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用 Arthas 定位 Spring Boot 接口的超时问题，让应用起飞～
Handpc
发布于 2023-3-7 11:20
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大家好，我是不才陈某~
背景
公司有个渠道系统，专门对接三方渠道使用，没有什么业务逻辑，主要是转换报文和参数校验之类的工作，起着一个承上启下的作用。
最近在优化接口的响应时间，优化了代码之后，但是时间还是达不到要求；有一个诡异的100ms左右的耗时问题，在接口中打印了请求处理时间后，和调用方的响应时间还有差了100ms左右。比如程序里记录150ms，但是调用方等待时间却为250ms左右。
下面记录下当时详细的定位&解决流程（其实解决很简单，关键在于怎么定位并找到解决问题的方法）
定位过程
分析代码
渠道系统是一个常见的spring-boot web工程，使用了集成的tomcat。分析了代码之后，发现并没有特殊的地方，没有特殊的过滤器或者拦截器，所以初步排除是业务代码问题
分析调用流程
出现这个问题之后，首先确认了下接口的调用流程。由于是内部测试，所以调用流程较少。
Nginx -反向代理-> 渠道系统公司是云服务器，网络走的也是云的内网。由于不明确问题的原因，所以用排除法，首先确认服务器网络是否有问题。
先确认发送端到Nginx Host是否有问题：
[jboss@VM_0_139_centos ~]$ ping 10.0.0.139
PING 10.0.0.139 (10.0.0.139) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.029 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.041 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.040 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.040 ms从ping结果上看，发送端到Nginx主机的延迟是无问题的，接下来查看Nginx到渠道系统的网络。
# 由于日志是没问题的，这里直接复制上面日志了
[jboss@VM_0_139_centos ~]$ ping 10.0.0.139
PING 10.0.0.139 (10.0.0.139) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.029 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.041 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.040 ms
64 bytes from 10.0.0.139: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.040 ms从ping结果上看，Nginx到渠道系统服务器网络延迟也是没问题的
既然网络看似没问题，那么可以继续排除法，砍掉Nginx，客户端直接再渠道系统的服务器上，通过回环地址（localhost）直连，避免经过网卡/dns，缩小问题范围看看能否复现（这个应用和地址是我后期模拟的，测试的是一个空接口）：
[jboss@VM_10_91_centos tmp]$ curl -w "@curl-time.txt" http://127.0.0.1:7744/send
success
http: 200
dns: 0.001s
redirect: 0.000s
time_connect: 0.001s
time_appconnect: 0.000s
time_pretransfer: 0.001s
time_starttransfer: 0.073s
size_download: 7bytes
speed_download: 95.000B/s
----------
time_total: 0.073s 请求总耗时从curl日志上看，通过回环地址调用一个空接口耗时也有73ms。这就奇怪了，跳过了中间所有调用节点（包括过滤器&拦截器之类），直接请求应用一个空接口，都有73ms的耗时，再请求一次看看：
[jboss@VM_10_91_centos tmp]$ curl -w "@curl-time.txt" http://127.0.0.1:7744/send
success
http: 200
dns: 0.001s
redirect: 0.000s
time_connect: 0.001s
time_appconnect: 0.000s
time_pretransfer: 0.001s
time_starttransfer: 0.003s
size_download: 7bytes
speed_download: 2611.000B/s
----------
time_total: 0.003s更奇怪的是，第二次请求耗时就正常了，变成了3ms。经查阅资料，linux curl是默认开启http keep-alive的。就算不开启keep-alive，每次重新handshake，也不至于需要70ms。
经过不断分析测试发现，连续请求的话时间就会很短，每次请求只需要几毫秒，但是如果隔一段时间再请求，就会花费70ms以上。
从这个现象猜想，可能是某些缓存机制导致的，连续请求因为有缓存，所以速度快，时间长缓存失效后导致时间长。
那么这个问题点到底在哪一层呢？tomcat层还是spring-webmvc呢？
光猜想定位不了问题，还是得实际测试一下，把渠道系统的代码放到本地ide里启动测试能否复现
但是导入本地Ide后，在Ide中启动后并不能复现问题，并没有70+ms的延迟问题。这下头疼了，本地无法复现，不能Debug，由于问题点不在业务代码，也不能通过加日志的方式来Debug
这时候可以祭出神器Arthas了
Arthas分析问题
Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具，深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时，Arthas可以帮助你解决：
- 这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
- 我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
- 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
- 线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 debug，线下无法重现！
- 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
- 有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态？
上面是Arthas的官方简介，这次我只需要用他的一个小功能trace。动态计算方法调用路径和时间，这样我就可以定位时间在哪个地方被消耗了。
- trace 方法内部调用路径，并输出方法路径上的每个节点上耗时
- trace 命令能主动搜索 class-pattern／method-pattern
- 对应的方法调用路径，渲染和统计整个调用链路上的所有性能开销和追踪调用链路。
有了神器，那么该追踪什么方法呢？由于我对Tomcat源码不是很熟，所以只能从spring mvc下手，先来trace一下spring mvc的入口：
~
[jboss@VM_10_91_centos tmp]$ curl -w "@curl-time.txt" http://127.0.0.1:7744/send
success
http: 200
dns: 0.001s
redirect: 0.000s
time_connect: 0.001s
time_appconnect: 0.000s
time_pretransfer: 0.001s
time_starttransfer: 0.115s
size_download: 7bytes
speed_download: 60.000B/s
----------
time_total: 0.115s本次调用，调用端时间花费115ms，但是从arthas trace上看，spring mvc只消耗了18ms，那么剩下的97ms去哪了呢？
本地测试后已经可以排除spring mvc的问题了，最后也是唯一可能出问题的点就是tomcat
可是本人并不熟悉tomcat中的源码，就连请求入口都不清楚，tomcat里需要trace的类都不好找。。。
不过没关系，有神器Arthas，可以通过stack命令来反向查找调用路径，以org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet作为参数：
“
stack 输出当前方法被调用的调用路径
很多时候我们都知道一个方法被执行，但这个方法被执行的路径非常多，或者你根本就不知道这个方法是从那里被执行了，此时你需要的是 stack 命令。
”
从stack日志上可以很直观的看出DispatchServlet的调用栈，那么这么长的路径，该trace哪个类呢（这里跳过spring mvc中的过滤器的trace过程，实际排查的时候也trace了一遍，但这诡异的时间消耗不是由这里过滤器产生的）？
有一定经验的老司机从名字上大概也能猜出来从哪里下手比较好，那就是org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service，从名字上看，http1.1处理器，这可能是一个比较好的切入点。下面来trace一下：
日志里有一个129ms的耗时点（时间比没开arthas的时候更长是因为arthas本身带来的性能消耗，所以生产环境小心使用），这个就是要找的问题点。
打问题点找到了，那怎么定位是什么导致的问题呢，又如何解决呢？
继续trace吧，细化到具体的代码块或者内容。trace由于性能考虑，不会展示所有的调用路径，如果调用路径过深，只有手动深入trace，原则就是trace耗时长的那个方法：
一段无聊的手动深入trace之后………………
发现了一个值得暂停思考的点：
+---[min=0.004452ms,max=34.479307ms,total=74.206249ms,count=31] org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream:getNextJarEntry() #117这行代码加载了31次，一共耗时74ms；从名字上看，应该是tomcat加载jar包时的耗时，那么是加载了31个jar包的耗时，还是加载了jar包内的某些资源31次耗时呢？
TomcatJarInputStream这个类源码的注释写到：
The purpose of this sub-class is to obtain references to the JarEntry objects for META-INF/ and META-INF/MANIFEST.MF that are otherwise swallowed by the JarInputStream implementation.大概意思也就是，获取jar包内META-INF/，META-INF/MANIFEST的资源，这是一个子类，更多的功能在父类JarInputStream里。
其实看到这里大概也能猜到问题了，tomcat加载jar包内META-INF/，META-INF/MANIFEST的资源导致的耗时，至于为什么连续请求不会耗时，应该是tomcat的缓存机制（下面介绍源码分析）
不着急定位问题，试着通过Arthas最终定位问题细节，继续手动深入trace
[arthas@24851]$ trace org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream *
Press Q or Ctrl+C to abort.
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:4) cost in 44 ms.
`---ts=2019-09-14 21:37:47;thread_name=http-nio-7744-exec-5;id=14;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.loader.LaunchedURLClassLoader@20ad9418
`---[0.234952ms] org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream:createZipEntry()
+---[0.039455ms] java.util.jar.JarInputStream:createZipEntry() #43
`---[0.007827ms] java.lang.String:equals() #44
`---ts=2019-09-14 21:37:47;thread_name=http-nio-7744-exec-5;id=14;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.loader.LaunchedURLClassLoader@20ad9418
`---[0.050222ms] org.apache.catalina.webresources.TomcatJarInputStream:createZipEntry()
+---[0.001889ms] java.util.jar.JarInputStream:createZipEntry() #43
`---[0.001643ms] java.lang.String:equals() #46
#这里一共31个trace日志，删减了剩下的从方法名上看，还是加载资源之类的意思。都已经到jdk源码了，这时候来看一下TomcatJarInputStream这个类的源码:
/**
* Creates a new <code>JarEntry</code> (<code>ZipEntry</code>) for the
* specified JAR file entry name. The manifest attributes of
* the specified JAR file entry name will be copied to the new
* <CODE>JarEntry</CODE>.
*
* @param name the name of the JAR/ZIP file entry
* @return the <code>JarEntry</code> object just created
*/
protected ZipEntry createZipEntry(String name){
JarEntry e = new JarEntry(name);
if (man != null) {
e.attr = man.getAttributes(name);
}
return e;
}这个createZipEntry有个name参数，从注释上看，是jar/zip文件名，如果能得到文件名这种关键信息，就可以直接定位问题了；还是通过Arthas，使用watch命令，动态监测方法调用数据
watch方法执行数据观测
“
让你能方便的观察到指定方法的调用情况。能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。
”
watch 该方法的入参
这下直接看到了具体加载的资源名，这么熟悉的名字：swagger-ui，一个国外的rest接口文档工具，又有国内开发者基于swagger-ui做了一套spring mvc的集成工具，通过注解就可以自动生成swagger-ui需要的接口定义json文件，用起来还比较方便，就是侵入性较强。
删除swagger的jar包后问题，诡异的70+ms就消失了
<!--pom 里删除这两个引用，这两个包时国内开发者封装的，swagger-ui并没有提供java spring-mvc的支持包，swagger只是一个浏览器端的ui+editor -->
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>那么为什么swagger会导致请求耗时呢，为什么每次请求偶读会加载swagger内部的静态资源呢？
其实这是tomcat-embed的一个bug吧，下面详细介绍一下该Bug
Tomcat embed Bug分析&解决
源码分析过程实在太漫长，而且也不是本文的重点，所以就不介绍了， 下面直接介绍下分析结果
顺便贴一张tomcat处理请求的核心类图
为什么每次请求会加载Jar包内的静态资源
关键在于org.apache.catalina.mapper.Mapper#internalMapWrapper这个方法，该版本下处理请求的方式有问题，导致每次都校验静态资源。
为什么连续请求不会出现问题
因为Tomcat对于这种静态资源的解析是有缓存的，优先从缓存查找，缓存过期后再重新解析。具体参考org.apache.catalina.webresources.Cache，默认过期时间ttl是5000ms。
为什么本地不会复现
其实确切的说，是通过spring-boot打包插件后不能复现。由于启动方式的不同，tomcat使用了不同的类去处理静态资源，所以没问题
如何解决
升级tomcat-embed版本即可
当前出现Bug的版本为：
spring-boot:2.0.2.RELEASE，内置的tomcat embed版本为8.5.31
升级tomcat embed版本至8.5.40+即可解决此问题，新版本已经修复了
通过替换springboot pom properties方式
如果项目是maven是继承的springboot，即parent配置为springboot的，或者dependencyManagement中import spring boot包的
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.0.2.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>pom中直接覆盖properties即可：
<properties>
<tomcat.version>8.5.40</tomcat.version>
</properties>升级spring boot版本
springboot 2.1.0.RELEASE中的tomcat embed版本已经大于8.5.31了，所以直接将springboot升级至该版本及以上版本就可以解决此问题
文章转载自公众号：码猿技术专栏
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已于2023-3-7 11:20:08修改
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