Node服务CPU过高的排查操作及解决方法是什么-群英

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这篇文章我们来了解“Node服务CPU过高的排查操作及解决方法是什么”的内容，小编通过实际的案例向大家展示了操作过程，简单易懂，有需要的朋友可以参考了解看看，那么接下来就跟随小编的思路来往下学习吧，希望对大家学习或工作能有帮助。

帮同事看一个CPU过高的问题

CPU涨了后掉不下去，最终同事排查出来是某个依赖升级大版本后下线了默认的公共 redis 配置，（项目较老，很久没人动过）但需要业务方代码里自己配置关闭 redis服务。业务方有信息gap，所以不知道要关闭redis，导致上线后，一直在重试连接redis（多一个请求就多一次重试）

最终我们总结了排查思路，如下，欢迎补充

排查思路

0. 重启实例

部分问题，重启实例就能解决了。

先重启实例，这是必要做的一步，先让服务变得可用。如果后续CPU还是飙升过快，那么可能只能考虑先回滚代码了。飙升不快的话，可以不用回滚，尽快排查问题

1. linux shell 确定是否是node进程造成的

命令一： top
可以发现，主要是node进程在占用CPU。【相关教程推荐：nodejs视频教程】[root@*** ~]# top PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 680 root 20 0 2290976 168176 34976 S 30.3 2.0 103:42.59 node 687 root 20 0 2290544 166920 34984 R 26.3 2.0 96:26.42 node 52 root 20 0 1057412 23972 15188 S 1.7 0.3 11:25.97 **** 185 root 20 0 130216 41432 25436 S 0.3 0.5 1:03.44 **** ...
命令二： vmstat

首先看一个vmstat 2 命令，表示每隔两秒钟采集一次

[root@*** ~]# vmstat 2 procs -----------memory---------------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 233481328 758304 20795516 0 0 0 1 0 0 0 0 100 0 0 0 0 0 233480800 758304 20795520 0 0 0 0 951 1519 0 0 100 0 0 0 0 0 233481056 758304 20795520 0 0 0 0 867 1460 0 0 100 0 0 0 0 0 233481408 758304 20795520 0 0 0 20 910 1520 0 0 100 0 0 0 0 0 233481680 758304 20795520 0 0 0 0 911 1491 0 0 100 0 0 0 0 0 233481920 758304 20795520 0 0 0 0 889 1530 0 0 100 0 0 登录后复制

procs
r #表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
b #表示阻塞的进程,在等待资源的进程，这个不多说，进程阻塞，大家懂的。

memory
swpd #虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。
free # 空闲的物理内存的大小
buff #Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存
cache #cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。

swap
si #每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。
so #每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。

io
bi #块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte
bo #块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。

system
in #每秒CPU的中断次数，包括时间中断
cs #每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目

cpu
us #用户CPU时间，我曾经在一个做加密解密很频繁的服务器上，可以看到us接近100,r运行队列达到80(机器在做压力测试，性能表现不佳)。
sy #系统CPU时间，如果太高，表示系统调用时间长，例如是IO操作频繁。
id #空闲 CPU时间，一般来说，id + us + sy = 100,一般我认为id是空闲CPU使用率，us是用户CPU使用率，sy是系统CPU使用率。
wt #等待IO CPU时间。

实践
procs r: 运行的进程比较多，系统很繁忙
bi/bo: 磁盘写的数据量稍大，如果是大文件的写，10M以内基本不用担心，如果是小文件写2M以内基本正常
cpu us: 持续大于50%，服务高峰期可以接受，如果长期大于50 ，可以考虑优化
cpu sy: 现实内核进程所占的百分比，这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
cpu wa: 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%，如果wa超过30%，说明IO等待严重，这可能是磁盘大量随机访问造成的，也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)

参考链接： https://www.cnblogs.com/zsql/p/11643750.html

2. 看代码diff

重启实例还没解决，并且确定了是node进程的问题的话，

查看上线commit，检查一下代码diff，看看是否能找到问题点

3. 打运行时的CPU profiler

这个操作方法和我的另一篇如何快速定位ssr服务端内存泄漏问题类似

用node --inspect起服务

本地模拟线上环境，用build后的代码，直接build可能会不能用，要控制好环境变量，并且丑化压缩要关掉

比如，让一些环境变量（CDN域名等）指向本地，因为打的包在本地，没上传到CDN

生成 CPU profiler

如果本地无法模拟出线上的环境？

比如下游RPC和本地就是有隔离，那就只能加代码，去打出profile了 nodejs.org/docs/latest…

得到profile文件后，用chrome devtool打开

4. 分析 CPU profiler

结合 profiler 和代码diff 去找原因

还可以把 profile 文件上传到 www.speedscope.app/ （文件上传），就能得到cpu profile火焰图（更详细的使用介绍：www.npmjs.com/package/spe…

5. 压测校验

可以用ab，或其他压测工具

总结

重启实例

确定是node进程导致的

看代码diff

生成运行时的CPU profiler

结合 profiler 和代码diff 去找原因

压测校验