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一、为什么线程会"卡死"?
上周生产环境报警群炸了------CPU使用率飙到98%!当我打开线程dump一看,二十几个线程都在BLOCKED
状态,像极了早高峰的三环路。这时候老板冲过来问:"不是说死锁会卡死线程吗?怎么CPU还这么高?"

死锁的四个必要条件(交通堵塞版):
- 互斥条件:单行道只能过一辆车(资源独占)
- 请求与保持:占着左转道还想直行(持有资源不释放)
- 不可剥夺:没有交警强制移车(系统不能回收资源)
- 循环等待:四辆车十字路口互不相让(环形依赖)
csharp
// 经典转账死锁案例
public void transfer(Account from, Account to, int amount) {
synchronized (from) { // 锁住转出账户
Thread.sleep(100); // 模拟网络延迟
synchronized (to) { // 尝试锁住转入账户
from.withdraw(amount);
to.deposit(amount);
}
}
}
// 当两个线程互相转账时就会死锁
二、死锁到底会不会拉高CPU?
纯死锁不会!但是...
当线程进入BLOCKED
状态时,会主动让出CPU时间片。这时候CPU应该很闲才对,就像堵车时司机都熄火等待。但实际情况往往更复杂:

CPU升高的三大间接原因:
- 线程池的报复性补偿:大量线程被阻塞,线程池疯狂创建新线程
- 自旋锁的忙等待:某些锁实现会循环尝试获取锁(CAS操作)
- 监控系统的自救行为:健康检查、日志打印等补偿机制
最近处理的一个真实案例:某支付系统死锁后,线程池从50线程暴涨到500线程,导致CPU飙升。用jstack
抓取线程快照发现,大量线程卡在ThreadPoolExecutor$Worker.run()
中的getTask()
调用。
三、线程的六种状态
通过jstack
输出的线程状态,就能看穿JVM的内心戏:

状态 | 解释 | CPU占用 |
---|---|---|
RUNNABLE | 正在执行或等待CPU时间片 | 高 |
BLOCKED | 等待监视器锁(synchronized) | 无 |
WAITING | 无时限等待(Object.wait()) | 无 |
TIMED_WAITING | 有时限等待(Thread.sleep()) | 无 |
TERMINATED | 已终止 | 无 |
NEW | 未启动 | 无 |
诊断死锁的黄金命令:
lua
# 生成线程dump
jstack <pid> > thread_dump.log
# 查找死锁关键词
grep -A 20 "deadlock" thread_dump.log
四、CPU飙升时的破解指南
1. Arthas
arduino
# 监控线程状态
thread -n 5
# 查看死锁
thread -b
2. VisualVM

3. 压箱底的脚本
bash
#!/bin/bash
# 监控CPU与线程数
while true; do
date +"%T"
top -bn1 | grep java
jstack <pid> | grep -E "BLOCKED|RUNNABLE" | wc -l
sleep 2
done
五、预防死锁的六个狠招
1. 锁排序法
css
public void transfer(Account a, Account b, int amount) {
Account first = a.id < b.id ? a : b;
Account second = a.id < b.id ? b : a;
synchronized (first) {
synchronized (second) {
// 转账逻辑
}
}
}
2. 使用tryLock
java
Lock lock1 = new ReentrantLock();
Lock lock2 = new ReentrantLock();
if (lock1.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
try {
if (lock2.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
try {
// 业务逻辑
} finally {
lock2.unlock();
}
}
} finally {
lock1.unlock();
}
}
3. 其他必杀技
- 设置合理的锁超时时间
- 避免在持锁时调用外部服务
- 使用并发集合代替同步块
- 定期执行死锁检测脚本
六、一个真实案例全流程复盘
背景:某电商平台大促期间,订单服务CPU持续95%+,但TPS为0。
排查过程:
top -Hp <pid>
找到高CPU线程ID- 将线程ID转十六进制:
printf "%x" 114514
jstack <pid> | grep -A 30 0x1bf52
- 发现多个线程BLOCKED在同一个锁上
- 检查代码发现嵌套的synchronized块
- 使用ReentrantLock改写并增加tryLock
优化效果:
- CPU使用率从95%降至35%
- TPS从0恢复到1200/s
- 99%响应时间从30s降至200ms
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