前言使用nuxt.js做项目也接近快一年了，从立项到内测、公测、再到正式上线，还有后面的不断维护，也陆陆续续的踩了很多坑，其中最大的问题就是node的渲染性能问题了。模板转换是cpu密集型的操作，node又是单线程的，并发一高，cpu就会飙到100%。为了提

问题场景在某一时刻，某个微服务的某个实例CPU负载突然飚高：!image(https://zhxhashblog.osscnbeijing.aliyuncs.com/JFR%20%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E5%9B%A0%E4%B8%BA%20SSL%20%E5%AF%BC%E8%87%B4%20CPU%20Loa

一，基础知识储备分布式跟踪的目标一个分布式系统由若干分布式服务构成，每一个请求会经过多个业务系统并留下足迹，但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都很有限，要能做到追踪每个请求的完整链路调用，收集链路调用上每个服务的性能数据，计算性能数据和比对性能指标（SLA），甚至能够再反馈到服务治理中，那么这就是分布式跟踪的目标。分布式跟踪的目的

在日志收集服务器上使用Flume（1.6）的KafkaSink将日志数据发送至Kafka，在FlumeAgent启动之后，发现每个Agent的CPU使用率都非常高，而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志，如果每个Agent都这样，那肯定会把机器的CPU吃满了，刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume

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iStatMenus是一款mac系统监控工具，它可以在菜单栏中显示各种系统信息，包括CPU使用情况、内存占用情况、硬盘使用情况、网络连接状态等。这款软件以简洁直观的方式展示了Mac系统各个方面的数据，让用户可以随时了解系统的运行情况。主要功能如下：CPU监

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