在日常的运维工作中，CPU负载高是一种常见的故障状况，它可能对系统的正常运行和性能产生不利影响。为了准确地定位具体的异常原因，掌握一些专业的工具和方法是至关重要的。本文将通过一个实际的案例，详细介绍如何排查在线上HBASE集群CPU飙高问题，并分享相关工具的使用技巧以及基本的排查思路。通过阅读本文，读者将能够更加全面地了解和应对CPU负载高的问题，提升运维工作的效率和准确性。
解析线上HBase集群CPU飙高的原因与解决方案
1.线上现象描述
业务侧反馈，客户调用hbase集群相关操作的接口出现超时现象。查看监控信息，对应hbase集群有CPU负载突增且持续飚高的告警。
cm的监控图表：分别是CPU、网络、磁盘、集群请求。
2.定位原因
一般出现上面cpu直接飙高的问题，最容易想到的排查方式就是到主机上查看单个主机cpu的状况，定位出单个主机CPU占比很高的进程；
主机高CPU的进程定位通常有以下几种方式
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使用top命令：top命令可以实时监视系统的进程和资源使用情况。在top命令的输出中，按下"Shift + P"键，可以按照CPU使用率对进程进行排序，最高的进程将位于列表的顶部。
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使用htop命令：htop是top命令的改进版，提供了更多的交互式功能。在htop命令的界面中，按下"F6"键，然后选择"PERCENT_CPU"选项，可以按照CPU使用率对进程进行排序。
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使用ps命令：ps命令可以列出当前运行的进程。使用命令"ps -eo pid,ppid,%cpu,%mem,cmd"可以显示进程的PID、父进程ID、CPU使用率、内存使用率和命令行。
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使用pidstat命令：pidstat命令可以提供有关进程的详细统计信息，包括CPU使用率。使用命令"pidstat -p <PID> -u"可以查看指定进程的CPU使用率。
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使用perf工具：perf是一个功能强大的性能分析工具，可以用于定位高CPU占用的进程。使用perf可以获取进程的堆栈跟踪信息和性能计数器数据，帮助分析进程的性能瓶颈。
上面用的最多一般是top命令，本文也是结合top来做的分析：
下面是主机top下的截图：
从上图中可以定位到cpu飙高是因为hbase用户的一个java进程导致，如果主机上用hbase用户启用了多个java进程，此时想定位具体的进程详细信息时，就需要借助于ps命令；
定位到具体的进程之后，我们只能看到进程级别的CPU使用情况，如果想具体的分析原因，还需要定位到进程中线程级别的cpu使用情况。此时就需要结合top的一些参数使用。
top -H -p <PID>
// 这个指令可以展示出指定进程的线程的资源使用情况；
上面可以定位出具体的线程cpu使用情况，只能获取哪些线程占用较高的cpu，但是仅有一个线程id号，如果想知道具体线程的详细信息，就需要使用到java的堆栈分析工具jstack 。
jstack 介绍
jstack是Java开发工具包（JDK）中提供的一个命令行工具，用于生成Java虚拟机（JVM）中所有线程的堆栈跟踪信息。
使用jstack命令可以获取以下信息：
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所有线程的堆栈跟踪：jstack命令会输出JVM中所有线程的堆栈跟踪信息，包括线程ID、状态、执行方法和行号等。这些信息可以用于分析线程的执行路径和可能的问题。
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死锁检测：jstack命令可以检测并输出JVM中的死锁情况。它会显示死锁的线程以及导致死锁的资源。
tips：遇到java进程出现如死锁、死循环、长时间停顿等问题，都可以借助此工具来定位分析问题。
提示：在执行上面指令的时候，需要切换到进程启动的用户下，否则会有报错。
等指令运行完成，会输出所有线程的堆栈跟踪信息到指定的文件中，文件的大致内容格式如下：
获取到内容还不可以根据线程的id直接来匹配线程的详细信息，这里需要将top 展示出来的线程id转换成16进制格式，转换的方式直接使用linux系统自带的格式输出工具 printf。
"printf "%x\n" 7888"命令将输出16进制整数30648的值，即1ed0。
最后就可以通过转换后的16进制的id值在上述文件中匹配到对应的线程信息；
内容分析
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"regionserver/10-xxx-xxx:16020-longCompactions-1694499929193" #451 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007fe4dc7a6800 nid=0x1ed0 runnable [0x00007fdc59236000]：线程名称是"regionserver/10-xxx-xxx:16020-longCompactions-1694499929193"，线程ID（TID）为0x00007fe4dc7a6800，线程优先级为5，是守护线程（daemon），线程状态为runnable，线程在内存中的地址为0x00007fdc59236000。
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java.lang.Thread.State: RUNNABLE：Java线程的状态为RUNNABLE（可运行）。
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at org.apache.hadoop.hbase.CellComparatorImpl.compareQualifiers(CellComparatorImpl.java:169)：此行显示了线程正在执行的方法，即org.apache.hadoop.hbase.CellComparatorImpl.compareQualifiers，位于CellComparatorImpl.java文件的第169行。
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其他的几行也是类似的，显示了线程在执行过程中经过的方法调用和对应的代码行号。
3.问题处理
通过以上方法的问题定位，最终知道导致集群cpu飙高的原因是Hbase集群在进行表的compaction导致的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-827201.html
由此也知道hbase表的compaction操作确实是十分的损耗集群的性能的，但是这个又是Hbase集群的数据清理和优化的重要操作。所以需要集群的资源状态和结合业务的情况来合理的调起compaction。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827201.html
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