首先检查是否存在死循环或过频定时任务，确认协程是否泄漏及日志输出是否过多，再核对worker_num等配置是否合理，通过Coroutine::listCoroutines和SwooleTimer::count监控协程与定时器数量，避免同步阻塞调用，最终结合strace、gdb等工具定位高CPU根源。

当Swoole服务器的CPU占用率很高时，通常意味着程序在处理请求、协程调度或I/O操作中存在性能瓶颈。直接杀进程或重启服务只能暂时缓解，根本问题仍需排查和优化。以下是几个常见原因及对应的解决方法。

检查是否存在死循环或高频率定时任务

某些业务逻辑中可能存在无意编写的死循环，或使用SwooleTimer::tick设置了过短间隔的定时任务，导致CPU持续被占用。

• 检查代码中是否有while(true)且无sleep或co::sleep的循环
• 确认定时任务的执行间隔是否合理（例如：避免设置1ms的tick）
• 使用echo SwooleTimer::count()查看当前运行的定时器数量

协程泄漏或未正确挂起

Swoole依赖协程实现高并发，若协程创建后未释放或长时间不挂起，会导致事件循环阻塞，CPU居高不下。

• 确保所有耗时操作都使用Swoole提供的异步或协程API，如co::sleep、SwooleCoroutineMySQL等
• 避免在协程中调用同步阻塞函数（如file_get_contents、sleep）
• 使用Coroutine::listCoroutines()查看当前协程数量，判断是否存在协程堆积

日志或调试信息输出过于频繁

在生产环境中开启debug模式或频繁写日志，尤其是每次请求都写大日志，会显著增加CPU负担。

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• 关闭swoole.display_errors和swoole.log_level设为较低级别
• 避免在onReceive、onRequest等高频回调中打印trace或var_dump
• 将日志写入文件时使用异步方式（swoole_async_write或队列缓冲）

服务器配置与压测不匹配

worker_num或reactor_num设置不合理，也可能造成资源争抢或空转。

• 建议worker_num设置为CPU核心数的1-2倍，不要盲目设大
• 启用enable_coroutine => true并合理控制最大协程数（max_coroutine）
• 使用top -H -p <主进程PID>查看具体线程CPU使用情况，定位热点线程

基本上就这些。通过逐步排查代码逻辑、协程使用、定时任务和配置参数，大多数高CPU问题都能定位到根源。关键是结合strace、gdb或Swoole自带的追踪函数辅助分析，不要只看表面现象。