服务CPU高的问题

说明

服务CPU高的本质原因是某个方法一直在执行，导致其他线程阻塞。
场景

场景一：使用RedisLock

CPU高原因：使用RedisLock，导致未获取到锁的线程排队阻塞。
解决办法：减少RedisLock内的操作，特别是耗时长的操作。
 
场景二：kafka多线程消费

CPU高原因：Kafka的消费者，开启了多个线程进行消费，然后在每个线程中，又开启多线程处理，该子线程可能会出现大量Waiting，导致子线程阻塞，最终处理更慢。
解决办法：多线程消费时，尽量不要再开启多线程处理，可以考虑丢到其它kafka队列中。
 
场景三：Guava缓存

CPU高原因：使用Guava的get(key, loader)方法，当没有命中缓存时，会向缓存中原子性的加载新值，也就是调用loader方法是采用阻塞的方式。
源码在LocalCache类中：

可以看到这里是使用ReentrantLock的方式来实现原子性操作：

解决办法：

• 方案一：增加缓存失效时间
  
• 方案二：对于缓存的数据不会发生变化的，可以调用Guava的getIfPresent + put方法
  

 
场景四：mongo批量保存

CPU高原因：mongo的批量保存，是调用的 BulkOperations.execute() 方法，当批量保存设置为无序时，mongo会多线程并行保存，当线程数超过了mongo最大连接数，就会阻塞。
业务代码：

解决办法：每次批量保存时，减少批量保存的文档数
相关资料：Bluk Write Operations
 
场景五：分布式本地缓存

CPU高原因：使用 DistributedCache，会有一步通过redis发布订阅同步数据到其它节点的操作，当waitAck=true时，会等待所有节点的ack，否则阻塞。
相关源码在LocalCachePubSub类中：

当未收到所有节点的ack时，这里会执行等待：

解决办法：短时间内大量缓存，或者缓存总是被更新的场景，尽量不要使用DistributedCache，可以考虑使用Guava的本地缓存，或者redis缓存。
 

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