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发表于 2019年07月26日
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2019-07-24 实战火焰图分析CPU使用率解决JAVA应用线上性能问题

业务上一个新业务上线，发现CPU使用率较高，我们的业务特点一般是IO密集型，所以一般呈现CPU使用率较低，但是QPS较高的特点，所以对这个特殊的服务进行性能分析，以下是分析过程。

网络性能分析

新应用上线，发现CPU较高，如图所示
从cpu使用率的细节发现%si中断使用率集中在cpu0上，查看中断类型
发现硬中断的处理集中在CPU0上，推断网卡不支持多队列特性
果然推断正确，然后决定找两台网卡支持多队列的机器对比性能
从监控中可以看到，两种机型在P999的接口响应延迟上相差一倍

CPU使用率还没分析

跑题了，前面分析CPU的过程中无意间发现了中断不平均的问题，但并不是我们CPU使用率高的原因，CPU主要还是%us高，回来分析CPU使用率，由于代码不是本人所写，不会直接去分析代码，那样无异于大海捞针，拿出珍藏的perf大法，生成火焰图分析。

CPU火焰图的生成方法参考前面的文章：

使用FlameGraph分析JAVA应用性能
Docker中使用FlameGraph分析JVM应用性能

生成的火焰图如下：

oss.zrbcool.top/picgo/ad-da…

2019-07-24 实战火焰图分析CPU使用率解决JAVA应用线上性能问题

瓶颈点1

CoohuaAnalytics$KafkaConsumer:::send方法中Gzip压缩占比较高

已经定位到方法级别，再看代码就快速很多，直接找到具体位置，找到第一个消耗大户：Gzip压缩

2019-07-24 实战火焰图分析CPU使用率解决JAVA应用线上性能问题

瓶颈点2

展开2这个波峰，查看到这个getOurStackTrace方法占用了大比例的CPU，怀疑代码里面频繁用丢异常的方式获取当前代码栈

2019-07-24 实战火焰图分析CPU使用率解决JAVA应用线上性能问题

直接看代码

2019-07-24 实战火焰图分析CPU使用率解决JAVA应用线上性能问题

果然如推断，找到第二个CPU消耗大户：new Exception().getStackTrace()

定位到具体的代码，可以看到对每个请求的参数进行了gzip解压缩

原文 https://juejin.im/post/5d3a6e26f265da1b6c5fbb8a

正文到此结束

所属分类：编程技术 Java

本文标签： http https src 网卡 consumer 2019 ip 性能问题 QPS zip 参数 JVM java Docker IO 代码文章 UI ACE
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