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线上系统，正在做压力测试，刚开始10并发进行压测，cpu压到了100%但是系统最大qps才200多。通过JVM监控查看JVM younggc很频繁，fullGC数量为零。
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cpu 达到100% 则先看cpu使用率最高是哪个进程，可以直接通过linux命令 top查看，找到对应的进程ID，发现正是压测的java系统进程ID，找到进程ID后，然后在查找该进程下CPU使用率最高是哪个线程，可以通过top -p 进程ID -H 命令显示线程使用cpu信息，效果如下：
图片中PID列则为十进制显示的线程ID，然后转换为16进制通过jstack 系统进程ID | grep 16进制线程ID 可以找到对应的线程信息如下，也就是该线程占用了一半左右的cpu
Finalizer线程是个单一职责的线程。这个线程会不停的循环等待java.lang.ref.Finalizer.ReferenceQueue中的新增对象。一旦Finalizer线程发现队列中出现了新的对象，它会弹出该对象，调用它的finalize()方法，将该引用从Finalizer类中移除，因此下次GC再执行的时候，这个Finalizer实例以及它引用的那个对象就可以回垃圾回收掉了。
说明Finalizer的队列中有许多的等待回收的垃圾对象，可以通过命令查看等待回收的对象都有哪些；
jmap -finalizerinfo 进程ID
执行命令后显示结果如下
发现有好多的自定义对象，通过类名可以看到这些对象都是通过CGLIB动态代理创建的，而这些动态代理类都默认实现了finalize方法，导致这些对象在进行垃圾回收时必须先要执行finalize方法，所以都积压到了finalizer的队列中。
1.不要使用cglib来给那些需要频繁进行垃圾回收的对象创建动态代理，这些对象大量创建的同时，也会创建相等数量的动态代理对象，使得内存占用迅速增长，并且不断进行垃圾回收，由于代理类重写了finalize方法，给垃圾回收带来了额外的压力。
2.尽量能够复用对象，不要每次都new一个对象
有时，我们需要查看某个文件的增长速度，如日志文件，以此来感受系统的负载情况，因为一般情况下，日志写入越快，说明系统负载越重。
本文就来介绍下Linux中查看日志增长速度的几种方法，如下：
首先要介绍的是dd，因为dd命令几乎所有主流发行版都自带，无需额外安装，如下：
如上，使用 tail -F 获取新写入的数据，然后用管道将数据交给dd，dd将数据拷贝到 /dev/null ，其中 status=progress 是用来显示拷贝速度的，可见，我们日志的写入速度是 471 kB/s 。
pv命令可以看做是带进度的cp，如下：
原理与dd类似，不过命令换成了pv。
由于日志数据都是程序(如java)写入的，而在如下的伪文件中，存放着程序打开的文件信息，如下：
于是定期的读取这个offset就可以知道文件的写入速度了，这也是cv命令的实现原理，如下：
通过写一个小脚本，定期观察文件大小，也可查看文件写入速度，如下：
通过watch再加上观察，也能大致看出速度，如下：
其实转念一想，如果我们在某个函数中打上日志，然后通过grep过滤出此日志，然后我们只要计算每秒输出的日志行数，这岂不就是函数执行的QPS了！
这里可以通过 151/15 计算出QPS是10，由于没有超过1000，所以看到的是0.0kB/s，如果使用pv命令，会更简单一些，如下：
QPS是什么
我们先回忆一下，QPS的概念如下所示:
QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。
那我们怎么估出每秒钟能处理多少请求呢？
OK，用日志来估计！那日志怎么记录呢
此时，你访问一次/home/index地址，会有下面这样日志
那么，你就可以根据日志中，该记录的出现次数，统计index接口的QPS。
假设，你这会日志已经拿到手了，名字为xxx.log。
假设日志内容如下
这个时候，你执行一串命令长下面这样的，进行统计就行！
出来等结果就是
然后你就知道，原来在20:40:44 分。。这个接口的QPS最高，达到了惊人的2QPS！
现在，来讲一下命令什么意思！
那么，如果是其他日志格式，无外乎 ”cut语句“的处理不同而已，道理类似！此法可以估算出单机的某接口的 “QPS” 是多少！
估算
我们现在估计出了单机的QPS。接下来，估算集群的QPS。
这就要根据负载均衡的策略来估计！
比如，你部署了32台机器，负载均衡的策略恰巧为轮询，那集群的QPS就是单机的QPS乘32就好了。
所以，根据具体的策略，来估计整个集群的QPS多大！
多嘴一句，一般2000QPS够了！