You cannot select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
arthas/site/docs/doc/expert/user-question-history14831.md

57 lines
3.2 KiB
Markdown

---
id: "question-history-14831"
title: "Dashboard 命令cpuUsage长期在90%左右"
date: "2024-07-04"
category: "expertConsultation"
description: "根据已有的知识,针对您提到的`arthas Dashboard 命令显示cpuUsage长期在90%左右`的问题,我们可以分析并提供相应的建议:### 问题分析1. **高CPU使用率的原因**:代码中使用`ThreadMXBean.getThreadCpuTime()`方法来监控线程CPU时间这"
---
## 用户问题
Dashboard 命令cpuUsage长期在90%左右
---------------
## 专家官方解答
根据已有的知识,针对您提到的`arthas Dashboard 命令显示cpuUsage长期在90%左右`的问题,我们可以分析并提供相应的建议:
### 问题分析
1. **高CPU使用率的原因**:代码中使用`ThreadMXBean.getThreadCpuTime()`方法来监控线程CPU时间这个操作本身可能会消耗一定的CPU资源。特别是在处理大量线程的场景下频繁地采样和计算线程CPU时间可能导致较高的CPU负载。
### 解决策略
鉴于上述分析可以尝试以下策略以降低CPU使用率
2. **调整采样间隔**:如果您的应用环境中存在大量线程,考虑增大`dashboard`命令的采样间隔时间。默认采样间隔是5秒您可以根据实际情况适当增加这个间隔以减少监控带来的性能开销。执行命令时可以通过附加参数来调整间隔但具体如何操作需要查阅arthas相关文档或命令帮助信息因为直接的调整步骤未在现有知识中明确给出。
3. **优化监控策略**评估是否有必要对所有线程进行如此高频的监控。可以考虑仅针对关键线程或者CPU使用率高的线程进行监控减少监控范围和频率从而减轻对系统的影响。
### 解释说明
- 调整采样间隔的目的是减少监控操作的执行频次间接降低因监控本身导致的CPU使用率。
- 优化监控策略是为了更加精准地定位问题,避免不必要的性能损耗,确保监控活动对生产环境的影响降到最低。
### 额外提示
如果您需要更详细的操作步骤,特别是关于如何具体调整`dashboard`命令的采样间隔建议查阅arthas的官方文档或直接在arthas命令行界面使用`help dashboard`命令获取帮助信息。
请注意,以上建议基于当前提供的知识内容,如果问题依然存在或有其他具体情况,请提供更多上下文信息以便进一步分析。
<font color="#949494">---------------</font>
## 参考链接
*专家经验Dashboard 命令cpuUsage长期在90%左右
*[# 命令列表](https://github.com/alibaba/arthas/tree/master/site/docs/doc/commands.md)
<font color="#949494">---------------</font>
## <font color="#FF0000">答疑服务说明:</font>
本内容经由技术专家审阅的用户问答的镜像生成,我们提供了<font color="#FF0000">专家智能答疑服务</font>,在<font color="#FF0000">页面的右下的浮窗”专家答疑“</font>。您也可以访问 : [全局专家答疑](https://answer.opensource.alibaba.com/docs/intro) 。 咨询其他产品的的问题
### 反馈
如问答有错漏,欢迎点:[差评](https://ai.nacos.io/user/feedbackByEnhancerGradePOJOID?enhancerGradePOJOId=16079)给我们反馈。