前段时间我们新上了一个新的应用，因为流量一直不大，集群QPS大概只有5左右，写接口的rt在30ms左右。
因为最近接入了新的业务，业务方给出的数据是日常QPS可以达到2000，大促峰值QPS可能会达到1万。
所以，为了评估水位，我们进行了一次压测。压测在预发布环境执行。压测过程中发现，当单机QPS达到200左右时，接口的rt没有明显变化，但是CPU利用率急剧升高，直到被打满。
压测停止后，CPU利用率立刻降了下来。
于是开始排查是什么导致了CPU的飙高。
问题排查与解决
在压测期间，登录到机器，开始排查问题。
本案例的排查过程使用的阿里开源的Arthas工具进行的，不使用arthas，使用JDK自带的命令也是可以。
在开始排查之前，可以先看一下CPU的使用情况，最简单的就是使用top命令直接查看：
top - 10:32:38 up 11 days, 17:56, 0 users, load average: 0.84, 0.33, 0.18
Tasks: 23 total, 1 running, 21 sleeping, 0 stopped, 1 zombie
%Cpu(s): 95.5 us, 2.2 sy, 0.0 ni, 76.3 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 6.1 st
KiB Mem : 8388608 total, 4378768 free, 3605932 used, 403908 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 4378768 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3480 admin 20 0 7565624 2.9g 8976 S 241.2 35.8 649:07.23 java
1502 root 20 0 401768 40228 9084 S 1.0 0.5 39:21.65 ilogtail
181964 root 20 0 3756408 104392 8464 S 0.7 1.2 0:39.38 java
496 root 20 0 2344224 14108 4396 S 0.3 0.2 52:22.25 staragentd
1400 admin 20 0 2176952 229156 5940 S 0.3 2.7 31:13.13 java
235514 root 39 19 2204632 15704 6844 S 0.3 0.2 55:34.43 argusagent
236226 root 20 0 55836 9304 6888 S 0.3 0.1 12:01.91 systemd-journ
可以看到，进程ID为3480的Java进程占用的CPU比较高，基本可以断定是应用代码执行过程中消耗了大量CPU，接下来开始排查具体是哪个线程，哪段代码比较耗CPU。
首先，下载Arthas命令：
curl -L http://start.alibaba-inc.com/install.sh | sh
启动
./as.sh
使用Arthas命令"thread -n 3 -i 1000"查看当前"最忙"（耗CPU）的三个线程：
通过上面的堆栈信息，可以看出，占用CPU资源的线程主要是卡在JDBC底层的TCP套接字读取上。连续执行了很多次，发现很多线程都是卡在这个地方。
通过分析调用链，发现这个地方是我代码中有数据库的insert，并且使用TDDL来创建sequence，在sequence的创建过程中需要和数据库有交互。
但是，基于对TDDL的了解，TDDL每次从数据库中查询sequence序列的时候，默认会取出1000条，缓存在本地，只有用完之后才会再从数据库获取下一个1000条序列。
按理说我们的压测QPS只有300左右，不应该这么频繁的何数据库交互才对。但是，经过多次使用arthas的查看，发现大部分CPU都耗尽在这里。
于是开始排查代码问题。最终发现了一个很傻的问题，那就是我们的sequence创建和使用有问题：
public Long insert(T dataObject) {
if (dataObject.getId() == null) {
Long id = next();
dataObject.setId(id);
}
if (sqlSession.insert(getNamespace() + ".insert", dataObject) > 0) {
return dataObject.getId();
} else {
return null;
}
}
public Sequence sequence() {
return SequenceBuilder.create()
.name(getTableName())
.sequenceDao(sequenceDao)
.build();
}
/**
* 获取下一个主键ID
*
* @return
*/
protected Long next() {
try {
return sequence().nextValue();
} catch (SequenceException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
是因为，我们每次insert语句都重新build了一个新的sequence，这就导致本地缓存就被丢掉了，所以每次都会去数据库中重新拉取1000条，但是只是用了一条，下一次就又重新取了1000条，周而复始。
于是，调整了代码，把Sequence实例的生成改为在应用启动时初始化一次。这样后面在获取sequence的时候，不会每次都和数据库交互，而是先查本地缓存，本地缓存的耗尽了才会再和数据库交互，获取新的sequence。
public abstract class BaseMybatisDAO implements InitializingBean {
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
sequence = SequenceBuilder.create().name(getTableName()).sequenceDao(sequenceDao).build();
}
}
通过实现InitializingBean，并且重写afterPropertiesSet()方法，在这个方法中进行Sequence的初始化。
改完以上代码，提交进行验证。通过监控数据可以看出优化后，数据库的读RT有明显下降：
sequence的写操作QPS也有明显下降：
于是我们开始了新的一轮压测，但是发现，CPU的使用率还是很高，压测的QPS还是上不去，于是重新使用Arthas查看线程的情况。
发现了一个新的比较耗费CPU的线程的堆栈，这里面主要是因为我们用到了一个联调工具，该工具预发布默认开启了TDDL的采集（官方文档中描述为预发布默认不开启TDDL采集，但是实际上会采集）。
这个工具在打印日志过程中会进行脱敏，脱敏框架会调用Google的re2j进行正则表达式的匹配。
因为我的操作中TDDL操作比较多，默认采集大量TDDL日志并且进行脱敏处理，确实比较耗费CPU。
所以，通过在预发布中关闭DP对TDDL的采集，即可解决该问题。
总结与思考
本文总结了一次线上CPU飙高的问题排查过程，其实问题都不难，并且还挺傻的，但是这个排查过程是值得大家学习的。
其实在之前自己排查过很多次CPU飙高的问题，这次也是按照老方法进行排查，但是刚开始并没有发现太大的问题，只是以为是流量升高导致数据库操作变多的正常现象。
期间又多方查证（通过arthas查看sequence的获取内容、通过数据库查看最近插入的数据的主键ID等）才发现是TDDL的Sequence的初始化机制有问题。
在解决了这个问题之后，以为彻底解决问题，结果又遇到了DP采集TDDL日志导致CPU飙高，最终再次解决后有了明显提升。
所以，事出反常必有妖，排查问题就是一个抽丝剥茧的过程。