![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31382a2d77079070.jpg) # 前言 到了年底果然都不太平，最近又收到了运维报警：表示有些服务器负载非常高，让我们定位问题。 还真是想什么来什么，前些天还故意把某些服务器的负载提高（[没错，老板让我写个 BUG！](https://crossoverjie.top/2018/12/12/java-senior/java-memary-allocation/)），不过还好是不同的环境互相没有影响。 # 定位问题 拿到问题后首先去服务器上看了看，发现运行的只有我们的 Java 应用。于是先用 `ps` 命令拿到了应用的 `PID`。 接着使用 `top -Hp pid` 将这个进程的线程显示出来。输入大写的 P 可以将线程按照 CPU 使用比例排序，于是得到以下结果。 ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31382b1d3df15468.jpg) 果然某些线程的 CPU 使用率非常高。 为了方便定位问题我立马使用 `jstack pid > pid.log` 将线程栈 `dump` 到日志文件中。 我在上面 100% 的线程中随机选了一个 `pid=194283` 转换为 16 进制（2f6eb）后在线程快照中查询： > 因为线程快照中线程 ID 都是16进制存放。 ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31382bb08a129414.jpg) 发现这是 `Disruptor` 的一个堆栈，前段时间正好解决过一个由于 Disruptor 队列引起的一次 [OOM]()：[强如 Disruptor 也发生内存溢出？](https://crossoverjie.top/2018/08/29/java-senior/OOM-Disruptor/) 没想到又来一出。 为了更加直观的查看线程的状态信息，我将快照信息上传到专门分析的平台上。 [http://fastthread.io/](http://fastthread.io/) ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31382fbe13e22162.jpg) 其中有一项菜单展示了所有消耗 CPU 的线程，我仔细看了下发现几乎都是和上面的堆栈一样。 也就是说都是 `Disruptor` 队列的堆栈，同时都在执行 `java.lang.Thread.yield` 函数。 众所周知 `yield` 函数会让当前线程让出 `CPU` 资源，再让其他线程来竞争。 根据刚才的线程快照发现处于 `RUNNABLE` 状态并且都在执行 `yield` 函数的线程大概有 30几个。 因此初步判断为大量线程执行 `yield` 函数之后互相竞争导致 CPU 使用率增高，而通过对堆栈发现是和使用 `Disruptor` 有关。 # 解决问题 而后我查看了代码，发现是根据每一个业务场景在内部都会使用 2 个 `Disruptor` 队列来解耦。 假设现在有 7 个业务类型，那就等于是创建 `2*7=14` 个 `Disruptor` 队列，同时每个队列有一个消费者，也就是总共有 14 个消费者（生产环境更多）。 同时发现配置的消费等待策略为 `YieldingWaitStrategy` 这种等待策略确实会执行 yield 来让出 CPU。 代码如下： ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31383063b5729406.jpg) > 初步看来和这个等待策略有很大的关系。 ## 本地模拟 为了验证，我在本地创建了 15 个 `Disruptor` 队列同时结合监控观察 CPU 的使用情况。 ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d313830e683e59146.jpg) ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d3138364092a60230.jpg) 创建了 15 个 `Disruptor` 队列，同时每个队列都用线程池来往 `Disruptor队列` 里面发送 100W 条数据。 消费程序仅仅只是打印一下。 ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d313836ac8a448151.jpg) 跑了一段时间发现 CPU 使用率确实很高。 --- ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31383d664cb51737.jpg) 同时 `dump` 线程发现和生产的现象也是一致的：消费线程都处于 `RUNNABLE` 状态，同时都在执行 `yield`。 通过查询 `Disruptor` 官方文档发现： ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31383e10f0327921.jpg) > YieldingWaitStrategy 是一种充分压榨 CPU 的策略，使用`自旋 + yield`的方式来提高性能。 > 当消费线程（Event Handler threads）的数量小于 CPU 核心数时推荐使用该策略。 --- ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31383fd2dc594576.jpg) 同时查阅到其他的等待策略 `BlockingWaitStrategy` （也是默认的策略），它使用的是锁的机制，对 CPU 的使用率不高。 于是在和之前同样的条件下将等待策略换为 `BlockingWaitStrategy`。 ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d31384097d6190496.jpg) --- ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d3138411411e73544.jpg) ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d313841d679b99195.jpg) 和刚才的 CPU 对比会发现到后面使用率的会有明显的降低；同时 dump 线程后会发现大部分线程都处于 waiting 状态。 ## 优化解决 看样子将等待策略换为 `BlockingWaitStrategy` 可以减缓 CPU 的使用， 但留意到官方对 `YieldingWaitStrategy` 的描述里谈道： 当消费线程（Event Handler threads）的数量小于 CPU 核心数时推荐使用该策略。 而现有的使用场景很明显消费线程数已经大大的超过了核心 CPU 数了，因为我的使用方式是一个 `Disruptor` 队列一个消费者，所以我将队列调整为只有 1 个再试试(策略依然是 `YieldingWaitStrategy`)。 ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d313842427b798742.jpg) ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d3138669071113680.jpg) 跑了一分钟，发现 CPU 的使用率一直都比较平稳而且不高。 # 总结 所以排查到此可以有一个结论了，想要根本解决这个问题需要将我们现有的业务拆分；现在是一个应用里同时处理了 N 个业务，每个业务都会使用好几个 `Disruptor` 队列。 由于是在一台服务器上运行，所以 CPU 资源都是共享的，这就会导致 CPU 的使用率居高不下。 所以我们的调整方式如下： - 为了快速缓解这个问题，先将等待策略换为 `BlockingWaitStrategy`，可以有效降低 CPU 的使用率（业务上也还能接受）。 - 第二步就需要将应用拆分（上文模拟的一个 `Disruptor` 队列），一个应用处理一种业务类型；然后分别单独部署，这样也可以互相隔离互不影响。 当然还有其他的一些优化，因为这也是一个老系统了，这次 dump 线程居然发现创建了 800+ 的线程。 创建线程池的方式也是核心线程数、最大线程数是一样的，导致一些空闲的线程也得不到回收；这样会有很多无意义的资源消耗。 所以也会结合业务将创建线程池的方式调整一下，将线程数降下来，尽量的物尽其用。 本文的演示代码已上传至 GitHub： [https://github.com/crossoverJie/JCSprout](https://github.com/crossoverJie/JCSprout/tree/master/src/main/java/com/crossoverjie/disruptor) **你的点赞与分享是对我最大的支持** ![](https://i.loli.net/2019/07/19/5d313848b169269048.jpg)