背景进入6月后，随着一个主要功能版本api的上线，服务端的QPS翻了一倍，平时服务器的CPU使用稳定在30%上下，高峰期则在60%上下，但是偶尔会有单台机器出现持续数分钟突然飙到90%以上，导致大量api响应缓慢超过客户端等待时间，触发其主动断开连接产生大量nginx499。问题分析与解决问题期间器资源情况仔细查看问题期间的zabbix监控数据，发现90%的CPU占用中有10%上下是systime,5%上下是softirqtime，两者相加可占到接近20%,interrupt和contextswitch数由之前的10k/s飙升至20k+/s。定位kafkalog发送代码首先猜测就是某个新加功能

背景进入6月后，随着一个主要功能版本api的上线，服务端的QPS翻了一倍，平时服务器的CPU使用稳定在30%上下，高峰期则在60%上下，但是偶尔会有单台机器出现持续数分钟突然飙到90%以上，导致大量api响应缓慢超过客户端等待时间，触发其主动断开连接产生大量nginx499。问题分析与解决问题期间器资源情况仔细查看问题期间的zabbix监控数据，发现90%的CPU占用中有10%上下是systime,5%上下是softirqtime，两者相加可占到接近20%,interrupt和contextswitch数由之前的10k/s飙升至20k+/s。定位kafkalog发送代码首先猜测就是某个新加功能