一、引言
在 Java 应用的高并发战场中，CPU 使用率突然飙升至 90%+ 是常见 “险情”。传统排查方式如重启服务、离线分析线程 dump，往往耗时费力且难以捕捉实时现场。 Arthas 作为阿里巴巴开源的 Java 诊断神器，支持在不重启应用的情况下，通过 thread 命令定位问题线程、trace 命令追踪方法耗时、profiler 命令生成火焰图，三步锁定 CPU 瓶颈，成为线上诊断的 “瑞士军刀”。本文将通过实战案例，带你掌握这套高效排查方案。
二、完整排查流程
使用thread+trace+profiler组合排查CPU高问题是Java应用性能诊断的黄金搭档。接下来我将详细介绍这个完整的排查流程：
三、第一阶段：快速定位问题线程
3.1 查看系统整体状态
# 1. 启动arthas并连接目标进程 java -jar arthas-boot.jar # 2. 查看实时仪表板（最常用） dashboard # 3. 查看CPU使用率最高的前5个线程 thread -n 5 # 4. 持续监控CPU变化（每3秒刷新） dashboard -i 30003.2 分析线程状态
# 1. 查看所有线程状态 thread # 2. 按CPU使用时间排序 thread --all # 3. 查找阻塞的线程 thread -b # 4. 查看特定状态的线程 thread --state RUNNABLE thread --state BLOCKED thread --state WAITING3.3 定位具体问题线程
# 1. 找出最耗CPU的线程ID thread -n 3 -i 1000 # 2. 查看指定线程的详细堆栈 thread 12345 # 3. 批量查看多个线程 thread 12345 23456 # 4. 查看线程运行时间线 thread -t四、第二阶段：深入分析热点方法
4.1 使用trace分析热点方法调用链
# 1. 根据线程堆栈找到热点方法，进行trace trace com.example.service.HotService hotMethod '#cost > 10' # 2. 统计方法调用次数和耗时 trace com.example.service.* * -n 1000 # 3. 查看方法内部每个调用的耗时 trace --skipJDKMethod false com.example.service.HotService hotMethod # 4. 只显示最耗时的部分 trace com.example.service.HotService hotMethod '#cost > 50' -n 204.2 结合线程信息进行针对性trace
# 1. 如果发现某个线程ID持续占用CPU # 先获取线程正在执行的方法 thread 12345 # 假设发现线程在执行 processData 方法 trace com.example.DataProcessor processData # 2. 监控特定线程执行的方法 # 启动后台任务监控 trace com.example.DataProcessor * '#cost > 20' -j 12345五、第三阶段：使用profiler进行火焰图分析
5.1 基础profiler使用
# 1. 启动CPU性能采样 profiler start # 2. 采样30秒后停止 profiler stop --duration 30 # 3. 保存为html格式 profiler stop --format html --file /tmp/cpu_profile.html # 4. 查看profiler状态 profiler status5.2 高级profiler功能
# 1. 指定采样事件 profiler start --event cpu # 2. 指定采样间隔（默认10ms） profiler start --interval 5ms # 3. 同时监控多种事件 profiler start --event cpu,alloc,lock # 4. 采样特定时间段 profiler start # 等待问题重现 profiler stop --file /tmp/cpu-hot.svg5.3 自动化采样脚本
#!/bin/bash # 自动采样脚本 cpu_profile.sh PID=$1 DURATION=60 INTERVAL=5 echo "开始对进程 $PID 进行CPU分析，持续时间 ${DURATION}秒" java -jar arthas-boot.jar $PID << EOF # 启动profiler采样 profiler start --interval ${INTERVAL}ms # 等待指定时间 sleep ${DURATION} # 停止采样并保存 profiler stop --format svg --file /tmp/cpu_profile_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).svg # 同时保存为html格式 profiler stop --format html --file /tmp/cpu_profile_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).html quit EOF echo "分析完成，文件保存在 /tmp/"六、实战案例：CPU持续100%问题排查
6.1 死循环问题
# 1. 查看CPU使用情况 dashboard # 2. 找出CPU使用率最高的线程 thread -n 3 # 输出示例： # Thread 36: CPU usage: 85.12% # com.example.service.ReportService.generateReport(ReportService.java:123) # java.util.stream.ReferencePipeline.forEach(ReferencePipeline.java:580) # 3. trace热点方法 trace com.example.service.ReportService generateReport # 4. 如果发现是循环问题，进一步分析 watch com.example.service.ReportService generateReport 'params[0].size()' -x 1 # 5. 使用profiler生成火焰图确认 profiler start --duration 30 profiler stop --file /tmp/deadloop.html6.2 大量数据处理
# 1. 查找CPU高的线程 thread -n 5 # 2. 发现是数据处理线程 trace com.example.processor.DataProcessor processBatch # 3. 查看方法内部耗时分布 trace --skipJDKMethod false com.example.processor.DataProcessor processBatch '#cost > 5' # 4. 发现是JSON解析耗时，进一步分析 watch com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper readValue '{params, #cost}' '#cost > 50' # 5. 使用profiler分析CPU热点 profiler start # 等待一段时间 profiler stop --format html --file /tmp/json_parse_profile.html6.3 并发锁竞争
# 1. 查看线程状态，发现很多BLOCKED线程 thread --state BLOCKED # 2. 查找死锁 thread -b # 3. 监控锁竞争 profiler start --event lock # 4. 分析具体锁竞争的方法 trace java.util.concurrent.locks.ReentrantLock lock # 5. 查看持有锁的线程 thread --locked6.4 综合脚本
#!/bin/bash # 完整的CPU问题诊断脚本 diagnose_cpu.sh PID=$1 THRESHOLD=80 # CPU阈值 echo "开始诊断进程 $PID 的CPU问题..." java -jar arthas-boot.jar $PID << EOF echo "=== 1. 系统整体状态 ===" dashboard echo "=== 2. CPU最高的5个线程 ===" thread -n 5 echo "=== 3. 线程状态统计 ===" echo "RUNNABLE线程:" thread --state RUNNABLE | head -10 echo "" echo "BLOCKED线程:" thread --state BLOCKED | head -10 echo "=== 4. 启动profiler采样（30秒）===" profiler start --interval 10ms echo "=== 5. 监控期间的热点方法追踪 ===" # 获取top 3线程的堆栈，并提取热点方法 thread -n 3 > /tmp/top_threads.txt # 这里可以解析top_threads.txt，自动trace热点方法 # 示例：假设发现 com.example.Service.process 是热点 trace com.example.Service process '#cost > 20' -n 50 & echo "=== 等待30秒采样... ===" sleep 30 echo "=== 6. 停止采样并保存结果 ===" profiler stop --format svg --file /tmp/cpu_analysis.svg profiler stop --format html --file /tmp/cpu_analysis.html echo "=== 7. 生成诊断报告 ===" # 保存当前线程状态 thread --all > /tmp/thread_dump_$(date +%H%M%S).txt echo "诊断完成！" quit EOF echo "分析结果:" echo "1. 火焰图: /tmp/cpu_analysis.html" echo "2. 线程堆栈: /tmp/thread_dump_*.txt" echo "3. Top线程信息: /tmp/top_threads.txt"七、小结
面对 CPU 飙升问题，Arthas 的 thread、trace、profiler 组合拳提供了从 “线程定位→方法追踪→可视化分析” 的完整链路：
thread：快速锁定高 CPU 线程，精准到具体代码行。
trace：量化方法调用耗时，暴露算法或逻辑缺陷。
profiler：火焰图可视化热点，让性能瓶颈一目了然。
掌握这套方法，无需重启应用、无需海量日志，即可在生产环境中高效诊断 CPU 问题，真正实现 “线上问题线上解决”。
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