下面通过模拟实例分析排查Java应用程序CPU和内存占用过高的过程。如果是Java面试，这2个问题在面试过程中出现的概率很高，所以我打算在这里好好总结一下。
1、Java CPU过高的问题排查
举个例子，如下：
package com.classloading;
public class Test {
static class MyThread extends Thread {
public void run() { // 死循环，消耗CPU
int i = 0;
while (true) {
i++;
}
}
}
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
new MyThread().start();
Thread.sleep(10000000);
}
}
使用top命令查看占用CPU过高的进程。如下图所示。
查看进程6102下线程的占用情况，如下图所示。
使用如下命令将6122转换为16进制表示，如下：
导出CPU占用高进程的线程栈。命令如下：
jstack pid >> java.txt
内容如下：
mazhi@mazhi:~$ cat java.txt
Attaching to remote server pid, please wait...
2021-02-23 15:38:18
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.192-b12 mixed mode): "Attach Listener" #10 daemon prio=9 os_prio=0 tid=0x00007f4ee0001000 nid=0x1956 runnable [0x0000000000000000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
// 这是0x17ea线程，也是占用CPU最高的线程
"Thread-0" #9 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f4f180d6000 nid=0x17ea runnable [0x00007f4f044da000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at com.cpuhigh.Test$MyThread.run(Test.java:8) // 这里指示第8行，则正是死循环的代码开始 ...
导出的堆栈信息有线程的状态（一般要找RUNNABLE状态）和调用堆栈结合来查找问题。线程dump分析：线程dump分析主要目的是定位线程长时间停顿的原因
2、Java 内存过高的问题排查
举个例子如下：
package com.classloading; import java.util.ArrayList;
import java.util.List; public class Test {
private static final int UNIT_MB = 1024 * 1024; public static void main(String args[]) throws InterruptedException{
List<Object> x = new ArrayList<Object>();
int i = 0;
while(i<1000){
x.add(new byte[UNIT_MB]);
i++;
}
Thread.sleep(1000000000);
}
}
通过jmap dump内存快照。如果是线上环境，注意dump之前必须先将流量切走，否则大内存dump是直接卡死服务。
命令行输入：
jmap -histo <pid> | head -20
就可以查看某个pid的java服务占用内存排名前20的类，如下图所示。
可以看到，占用内存最多的是byte字节数组，共有1008个实例。
jmap还有一个指令可以把整个内存情况转成文件形式保存下来，如下：
jmap -dump:format=b,file=filename.bin <pid>
执行命令如下图所示。
可以在JVM启动时设置，如果发生OOM，则dump出文件。命令如下：
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof
如果快照文件不大，可以下载到本地，然后通过MAT分析，也可以在线分析（https://fastthread.io/）；如果快照文件很大，可以在服务器上直接分析，使用的命令是：
jhat dump.hprof
jhat也是jdk内置的工具之一。主要是用来分析java堆的命令，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言。命令执行后如下图所示。
访问如下图所示。
其中的Show heap histogram就会显示对象占用内在的大小。如下图所示。