一次应用CPU飙高排查过程--HashMap多线程下引发的血案
案件背景
一个应用集群里，时不时会有几台机器出现cpu打满现象，开始没有引起重视，后来连续出现报警，开始着手对其中一台进行排查，现将破案记录如下。
cpu飙升这类案件，一般来说有几个对象嫌疑重大：
- 嫌犯A：内存泄漏，导致大量full GC
- 嫌犯B：宿主机cpu超卖
- 嫌犯C：代码存在死循环
锁定嫌犯
嫌犯A：内存泄漏？
从monitor上看到，这台机器cpu占用达到300%多，而GC一览并没有出现full GC，只是出现了一些常规的YGC。再观察堆内存使用情况，也属正常，先排出了oom的嫌疑。
ps:同样cpu问题，因为内存泄漏导致gc的一次案例：一次应用CPU飙高-GC频繁问题排查过程
嫌犯B：cpu超卖？
虚拟机和容器技术突飞猛进，一台宿主机上跑多个vm带来了很多便利，vm间大多时候都能和谐共处，但偶尔也会出现某个问题vm大量占用宿主机资源，导致其他vm受到影响，也是超卖问题
到底是不是超卖在搞鬼呢？登上机器top一把，一探究竟
top
这里看到Cpu(s)一栏，cpu占用主要来自us，而st（Steal Time）并不高，这说明cpu的消耗并非来自宿主机的超卖，而是应用自身的消耗。所以排出超卖的嫌疑。
锁定嫌犯C：死循环
排出了上面两位的嫌疑，看来只能继续深入应用内部，对犯案现场勘察，查明哪些线程在消耗cpu资源。
前面通过top命令拿到java应用的pid是2143，通过top -Hp pid 命令，查看进程内的线程情况：
top -Hp 2143
不看不知道，一看吓一跳，犯罪现场触目惊心！前几个线程都占用了大量cpu，并且占用cpu时间最长的一个线程（tid=32421)，已经存活了5个多小时。
继续进行追查，这货到底在干啥？
printf "%x" 32421 -- 拿到十六进制
jstack pid | grep tid -- 查看线程情况
原来这个线程在HashMap.getEntry()这，线程状态显示是RUNNABLE，说明并没有出现死锁(Blocked)，而是不停run了5个多小时，看来凶犯已经找到：死循环非他莫属了!
为了进一步确认，用类似方法一一盘查其他几个高cpu占用的线程，从招供来看都是类似的堆栈。同时，在psp上进行了一把dump，用Zprofiler分析了一把，除去一些正常的线程，还有不少共犯混迹其中。
作案手法
凶手已经找到，但它是如何作案的呢？也就是这个死循环是如何产生的？
HashMap的并发问题
上面的堆栈告诉我们，线程在HashMap.java:465行不停的run，从jdk7的源码（应用使用的版本）可以看到
原来问题出在e.next这个地方。
看过源码的同学都知道，jdk(6)7的HashMap是数组+链表的存储结构（jdk8优化加入了红黑树）。
为了在查询效率方面达到平衡，HashMap的size是动态变化的，size初始值是16（未指定情况下）。一般来说，Hash表这个容器当有数据要插入(put->addEntry)时，会检查容量有没有超过设定的thredhold，如果超过，需要增大Hash表的尺寸，这一过程称为resize。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 动态扩容一倍
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
resize()源码如下：
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
可见，在多线程同时调用put方法时，多个线程也会同时进入transfer()，也就到了并发问题的核心地带
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
这段代码会重新构建数组和链表，这单线程下安全，但多个线程同时去操作链表，会出现意想不到的结果，比如A线程操作到一半被挂起，B线程对A正在操作的链表进行了挪动，然后A获得cpu资源继续操作，原先的链表元素可能已经被挪到其他位置。
这会造成部分数据丢失，有一定几率出现更糟的情况：环链表
那么回到之前的getEntry方法，出现环链表的情况下，e.next会出现无限循环，无法跳出的情况。
总结下，多线程同时put时，有一定几率导致环链表产生，导致get方法进入无限循环，进而导致了cpu飙高。
结案
到这里，真相已经浮出水面：二方包的一个工具类（静态类），使用了一个static的HashMap进行了并发操作，导致了并发问题。
多线程环境中，使用ConcurrentHashMap代替HashMap。
后续找提供二方包的同学确认，的确是使用了一个问题版本，此问题已经在新版本中已经修复，升级到新版即可。
