一、CPU高负载的核心指标
判断CPU负载需关注以下三个核心指标：
- CPU使用率：持续超过70%需引起警惕，90%以上属于严重过载
- Load Average：1分钟/5分钟/15分钟负载值超过CPU核心数的2倍视为异常
- 进程状态分布：通过
vmstat观察r（运行队列）和b（不可中断进程）的数量变化
二、排查流程与工具使用
建议按照以下步骤进行问题定位：
- 使用
top或htop快速识别异常进程PID - 通过
top -Hp [PID]查看线程级资源消耗 - 使用
jstack或pstack分析线程堆栈定位代码问题 - 结合
vmstat 1 4观察系统级资源瓶颈
三、资源监控策略设计
建立三层监控体系保障系统稳定性：
- 基础层监控：采集CPU/Memory/IO基础指标，推荐Prometheus+Node Exporter组合
- 应用层监控：跟踪JVM线程池、数据库连接池等关键参数
- 业务层监控：设置接口响应时间、TPS/QPS阈值告警
| 指标类型 | 采集频率 |
|---|---|
| 系统资源 | 10秒/次 |
| 应用性能 | 30秒/次 |
| 业务指标 | 1分钟/次 |
四、优化方案实施
根据排查结果采取针对性优化措施：
- 紧急处理：异常进程立即终止，正常进程动态调整优先级
- 架构优化：引入Redis缓存、消息队列解耦耗时操作
- 资源调配：采用自动伸缩组实现弹性扩缩容
- 代码级优化：重构低效算法，优化锁竞争机制
CPU高负载问题需建立预防-监控-处置的闭环管理体系。通过基准性能测试建立系统能力基线，结合实时监控数据预测负载趋势，配合自动化扩缩容策略，可将CPU利用率稳定在60%-75%的理想区间。定期进行压力测试和预案演练是保障系统长期稳定的关键
