TimeFold服务器运行1分钟内终止（CPU满负载）求助

一、优化调度求解逻辑（核心问题） #

从日志能看出，应用在执行Timefold（原OptaPlanner）的局部搜索求解阶段，这是CPU占用过高的根源：

• 限制求解时长：在求解器配置中添加时间终止条件，比如termination.spentLimit=30s，避免求解器无限制占用CPU迭代。默认配置可能会一直运行到找到最优解，直接把CPU拉满。
• 调整局部搜索策略：改用资源消耗更低的启发式算法，比如将localSearchType从TABU_SEARCH切换为SIMULATED_ANNEALING；或者缩小搜索邻域，减少每一步的计算量。
• 降低日志级别：当前启用了DEBUG日志，会输出大量局部搜索步骤信息，IO开销也会间接占用CPU，把日志级别改成INFO或WARN，减少不必要的输出。

二、调整EC2实例配置 #

• 升级实例规格：如果用的是t2/t3这类突发型实例，CPU credits耗尽后会被强制限制性能，换成c5、m5这类计算优化型/通用型实例，提供稳定的CPU资源。
• 设置CPU告警：在CloudWatch配置CPU使用率超过80%的告警，提前发现异常；如果是集群部署，可配置自动扩展，单实例优先优化应用本身。

三、Java虚拟机与进程调优 #

• 限制求解器线程数：把求解器的线程数设置为实例CPU核心数的1-2倍，比如2核实例配置solver.threadCount=2，避免线程过多导致上下文切换开销飙升。
• 优化JVM参数：使用G1垃圾收集器减少GC停顿：-XX:+UseG1GC；设置合适的堆内存，比如-Xmx2g -Xms2g，避免频繁GC占用CPU。
• 绑定CPU核心：用taskset命令把Java进程绑定到特定CPU核心，减少上下文切换，比如：taskset -c 0,1 java -jar quarkus-run.jar。

四、应用架构优化 #

• 异步执行求解任务：把调度求解逻辑放到异步线程或队列中（比如Quarkus的@Async注解），让主应用可以响应其他请求，求解任务在后台执行，超时自动终止。
• 缓存求解结果：如果调度规则和员工信息不会频繁变化，缓存已计算好的调度方案，避免重复求解，大幅降低CPU消耗。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者I. Ahmed