这周遇到了一个有意思的问题：一个运行了大半年的 Docker 容器突然 CPU 占用飙升到 90% 以上。本以为是个简单的问题，结果排查下来却发现了一些有趣的细节，在这里和大家分享下。

问题现象

事情是这样的：周三早上收到监控报警，说是测试环境的一个 Docker 容器 CPU 使用率异常。登上去一看，好家伙，CPU 稳定在 95% 左右。这个容器跑的是我们的 Java 后端服务，平时 CPU 也就 20%-30%，这次直接起飞了。

排查过程

首先用 top 命令看了下进程状态，发现是 Java 进程占用 CPU 特别高。第一反应是不是发生了内存泄漏，导致频繁 GC。

# 查看具体线程情况
top -Hp <pid>

通过这个命令发现，CPU 主要被一个线程占用。接着用 jstack 导出了线程栈：

jstack <pid> > thread_dump.txt

查看线程栈时发现了问题所在：有一个处理缓存的线程在疯狂执行本地缓存的过期检查，而且是在死循环里。

深入代码一看，原来是前段时间为了优化缓存，加了个本地缓存的二级缓存机制。但是在设置缓存过期时间的地方，单位用错了 - 把分钟写成了毫秒。导致缓存项在创建后立即就过期了，然后触发重新加载，形成了恶性循环。

解决方案

1. 紧急修复：先把时间单位改对
2. 增加了缓存相关的监控指标
3. 在代码里加了单位转换的工具类，避免手写时间单位转换

教训总结

1. 时间单位这种细节真的很容易出问题，特别是在多人协作的项目中
2. 本地缓存虽然能提升性能，但如果处理不当反而会造成更大的问题
3. 监控报警体系很重要，要不是有监控，可能到用户反馈系统慢了才会发现

后续改进

这次事件后，我们还做了一些改进：

1. 在代码规范中明确要求使用 TimeUnit 来处理时间单位
2. 为所有缓存模块添加了更细粒度的监控
3. 写了一个缓存性能测试套件，确保缓存模块在各种场景下的表现

说实话这个问题虽然看起来很低级，但确实让我对缓存的实现细节有了更深的认识。也再次证明了，在性能优化时，我们不能只关注优化本身，还要考虑可能带来的副作用。

另外推荐一个命令行工具 arthas，它对排查 Java 应用问题特别有帮助，比普通的 jstack、jmap 要强大得多。有兴趣的同学可以去看看。

每次遇到这种问题都是既烦恼又庆幸：烦恼是debug花了不少时间，庆幸是每次都能学到新东西。