实战!使用 阿里 Arthas 工具分析 CPU 飙高

laomugua
发布于 2023-9-14 16:20
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大家好,我是不才陈某~

Arthas是阿里开源的 Java 诊断工具,相比 JDK 内置的诊断工具,要更人性化,并且功能强大,可以实现许多问题的一键定位,而且可以一键反编译类查看源码,甚至是直接进行生产代码热修复,实现在一个工具内快速定位和修复问题的一站式服务。

今天,我就带你使用 Arthas 定位一个 CPU 使用高的问题,系统学习下这个工具的使用。

首先,下载并启动 Arthas:

curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

启动后,直接找到我们要排查的 JVM 进程,然后可以看到 Arthas 附加进程成功:


[INFO] arthas-boot version: 3.1.7
[INFO] Found existing java process, please choose one and hit RETURN.
* [1]: 12707
  [2]: 30724 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
  [3]: 30725 org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication
  [4]: 24312 sun.tools.jconsole.JConsole
  [5]: 26328 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
  [6]: 24106 org.netbeans.lib.profiler.server.ProfilerServer
3
[INFO] arthas home: /Users/zhuye/.arthas/lib/3.1.7/arthas
[INFO] Try to attach process 30725
[INFO] Attach process 30725 success.
[INFO] arthas-client connect 127.0.0.1 3658
  ,---.  ,------. ,--------.,--.  ,--.  ,---.   ,---.
 /  O  \ |  .--. ''--.  .--'|  '--'  | /  O  \ '   .-'
|  .-.  ||  '--'.'   |  |   |  .--.  ||  .-.  |`.  `-.
|  | |  ||  |\  \    |  |   |  |  |  ||  | |  |.-'    |
`--' `--'`--' '--'   `--'   `--'  `--'`--' `--'`-----'

wiki      https://alibaba.github.io/arthas
tutorials https://alibaba.github.io/arthas/arthas-tutorials
version   3.1.7
pid       30725
time      2020-01-30 15:48:33

输出 help 命令,可以看到所有支持的命令列表。今天,我们会用到 dashboardthreadjadwatchognl 命令,来定位这个 HighCPUApplication 进程。你可以通过官方文档:https://arthas.aliyun.com/doc/commands.html,查看这些命令的完整介绍:

实战!使用 阿里 Arthas 工具分析 CPU 飙高-开源基础软件社区

dashboard 命令用于整体展示进程所有线程、内存、GC 等情况,其输出如下:

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可以看到,CPU 高并不是 GC 引起的,占用 CPU 较多的线程有 8 个,其中 7 个是 ForkJoinPool.commonPool。

ForkJoinPool.commonPool 是并行流默认使用的线程池。

所以,此次 CPU 高的问题,应该出现在某段并行流的代码上。

接下来,要查看最繁忙的线程在执行的线程栈,可以使用 thread -n 命令。这里,我们查看下最忙的 8 个线程:

thread -n 8

输出如下:

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可以看到,由于这些线程都在处理 MD5 的操作,所以占用了大量 CPU 资源。我们希望分析出代码中哪些逻辑可能会执行这个操作,所以需要从方法栈上找出我们自己写的类,并重点关注。

由于主线程也参与了 ForkJoinPool 的任务处理,因此我们可以通过主线程的栈看到需要重点关注 org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication 类的 doTask 方法。

接下来,使用 jad 命令直接对 HighCPUApplication 类反编译:

jad org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication

可以看到,调用路径是 main->task()->doTask(),当 doTask 方法接收到的 int 参数等于某个常量的时候,会进行 1 万次的 MD5 操作,这就是耗费 CPU 的来源。那么,这个魔法值到底是多少呢?

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你可能想到了,通过 jad 命令继续查看 User 类即可。这里因为是 Demo,所以我没有给出很复杂的逻辑。在业务逻辑很复杂的代码中,判断逻辑不可能这么直白,我们可能还需要分析出 doTask 的“慢”会慢在什么入参上。

这时,我们可以使用 watch 命令来观察方法入参。如下命令,表示需要监控耗时超过 100 毫秒的 doTask 方法的入参,并且输出入参,展开 2 层入参参数:

watch org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication doTask '{params}' '#cost>100' -x 2

可以看到,所有耗时较久的 doTask 方法的入参都是 0,意味着 User.ADMN_ID 常量应该是 0。

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最后,我们使用 ognl 命令来运行一个表达式,直接查询 User 类的 ADMIN_ID 静态字段来验证是不是这样,得到的结果果然是 0:

[arthas@31126]$ ognl '@org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.User@ADMIN_ID'
@Integer[0]

需要额外说明的是,由于 monitor、trace、watch 等命令是通过字节码增强技术来实现的,会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测,因此诊断结束要执行 shutdown 来还原类或方法字节码,然后退出 Arthas。

在这个案例中,我们通过 Arthas 工具排查了高 CPU 的问题:

  • 首先,通过 dashboard + thread 命令,基本可以在几秒钟内一键定位问题,找出消耗 CPU 最多的线程和方法栈;
  • 然后,直接 jad 反编译相关代码,来确认根因;
  • 此外,如果调用入参不明确的话,可以使用 watch 观察方法入参,并根据方法执行时间来过滤慢请求的入参。

可见,使用 Arthas 来定位生产问题根本用不着原始代码,也用不着通过增加日志来帮助我们分析入参,一个工具即可完成定位问题、分析问题的全套流程。

对于应用故障分析,除了阿里 Arthas 之外,还可以关注去哪儿的Bistoury :​​https://github.com/qunarcorp/bistoury工具,其提供了可视化界面,并且可以针对多台机器进行管理,甚至提供了在线断点调试等功能,模拟​​ IDE 的调试体验。


文章转载自公众号: 码猿技术专栏

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已于2023-9-14 16:20:00修改
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