位，可以使用淘宝开源的show-busy-java-threads.sh脚本：

#!/bin/bash
Find out the highest cpu consumed threads of java, and print the stack of these threads.
Example: ./show-busy-java-threads.sh -c 10 -p <PID>
readonly PROG=basename $0
usage() {
    cat <<EOF
Usage: ${PROG} [OPTION]... Find out the highest cpu consumed threads of java, and print the stack of these threads.
Options:
    -c, --count      set the thread count to show, default is 5
    -p, --pid        find out the highest cpu consumed threads from the specifed java process, default from all java process.
    -h, --help       display this help and exit
EOF
    exit $1
}
while getopts "c:p:h" opt; do
    case "$opt" in
        c) count="$OPTARG" ;;
        p) pid="$OPTARG" ;;
        h) usage ;;
        ?) usage 1 ;;
    esac
done
count=${count:-5}
[ -z "$pid" ] && jstack $(jps -l | awk '{print $1}') | head -n $count | sort -nrk 6,6 | awk 'NR<=length($0)/2' || jstack $pid | head -n $count | sort -nrk 6,6 | awk 'NR<=length($0)/2'

4. 根因分析与优化

经过前面的分析与排查，最终定位到一个时间工具类的问题，造成了服务器负载以及CPU使用率的过高，异常方法逻辑是将时间戳转成对应的具体日期时间格式，上层调用计算当天凌晨至当前时间所有秒数，转化成对应的格式放入到Set中返回结果；逻辑层是数据平台实时报表的查询逻辑，实时报表会按照固定的时间间隔来，并且在一次查询中有多次（n次）方法调用，随着时间增长，越接近午夜单次查询次数会线性增加，由于实时查询、实时报警等模块大量的查询请求都需要多次调用该方法，导致了大量CPU资源的占用与浪费。

定位到问题之后，首先考虑减少计算次数，优化异常方法，排查后发现，在逻辑层使用时并没有使用该方法返回的Set集合中的内容而是简单的用Set的size数值，确认逻辑后通过新方法简化计算（当前秒数-当天凌晨的秒数），替换调用的方法解决计算过多的问题，上线后观察服务器负载和CPU使用率对比异常时间段下降了30倍恢复至正常状态至此该问题得已解决。

5. 总结与预防措施

在编码的过程中除了要实现业务的逻辑也要注重代码性能的优化，一个业务需求能实现和能实现得更高效更优雅其实是两种截然不同的工程师能力和境界的体现而后者也是工程师的核心竞争力，在代码编写完成之后多做review多思考是不是可以用更好的方式来实现，线上问题不放过任何一个小细节！细节是魔鬼技术的同学需要有刨根问题的求知欲和追求卓越的精神只有这样才能不断的成长和提升。