cpu运行内存频率一直是满的_cpu利用率与并发进程数的关系

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本文针对在系统CPU、内存使用率不高的情况下，线程出现大量等待或定时等待状态这一问题的原因进行了深入的分析，并提供了对应的解决方案。主要从数据库查询优化、网络延迟问题、并发问题、中间件或框架问题等九个方面详细讨论了可能引发线程等待或定时等待状态的潜在原因，并针对每个问题提出了具体的解决方案和实施步骤。通过理解并实施这些解决方案，可以帮助读者优化系统性能，减少线程的等待或定时等待状态，进一步提高系统的整体性能和吞吐量。。

1. 数据库问题：

原因：

• 查询语句没有优化：在数据库查询中，如果使用了不合适的查询语句，可能会导致查询效率低下，从而影响TPS。例如，使用全表扫描而非合适的索引，或者查询涉及多个表且没有合理分组，将导致查询时间过长。
• 数据库结构设计不合理：如果数据库表的设计、索引的创建等没有合理规划，会使得数据库的读写效率下降，从而导致TPS上不去。例如，如果表的归一化程度过高，会增加查询的复杂度和时间。

解决方案：

• 优化查询语句：对查询语句进行优化，如使用索引、减少全表扫描等。具体来说，如果查询中涉及到多个表，可以考虑在连接表上建立索引，同时避免在大量数据上进行全表扫描。
• 优化数据库结构设计：对数据库表进行优化，如对表进行分区、分片或者读写分离等。例如，对于经常被访问的表，可以将其分区，使得数据存储更加集中，从而加快查询速度。

2. 网络延迟：

原因：

• 网络延迟或不稳定：网络延迟或不稳定可能导致数据传输速度降低，从而影响TPS。例如，网络中的DNS解析时间过长、TCP握手机制时间过长等都可能导致TPS下降。
• 网络带宽不足：如果网络带宽不足，数据传输速度将受限，从而影响TPS。例如，如果应用需要从远程服务器获取大量数据，但带宽不足，则会导致数据获取时间过长。

解决方案：

• 检查网络状况：检查网络连接状况，选择网络质量好的服务商，并尽可能使用光纤网络。同时，可以考虑部署缓存服务器，减少网络延迟和抖动。
• 增加网络带宽：如果发现网络带宽不足，可以尝试增加网络带宽，提高数据传输速度。同时，可以考虑使用QoS（Quality of Service）服务来保证重要数据的传输优先级。

3. 系统资源限制：

原因：

• 磁盘I/O瓶颈：如果系统的磁盘I/O能力有限，会导致数据读写速度下降，从而影响TPS。例如，如果磁盘的读写速度过慢或者频繁的磁盘读写操作会使得TPS上不去。
• 网络带宽瓶颈：如果系统的网络带宽有限，会导致数据传输速度下降，从而影响TPS。例如，如果系统的数据输出速度无法跟上数据处理速度，会导致TPS下降。

解决方案：

• 检查系统资源使用情况：通过监控和分析系统资源的使用情况，找出瓶颈资源并进行相应优化。例如，通过iostat、jstat等工具监控磁盘I/O使用情况，调整磁盘读写策略；通过netstat等工具监控网络带宽使用情况，调整网络传输策略。
• 增加资源：如果发现资源瓶颈确实存在，可以考虑增加相应资源。例如，增加磁盘I/O能力或者网络带宽等。

系统资源使用情况的检查是一个持续的过程，需要定期或按需进行。主要是为了了解系统的各个资源如何使用，以及是否存在任何瓶颈或问题。以下是一些具体的系统资源监控和分析工具，以及如何使用它们解决问题：

iostat监控磁盘I/O

1. iostat：这是一个在Unix和类Unix系统（如Linux）中常用的工具，用于监控磁盘I/O活动。它可以提供关于每秒读取和写入的请求数量、每秒读取和写入的数据量、平均请求大小、平均请求队列长度等信息。

   例如，如果你发现平均磁盘I/O请求队列长度（avgqu-sz）很高，可能意味着磁盘I/O成为了系统的瓶颈。你可以通过增加磁盘队列的长度或更换更快的磁盘来优化这个问题。

   命令使用示例：iostat -x 10，这将会每10秒输出一次磁盘I/O统计信息。

jstat监控JVM

2. **jstat：**这是Java虚拟机（JVM）提供的工具，用于监控JVM的性能和垃圾回收情况。它可以提供关于堆内存使用、垃圾回收次数和时间等信息。

   例如，如果你发现垃圾回收的次数非常频繁（通过观察YGC列），可能意味着JVM的内存不足或内存回收策略需要优化。你可以通过调整JVM的内存大小、选择更适合的垃圾回收器或者优化应用程序的内存使用来改善这个问题。

   命令使用示例：jstat -gcutil <进程ID> 1000 1，这将会每1秒输出一次垃圾回收相关的统计信息。

netstat监控网络

3. **netstat：**这是另一个在Unix和类Unix系统中常用的工具，用于监控网络连接和网络接口的信息。它可以提供关于打开的网络连接、网络接口的带宽使用情况、数据包错误等信息。

   例如，如果你发现网络接口的带宽使用率很高，可能意味着网络成为了系统的瓶颈。你可以通过增加网络带宽或优化网络传输策略（例如使用压缩算法、批量传输等）来优化这个问题。

   命令使用示例：netstat -i，这将会显示所有网络接口的信息。

以上这些工具都是用来做系统资源监控和分析的，通过对这些工具的输出进行分析，可以找出哪些资源是瓶颈，然后采取相应的优化措施。

4. 代码问题：

原因：

• 代码中存在不必要的等待：代码中存在不必要的等待将使得程序执行效率降低，从而影响TPS。例如，线程同步操作过多、线程阻塞等都会导致等待时间过长。
• 代码缺乏优化：如果代码缺乏优化，会导致程序执行效率低下，从而影响TPS。例如，过多的循环、递归调用等会使得代码执行时间过长。

解决方案：

• 检查代码逻辑：检查代码逻辑，寻找代码中不必要的等待或者同步操作，并进行优化。例如，减少线程同步操作、避免线程阻塞等。
• 代码重构和优化：对代码进行重构和优化

5. 并发问题：

原因：

• 锁竞争或资源竞争：在多线程环境下，如果存在大量的锁竞争或资源竞争，会导致线程等待时间过长，从而影响TPS。例如，线程数量过多或者锁粒度太细都会增加锁竞争的可能性。
• 不合理的线程池配置：线程池的配置不合理，如线程池大小设置不当，也会影响并发性能，从而影响TPS。

解决方案：

• 减少锁粒度：通过减少锁的使用或者使用更粗的锁粒度，可以减少线程间的竞争，提高并发性能。例如，可以使用ConcurrentHashMap等无锁数据结构来替代Hashtable等有锁数据结构。
• 使用资源池：通过使用资源池来管理资源，可以避免资源的频繁分配和释放，从而减少线程的等待时间。例如，可以使用线程池来管理线程，避免手动创建和销毁线程。
• 优化线程池配置：根据实际需求和场景，合理配置线程池的大小、核心线程数等参数，以提高并发性能。例如，对于CPU密集型任务，可以设置线程池大小为CPU核数+1。

6. 中间件或框架问题：

原因：

• 中间件或框架性能瓶颈：使用的中间件或框架可能存在性能瓶颈，导致TPS上不去。例如，消息中间件的处理速度过慢，或者数据库连接池没有合理利用等都会影响TPS。
• 技术栈不匹配：使用的中间件或框架与实际应用的技术栈不匹配，可能导致性能下降。例如，使用不合适的数据库连接池或者缓存中间件等。

解决方案：

• 升级或更换中间件或框架：选择使用性能更好、更成熟的中间件或框架，以提高系统性能和TPS。例如，使用更高效的消息中间件，或者更换数据库连接池等。
• 技术栈适配：根据实际应用的需求和技术栈特点，选择适配的中间件或框架，以提高系统性能和TPS。例如，根据应用特点和数据量选择合适的数据库和缓存中间件等。

7. 负载均衡问题：

原因：

• 负载不均衡：如果系统部署在多个节点上，负载不均衡可能导致部分节点压力过大，而其他节点空闲，从而影响整体TPS。例如，节点间处理能力不均，或者请求分配不均等都会导致负载不均衡。

解决方案：

• 调整负载均衡策略：通过调整负载均衡策略，如使用轮询、IP哈希等算法进行负载均衡，使得每个节点的处理能力得到充分利用，提高整体TPS。例如，使用轮询算法可以将请求依次分配给每个节点，使得每个节点的负载相对均衡。
• 节点升级：如果发现部分节点的处理能力不足，可以对其进行升级或者替换，以提高整体处理能力，从而提高TPS。

8. 测试场景问题：

原因：

• 测试场景不真实：测试场景没有充分模拟真实场景，可能导致TPS评估不准确。例如，测试数据量过小、测试用户类型单一等都可能导致TPS评估不真实。
• 压力测试不足：没有进行充分的压力测试，无法了解系统在高负载情况下的性能表现。

解决方案：

• 增加测试场景复杂度和压力：通过增加测试场景的复杂度和压力，如增加测试数据量、增加测试用户类型等，来模拟更接近真实的场景进行测试。例如，可以在测试阶段使用生产环境中的实际数据来进行压力测试。
• 进行性能分析：在进行压力测试时，需要进行性能分析，了解系统在高负载情况下的性能瓶颈和表现。例如，可以使用JProfiler等工具进行性能分析，找出性能瓶颈并进行优化。

9. 硬件问题：

原因：

• 硬件性能不足：硬件性能不足可能导致系统处理能力受限硬件问题：

• 硬件老化：硬件老化可能会导致系统性能下降，例如CPU、内存等部件的老化都可能影响系统的整体性能，从而影响TPS。

解决方案：

• 升级硬件：如果发现硬件性能不足或者老化，可以考虑升级硬件，例如使用更快的CPU、更大的内存等，以提高系统性能，提高TPS。
• 使用高配置硬件：如果条件允许，可以考虑使用高配置硬件，例如使用多核CPU、使用高性能固态硬盘等，以提高系统性能，提高TPS。
• 硬件维护：定期进行硬件维护，例如清洁、润滑等，可以延长硬件的使用寿命，提高系统的整体性能，从而提高TPS。
• 使用云服务：如果条件允许，可以考虑使用云服务，例如AWS、阿里云等，以提高系统的可扩展性和可用性，从而提高TPS。云服务可以提供弹性伸缩、高可用性等特性，有效解决硬件资源不足或者老化的问题。

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