新发现：ArrayList不当操作引发的CPU飙升问题与排查策略

标题：《2023-10-01：new ArrayList不当引发CPU飙升的深度解析与排查》 描述：本文档是一篇关于人工智能互联网技术的资讯，聚焦于一个实际遇到的技术问题——在2023年10月1日，一个线上容器的CPU使用率突然飙升至90%以上，主要原因是由于不恰当使用new ArrayList操作导致频繁垃圾回收（GC）。作者分享了遇到这个问题的经过，包括发现问题、分析过程和解决策略。 主要内容包括： 1. **问题背景**：周五，作者在撰写文档时接到线上报警，发现某容器的CPU占用异常，特别关注到该系统在两个小时内发生了61次年轻代（Young GC）和一次完全内存回收（Full GC）。 2. **正常与异常对比**：通过对比正常和异常时期的JVM监控曲线图，明显看出系统在通常情况下较少进行GC，但在异常期间出现了大量频繁的垃圾回收。 3. **问题定位**： - 进行系统资源监控，发现异常gc仅在一个Pod上，并通过`top`命令查看CPU使用情况。 - 使用`top -H -ppid`命令找到占用CPU最多的线程ID（tid）。 - 将tid转换为16进制，进一步使用`jstack`工具生成线程堆栈信息，存储为`gc.stack`文件。 4. **问题深入分析**：通过`gc.stack`文件发现，问题源于`new ArrayList`操作的不当使用，这可能导致对象频繁创建和销毁，引发大量内存碎片，进而触发频繁的垃圾回收。 5. **解决方案与经验分享**：虽然文章没有提供具体的解决方案，但强调了在排查此类问题时需要冷静分析，一步步缩小范围，理解业务系统的内存管理，找出性能瓶颈。 6. **学习与实践**：文档提供了一个实际问题案例，可供其他开发者参考，学习如何在遇到类似问题时进行有效诊断和优化，提升系统的稳定性和性能。 这篇文档着重介绍了在IT项目中遇到的一个实际性能问题，通过对垃圾回收的深入剖析，强调了代码优化和性能监控的重要性，对于理解和解决类似问题具有一定的参考价值。