必须用codebuddy生成火焰图定位cpu热点，先验证v2.3.0+ ai-enhanced版本及perf技能文件存在，再用自然语言指令或手动命令采样60秒，通过svg悬停看self占比、自顶向下追踪调用链定位问题代码，阻塞问题需换用线程分析命令，最后用export导出带水印pdf并分享链接。
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线上服务CPU突然飙到95%，告警消息刷屏，但trace追了六条链路都没找到根因——这时候必须用CodeBuddy生成火焰图，让所有线程的调用栈在一张图上摊开，最宽的火苗直接暴露真实热点。
确认环境是否就绪
登录服务器后，先执行codebuddy --version，输出应包含v2.3.0+且显示ai-enhanced标识。若报错“command not found”，说明未启用TencentOS Server 4 AI增强版镜像，需重新部署实例——【普通TencentOS镜像不带CodeBuddy】。
执行ls /usr/local/share/codebuddy/skills/perf，能看到flamegraph.sh和async-profiler.jar两个文件才算完整安装。
一键生成火焰图
方法一：自然语言指令（推荐）
直接输入：codebuddy "生成60秒CPU火焰图，输出SVG和PDF报告"。
AI会自动检测perf权限、挂载debugfs、运行采样、渲染图形、打包报告——全程无需人工干预。
方法二：手动触发采样
执行codebuddy skill perf flamegraph --duration 60 --output /tmp/flame。
注意：--duration参数必须是整数秒，小于30秒的采样结果不可信；输出路径/tmp/flame需有写入权限，否则采样中途静默失败。
解读火焰图关键区域
第一步：打开生成的cpu_flamegraph.svg文件，用浏览器打开即可交互查看。
第二步：鼠标悬停任意矩形，看右上角tooltip显示的「self」占比——这是该函数自身消耗CPU时间的比例，不是调用它的父函数耗时。
第三步：从顶部最宽的矩形开始向下追踪调用链，例如看到Pattern.compile占宽42%，其下方紧连ReportService.generate()，说明热点在报表服务里反复编译正则表达式。
第四步：点击该矩形，右侧会高亮显示对应Java源码行号（需项目已部署调试符号），直接定位到问题代码行。
如果发现大量Unsafe.park或Object.wait堆叠在底部，说明不是CPU热点而是线程阻塞问题，此时应改用codebuddy "分析线程阻塞状态"命令。
导出与分享报告
执行codebuddy export flamegraph --id latest --format pdf --share，系统自动生成带水印的PDF报告，并返回一个72小时有效的下载链接。
链接支持微信扫码直下，无需登录控制台——适合发给协作同事或钉钉群同步结论。
【注意：--share参数必须显式声明，否则只保存到本地】
