背景介绍

某同学反映某个应用ECS CPU使用率90%+，希望分析下原因。
该应用使用schedulerx来做定时任务执行，每隔一小时执行一次，每次执行5分钟左右，执行任务期间CPU使用率90%+。

问题现象

ECS配置是4c8g，从上图来看系统负载已经非常高了。

分析过程

寻找热点代码

arthas profiler比较适用CPU使用率持续较高的场景。通过对热点火焰图的分析，NoSuchMethodException异常相关代码占用了很多CPU时间。

上图红框中NoSuchMethodException展开后如下图：

分析异常

ClassUtils

从上图可以看出org.springframework.util.ClassUtils.getStaticMethod调用了Class.getMethod，Class.getMethod抛出了NoSuchMethodException，代码如下。

为了进一步定位问题，需要知道ClassUtils.getStaticMethod方法的入参：

从上图看出ClassUtils.getStaticMethod方法入参分别是：
**clazz：java.util.Date；_methodName：_valueOf；args[0]：**java.sql.Timestamp。上面图片只是截取了一部分，其中methodName还有of、from。

ObjectToObjectConverter

调用ClassUtils.getStaticMethod的地方是org.springframework.core.convert.support.ObjectToObjectConverter.determineFactoryMethod：

调用ObjectToObjectConverter.determineFactoryMethod的地方是ObjectToObjectConverter.getValidateMember：

虽然java.sql.Timestamp是java.util.Date的子类，但是从上面代码可以看出进行了很多次无效的调用。

定位业务代码

定位业务代码

为了更准确的定位相关业务代码，我们需要知道抛出NoSuchMethodException的线程栈，可以使用arthas stack，从线程栈我们可以知道在【哪个类哪个方法哪行】发出的调用。

stack org.springframework.util.ClassUtils getStaticMethod 'returnObj==null'

分析业务代码

在我们没有源代码的情况，我们可以使用arthas jad反编译定位到的类，进而分析业务代码，到这里就可以具体定位到问题了。

gmt_created、gmt_modified在实体类中的定义：

异常场景回顾

1. 查询数据库，数据库返回ResultSet对象
2. 遍历ResultSet，将ResultSet每一行映射到相应的业务实体类实例化业务实体类，根据ResultSet.getMetaData()获取每一列的值并将该值set到实体类对应属性上在将gmt_created、gmt_modified解析为java.sql.Timestamp类实例，接着使用ObjectToObjectConverter将java.sql.Timestamp转换为java.util.Date的时候抛出了NoSuchMethodException

异常场景复现示例代码

解决办法

数据库表中gmt_created、gmt_modified类型与实体类中对应字段类型的定义保持一致，可以解决异常。

延申阅读

通过提高BeanPropertyRowMapper相关逻辑的缓存命中率可以进一步优化性能，如提前将转换逻辑放到GenericConversionService类的converters中：

另外可以通过自定义RowMapper来提高性能，因为BeanPropertyRowMapper并不是高性能的一种实现：

优化前后性能对比

针对友友的评论专门做了下优化前后性能对比，详情见【关于Java反射性能的实战案例】