线上机器CPU占用高分析实践
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文分析了线程的两种状态：WAITING和TIMED_WAITING。WAITING状态下，线程等待其他线程的操作，直到被通知或中断；TIMED_WAITING状态下，线程在指定时间内等待条件，超时后自动恢复。文章还讨论了线程池的使用及优化建议，以降低CPU压力和提高效率。
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关键要点
- 线程有两种状态：WAITING和TIMED_WAITING。
- WAITING状态下，线程等待其他线程的特定操作，不会继续执行。
- TIMED_WAITING状态下，线程在指定时间内等待条件，超时后自动恢复。
- WAITING状态的触发条件包括调用Object.wait()、Thread.join()和LockSupport.park()。
- TIMED_WAITING状态的触发条件包括调用Thread.sleep()、Object.wait()和Thread.join()。
- 线程在WAITING状态下通过notify()或notifyAll()恢复，TIMED_WAITING状态下则在超时或被notify()恢复。
- 在高流量情况下，CPU频繁切换会造成CPU压力，建议使用一个线程池实现并发查询。
- 火焰图分析中，需关注wait线程、锁性能和CPU采样。
- 优化建议包括减少循环中的stream调用和使用toMap提高效率。
- 并发线程执行结果的工具类应处理异常，避免超时线程继续执行。
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延伸问答
线程的WAITING状态是什么？
WAITING状态是指线程在等待其他线程的特定操作，不会继续执行，直到被通知或中断。
TIMED_WAITING状态的触发条件有哪些？
TIMED_WAITING状态的触发条件包括调用Thread.sleep()、Object.wait()和Thread.join()，并且有时间限制。
如何从WAITING状态恢复线程？
线程在WAITING状态下可以通过其他线程调用notify()或notifyAll()来恢复，或者被中断。
高流量情况下如何优化CPU使用？
建议使用一个线程池来实现并发查询，以减少CPU频繁切换造成的压力。
火焰图分析中需要关注哪些方面？
火焰图分析中需关注wait线程、锁性能和CPU采样。
在并发线程中如何处理异常？
应使用allOf方法处理异常，取消所有线程的继续执行，以防止超时线程浪费CPU资源。
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