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用户接入了jmx agent进行prometheus监控后，在某个时间点出现cpu飙高

排查思路：
1、top，找到java进程ID
2、top -Hp 进程ID，找到java进程下占用高CPU的线程ID
3、jstack 进程ID，找到那个高CPU的线程ID的堆栈。
4、分析堆栈信息

通过排查思路，找到了是jmx prometheus的线程：

jmx prometheus的源码：

这里只有for循环，很简单的逻辑，所以我们在思考会不会数据量太多了。

通过arthas查看方法返回数据：
watch io.prometheus.jmx.$ findExisting ‘{params,returnObj,throwExp}’ -n 5 -x 3
查看meban数据大小

prometheus 数据：kafka的客户端id一直在变，所以猜想是不是数据量越大prometheus就会越大

结论：kafaka 消费数据量比较大的时候，jmx 数据就会比较大。jmx prometheus默认的逻辑是会读取全部的java mbean然后转换成prometheus 数据格式，mbean数据比较多的时候，循环就会比较多，cpu计算就会飙高。mbean中的数据有业务客户端的添加进去的，它的数据量是不可控的。

解决方案： 不读取所有的mbean数据，只读取指定的数据格式