Java经典面试解析：服务器卡顿、CPU飙升、接口负载剧增（实战必看！！！）

（图注：服务器性能问题三连击 - 每个开发者都逃不过的噩梦！）

一、服务器卡顿：突然变慢为哪般？

1.1 现象特征

• 请求响应时间从200ms飙升到5s+
• 服务器监控面板"全屏飘红"（CPU、内存、磁盘三高）
• 日志中频繁出现Connection timed out警告

1.2 排查三板斧

第一斧：top命令看全局
bash
top -H -p <PID> # （超级重要）一定要加-H显示线程信息！！！
重点关注：
- %CPU > 300% 的线程（可能是死循环）
- WAIT状态的线程数（I/O阻塞预警）

第二斧：jstack抓线程快照
java
jstack -l <PID> > thread_dump.log
快速定位技巧：
1. 把线程ID转成16进制（printf "%x\n" 21742）
2. 在dump文件搜索nid=0x54ee

第三斧：jstat看GC情况
bash
jstat -gcutil <PID> 1000 # 每秒打印一次GC数据
关键指标：
- FGC > 5次/分钟（Full GC太频繁！）
- OU超过90%（老年代要溢出了）

1.3 实战案例

某电商系统凌晨突然卡顿，通过jstack发现：
java
"Thread-15" #32 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f48740d5000 nid=0x54ee runnable [0x00007f486b7ec000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:634)
at java.util.HashMap.put(HashMap.java:611)
at com.example.CacheManager.addToLocalCache(CacheManager.java:127)
（破案了！）本地缓存没有设置过期时间，HashMap无限膨胀导致OOM前兆！

二、CPU 100%飙车现场

2.1 经典死循环代码

java
// 错误示例（千万别学！）
while(true) {
// 没有break条件！！
processData();
}

2.2 高级排查技巧

神器Arthas出场：
```bash

1. 启动arthas

java -jar arthas-boot.jar

2. 监控最忙线程

thread -n 3

3. 方法执行监控

watch com.example.Service * '{params,returnObj}' -x 3
```

2.3 意想不到的坑

• 正则表达式灾难：String.matches("(a+)+")处理长字符串
• 序列化/反序列化：Jackson解析多层嵌套JSON
• 数学计算：BigDecimal.divide()未指定精度模式

（血泪教训）某金融系统CPU突然100%，最终发现是证书验证时的BCrypt.checkpw方法被频繁调用！

三、接口负载暴增：从崩溃到优雅

3.1 限流方案对比

| 方案 | 优点 | 缺点 |
|--------------|----------------------|-----------------------|
| 令牌桶 | 平滑突发流量 | 实现稍复杂 |
| 漏桶 | 绝对速率控制 | 响应延迟增加 |
| Sentinel | 整合Spring Cloud | 需要额外依赖 |
| Resilience4j | 功能全面 | 学习曲线陡峭 |

3.2 代码级优化技巧

缓存穿透解决方案：
```java
// 布隆过滤器伪代码
public class BloomFilter {
private BitSet bitset = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

}
```

连接池配置（Tomcat版）：
```properties

application.properties

server.tomcat.max-threads=200
server.tomcat.min-spare-threads=20
server.tomcat.accept-count=100
server.tomcat.connection-timeout=5000
```

3.3 架构级防御

• 服务降级：Hystrix fallback快速返回兜底数据
• 流量染色：区分正常流量和爬虫请求
• 弹性扩容：K8s HPA自动扩展Pod数量

（真实案例）某社交APP突发热点事件，通过提前设置的熔断规则，自动降级非核心功能，保住核心链路！

四、防患于未然：监控体系搭建

4.1 必备监控项

1. 基础指标：CPU/Memory/Disk
2. JVM监控：GC次数/内存池使用率
3. 业务指标：QPS/平均RT/错误率

4.2 Prometheus + Grafana配置示例

```yaml

prometheus.yml

scrape_configs:
- job_name: 'spring_app'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
```

4.3 报警规则设置

```sql

钉钉报警规则示例

groups:
- name: critical-alert
rules:
- alert: HighErrorRate
expr: sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status!~"2.."}[5m])) / sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m])) > 0.5
for: 2m
annotations:
summary: "高错误率报警"
description: "当前错误率已达{{ $value }}！"
```

五、终极解决方案：从灭火到防火

1. 混沌工程：定期进行故障演练（比如拔网线、杀进程）
2. 压测常态化：每周执行全链路压测
3. 代码审查：重点检查资源关闭操作（Connection/Stream必须finally！）
4. 技术债务看板：技术债可视化，限期偿还

（最后的大招）建立容量规划模型：
所需机器数 = (总QPS × 平均RT) / (单机线程数 × 目标利用率)

总结与思考

通过这三个经典问题的深度解析，我们可以总结出性能优化的黄金法则：

1. 监控先行：没有度量就没有优化
2. 分层排查：从全局到局部，从现象到代码
3. 防御性设计：把故障当作必然发生的事件来预防

最后送大家一句口诀（建议贴在显示器上）：
"早压测、早限流，监控报警不能丢；线程池、连接数，配置不当要吃苦！"

遇到问题不要慌，按照本文的排查路线图一步步来，你也能成为团队里的"救火英雄"！如果觉得有用，赶紧收藏转发，说不定明天就用上了呢？（眨眼）