一、问题发现与排查
1.1 找到问题原因
问题起因是我们收到了jdos的容器CPU告警，CPU使用率已经达到104%
观察该机器日志发现，此时有很多线程在执行跑批任务。正常来说，跑批任务是低CPU高内存型，所以此时考虑是FullGC引起的大量CPU占用（之前有类似情况，告知用户后重启应用后解决问题）。
通过泰山查看该机器内存使用情况：
可以看到CPU确实使用率偏高，但是内存使用率并不高，只有62%，属于正常范围内。
到这里其实就有点迷惑了，按道理来说此时内存应该已经打满才对。
后面根据其他指标，例如流量的突然进入也怀疑过是jsf接口被突然大量调用导致的cpu占满，所以内存使用率不高，不过后面都慢慢排除了。其实在这里就有点一筹莫展了，现象与猜测不符，只有CPU增长而没有内存增长，那么什么原因会导致单方面CPU增长？然后又朝这个方向排查了半天也都被否定了。
后面突然意识到，会不会是监控有“问题”？
换句话说应该是我们看到的监控有问题，这里的监控是机器的监控，而不是JVM的监控！
JVM的使用的CPU是在机器上能体现出来的，而JVM的堆内存高额使用之后在机器上体现的并不是很明显。
遂去sgm查看对应节点的jvm相关情况：
可以看到我们的堆内存老年代确实有过被打满然后又清理后的情况，查看此时的CPU使用情况也可以与GC时间对应上。
那么此时可以确定，是Full GC引起的问题。
1.2 找到FULL GC的原因
我们首先dump出了gc前后的堆内存快照，
然后使用JPofiler进行内存分析。（JProfiler是一款堆内存分析工具，可以直接连接线上jvm实时查看相关信息，也可以分析dump出来的堆内存快照，对某一时刻的堆内存情况进行分析）
首先将我们dump出来的文件解压，修改后缀名.bin，然后打开即可。（我们使用行云上自带的dump小工具，也可以自己去机器上通过命令手工dump文件）
首先选择Biggest Objects，查看当时堆内存中最大的几个对象。
从图中可以看出，四个List对象就占据了近900MB的内存，而我们刚刚看到堆内存最大也只有1.3GB，因此再加上其他的对象，很容易就会把老年代占满引发full gc的问题。
选择其中一个最大的对象作为我们要查看的对象
这个时候我们已经可以定位到对应的大内存对象对应的位置：
