判断系统是否真过载需先用nproc查CPU核数，再结合load average三值（尤其15分钟值是否持续＞核数×1.2）、top中%Cpu(s)的wa/id占比；再依us+sy高/r大→CPU问题、wa高/%util≈100%→IO瓶颈、free为0→内存不足；最后用pidstat、lsof、slabtop等定位隐蔽负载源。
看 load average 和 CPU 核心数是否真过载
别一看到 load average: 12.5, 8.3, 4.1 就慌——先执行 nproc 看实际 CPU 核数。16 核机器 load=12.5 是正常波动；但 load=50 就明显排队了。关键看 15 分钟值（第三个数）是否持续 > 核数 × 1.2，再结合 top 右上角的 %Cpu(s)：如果 wa > 20% 或 id ≈ 0，基本可排除纯 CPU 问题，转向 IO。
区分是 CPU 高、IO 高还是内存压垮了系统
用 top 中三类指标快速分路：
-
us+sy高且r（运行队列）持续 > 核数 → CPU 密集型，进top -Hp [PID]找线程 -
wa高 +%util接近 100%（用iostat -xz 1验证）→ IO 瓶颈，立刻sudo iotop -o -
free -h显示availablevmstat 1 中si/so> 0 → 内存不足引发 swap，查dmesg | grep oom看有没有进程被杀
绕过 top 默认排序，直击真实“搞事进程”
很多高负载不是由单个 CPU 大户引起，而是多个小进程或内核资源争用：
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- 查 IO 暴力户：
pidstat -d 1比iotop更稳，尤其在终端卡顿时仍能输出每秒读写 KB - 查文件句柄疯长：
lsof -nPl | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -10，常暴露日志轮转失败或连接泄漏 - 查 dentry 缓存暴涨：
slabtop -o | grep -E 'dentry|inode_cache'，大量小文件操作（如频繁 stat）会推高此项，导致系统级延迟
Java 进程 CPU 高时，别只 dump stack 就完事
拿到线程 tid 后转十六进制、jstack [PID] | grep -A 20 "0x..." 是基础，但容易漏掉 GC 压力：
- 先跑
jstat -gcutil [PID] 1000，如果OU（老年代使用率）持续 > 85% 或YGC频次 > 10/s，说明对象堆积才是根因 - 再补一手
jmap -histo [PID] | head -20，重点看java.lang.String、byte[]、HashMap$Node是否异常多——往往是缓存未设上限或日志拼接滥用 - 注意：
jstack输出里若全是parking to wait for，大概率是锁竞争，不是代码逻辑问题，得看java.util.concurrent相关调用栈
真正难排查的，往往不是那个占 90% CPU 的 Java 进程，而是十几个各占 5% 的 Python 脚本同时刷磁盘，或者 NFS 挂载点卡住后堆积的几十个 D 状态进程——它们不会出现在 top CPU 排序里，但会让 load 平均值飙到离谱数字。
