Java 应用 CPU 使用率过高（如持续超过 80%）会导致应用响应缓慢、服务器负载过高，核心排查思路是 “找到占用 CPU 的线程和代码，优化性能瓶颈”，具体步骤如下：

1. 第一步：定位占用 CPU 的进程和线程

• 找到高 CPU 进程：执行top命令（Linux），找到 CPU 使用率高的 Java 进程（PID）；
• 找到进程内高 CPU 线程：执行top -Hp <PID>，找到该进程内 CPU 使用率高的线程（TID）；
• 转换线程 ID 为十六进制：执行printf "%x\n" <TID>，将线程 ID 转为十六进制（用于后续 jstack 分析）。

2. 第二步：获取线程堆栈，定位问题代码

• 生成线程堆栈：执行jstack <PID> > thread_dump.txt，生成线程堆栈文件；
• 查找高 CPU 线程的堆栈：在 thread_dump.txt 中搜索十六进制线程 ID（忽略大小写），找到对应的线程堆栈；
• 分析堆栈信息：
  • 若线程状态为RUNNABLE，且堆栈显示在自定义代码（如com.example.service.UserService.process()），说明该代码存在性能瓶颈（如死循环、频繁循环、复杂计算）；
  • 若线程状态为WAITING/BLOCKED，可能是线程竞争锁导致（如大量线程等待同一把锁）。

3. 第三步：针对性解决问题

• 场景 1：代码逻辑导致（死循环、频繁计算）
  • 排查代码：找到堆栈对应的方法，检查是否有死循环（如while(true)无终止条件）、频繁循环（如遍历百万级集合）、复杂计算（如嵌套循环）；
  • 优化方案：修复死循环、分批处理大数据、优化算法（如 O (n²) 改为 O (n log n)）。
• 场景 2：线程竞争锁导致
  • 排查锁竞争：通过jstack查看锁持有线程和等待线程，找到竞争激烈的锁（如synchronized修饰的高频方法）；
  • 优化方案：减少锁粒度（如用ReentrantLock替代synchronized，或拆分锁对象）、使用无锁并发（如Atomic类、ConcurrentHashMap）、避免频繁加锁（如缓存热点数据）。
• 场景 3：GC 频繁导致
  • 排查 GC：执行jstat -gc <PID> 1000，查看 GC 频率和时间，若 YGC/FGC 频繁，导致 CPU 使用率高；
  • 优化方案：调整 JVM 参数（如增大堆内存、调整新生代比例）、排查内存泄漏、优化对象创建（减少大对象）。
• 场景 4：第三方组件导致
  • 排查组件：若堆栈显示在第三方库（如数据库驱动、缓存客户端），可能是第三方组件存在性能问题（如数据库查询慢、缓存连接池耗尽）；
  • 优化方案：优化数据库查询（如添加索引）、调整连接池参数（增大连接数）、更换高性能组件。

4. 第四步：长期优化与监控

• 代码优化：定期进行代码审查，避免死循环、低效算法、过度锁竞争；
• 性能测试：上线前通过压测模拟高负载，提前发现 CPU 瓶颈；
• 监控告警：监控 CPU 使用率、线程状态、GC 频率，超过阈值及时告警；
• 定期复盘：分析 CPU 高使用率案例，总结优化经验，避免同类问题。