CPU经常会成为系统性能的瓶颈，可能：
- 内存泄露导致频繁GC，进而引起CPU使用率过高
- 代码Bug创建了大量的线程，导致CPU频繁上下文切换
通常所说的CPU使用率过高，隐含着一个用来比较高与低的基准值，比如
- JVM在峰值负载下的平均CPU利用率40％
- CPU使用率飙到80%就可认为不正常
JVM进程包含多个Java线程：
- 一些在等待工作
- 另一些则正在执行任务
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU，通过线程栈定位到问题代码
如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高，考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
案例
程序模拟CPU使用率过高 - 在线程池中创建4096个线程
在Linux环境下启动程序：
java -Xss256k -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
线程栈大小指定为256KB。对于测试程序来说，操作系统默认值8192KB过大，因为需要创建4096个线程。
使用top命令，我们看到Java进程的CPU使用率达到了961.6%，注意到进程ID是55790。
用更精细化的top命令查看这个Java进程中各线程使用CPU的情况：
#top -H -p 55790
可见，有个叫“scheduling-1”的线程占用了较多的CPU，达到了42.5%。因此下一步我们要找出这个线程在做什么事情。
- 为了找出线程在做什么，用jstack生成线程快照。
jstack输出较大，一般将其写入文件：
jstack 55790 > 55790.log
打开55790.log，定位到第4步中找到的名为 scheduling-1 的线程，其线程栈：
看到AbstractExecutorService#submit这个函数调用，说明它是Spring Boot启动的周期性任务线程，向线程池中提交任务，该线程消耗了大量CPU。
上下文切换开销？
经历上述过程，往往已经可以定位到大量消耗CPU的线程及bug代码，比如死循环。但对于该案例：Java进程占用的CPU是961.6%， 而“scheduling-1”线程只占用了42.5%的CPU，那其它CPU被谁占用了？
第4步用top -H -p pid命令看到的线程列表中还有许多名为“pool-1-thread-x”的线程，它们单个的CPU使用率不高，但是似乎数量比较多。你可能已经猜到，这些就是线程池中干活的线程。那剩下的CPU是不是被这些线程消耗了呢？
还需要看jstack的输出结果，主要是看这些线程池中的线程是不是真的在干活，还是在“休息”呢？
发现这些“pool-1-thread-x”线程基本都处WAITING状态。
- Blocking指的是一个线程因为等待临界区的锁（Lock或者synchronized关键字）而被阻塞的状态，请你注意的是处于这个状态的线程还没有拿到锁
- Waiting指的是一个线程拿到了锁，但需等待其他线程执行某些操作。比如调用了Object.wait、Thread.join或LockSupport.park方法时，进入Waiting状态。前提是这个线程已经拿到锁了，并且在进入Waiting状态前，os层面会自动释放锁，当等待条件满足，外部调用了Object.notify或者LockSupport.unpark方法，线程会重新竞争锁，成功获得锁后才能进入到Runnable状态继续执行。
回到我们的“pool-1-thread-x”线程，这些线程都处在“Waiting”状态，从线程栈我们看到，这些线程“等待”在getTask方法调用上，线程尝试从线程池的队列中取任务，但是队列为空，所以通过LockSupport.park调用进到了“Waiting”状态。那“pool-1-thread-x”线程有多少个呢？通过下面这个命令来统计一下，结果是4096，正好跟线程池中的线程数相等。
grep -o 'pool-2-thread' 55790.log | wc -l
剩下CPU到底被谁消耗了？
应该怀疑CPU的上下文切换开销了，因为我们看到Java进程中的线程数比较多。
下面通过vmstat命令来查看一下操作系统层面的线程上下文切换活动：
cs那一栏表示线程上下文切换次数，in表示CPU中断次数，我们发现这两个数字非常高，基本证实了我们的猜测，线程上下文切切换消耗了大量CPU。
那具体是哪个进程导致的呢？
停止Spring Boot程序，再次运行vmstat命令，会看到in和cs都大幅下降，这就证实引起线程上下文切换开销的Java进程正是55790。
总结
遇到CPU过高，首先定位哪个进程导致的，之后可以通过top -H -p pid命令定位到具体的线程。
其次还要通jstack查看线程的状态，看看线程的个数或者线程的状态，如果线程数过多，可以怀疑是线程上下文切换的开销，我们可以通过vmstat和pidstat这两个工具进行确认。