快速定位java系统的线上问题--转

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前言：我们的场景并没有像BAT等大型互联网公司里的系统那么复杂，但是基本上也有一定的规模，暂且就认为我们是一个中型互联网系统。但是工具和思路都是差不多的，因为原理是一样的。同时下面提到的命令，具体详细的用法，我想google上已经有足够多的资源了，这里只说思路与方向。

首先我们分析一下服务器构造和操作系统，服务器我们可以简单的分解为CPU、内存、硬盘（其他部件的我们就不考虑了），操作系统：我们简单的认为操作系统是来协同上面说的CPU、内存、硬盘的一个系统，然而jdk bin目录里的应用程序最后都会运行在操作系统上，所以jdk会借助操作系统来操作CPU、内存、硬盘。 所以常见的线上问题，通常就出现在CPU、内存、硬盘和操作系统这个几个维度上。

这里总结一下我所碰到过的问题：CPU 利用率高、内存溢出、应用程序很卡（但是又没挂）、各种诡异问题（很难重现但总是偶尔出现）等。

首先我们来说内存，因为通常内存问题是最经常出的，常见的有内存溢出（OOM）、GC问题等。排查这些问题需要了解linux相关命令：

1. top 后，shift + m 来对各进程按内存进行排序

2. free 查看linux整体内存情况

OOM异常最好排查，因为已经溢出报错了，常用解决办法：

1. jmap 导出内存堆栈信息，并用第三方工具（比如MAT）分析，这些工具基本上可以展示到底是哪种对象最多。（这种是最常用的方法）

2. 第三方工具在线展现具体的堆栈信息，比如：https://github.com/alibaba/TBJMap
   （我并没有实际用过，但是淘宝开源的一定是他们实际用过的，但是一般此类工具最好还是在测试环境中使用）

3. jprofiler、jvisualvm（具体怎么用，请google）

上面的几种工具和思路，已经基本能搞定OOM类型的问题了

GC问题：我们所碰到过的通常会因为GC回收过于频繁导致CPU过高，或者因为fullgc让整个java进程暂停。此类问题可以借助 jstat -gcutil pid查看各个区域和gc相关信息。当然一些在线工具（jprofiler、jvisualvm）也可以查看，但是不推荐线上使用，jstat已经很NB了。至于里面具体每个字段什么意思，google上已经非常多了。通常查jstat + jmap分析已经基本上能让你知道，是哪个地方的内存问题引起了GC问题。

但是，jstat上会出来很多信息，这里需要对java的内存管理有一定的了解，至少得知道，堆栈、分代机制、新生代、老生代等相关区域有一定的了解。总之要解决内存问题，得对java里的内存要了解。

CPU问题会相对来说复杂很多，CPU好比服务器的大脑，很多其他的组件也可能会导致CPU利用率过高。总结一下我们碰到过的有以下几中：

1. 的确计算量过大，cpu运算不过来

2. IO读写过于频繁

3. java线程竞争锁过于频繁

4. 应用程序很卡（但是又没挂）

要排查CPU相关的问题，首先得了解linux的top命令，top的功能非常多，具体每个属性什么意思请先google一下。

解决CPU类的问题总体思路：找到java进程中哪些线程使用CPU很高，简单的说就是top -H -p pid，这个命令会出现java进程里哪些线程使用CPU很高，会按降序排序，但是子线程编号与jstack pid 里出来的不太一样，jstack里出来的是16进程，所以把top -H -p里的转成16进程，然后查找一下具体的线程。

1.的确计算量过大，cpu运算不过来

通过上面的top -H -p和 jstack基本已经能看出来这种类型的问题

2.IO读写过于频繁

截图中的wa。这个代表是cpu等待io的时间，简单的说就是io正在处理，告诉cpu请等我一下，我处理完了就让你去干别的。因为cpu是固定资源，它被io所持有，那么别人就没有办法使用，所以就导致cpu使用率上去了。所以io wait很高就思路很清楚了，接下来就要去查看具体哪些线程在频繁操作io。

接下来就用jstack pid 来查看具体jdk中具体线程，先扫一眼，看是否有很多线程都处于io操作的阶段。但是这还不能完全解决问题，有的时候信息太多，实在不好找，一眼眼看，要看得头痛。所以简单点也可以使用第1点里提到的方法。

3.java线程竞争锁过于频繁

top -H -p和 jstack已经基本上能看出，但是这里还需要对java 线程的各种状态要了解一下。要能理解jstack出来的线程信息里每种状态是什么含义。这样才能分析出具体原因，不然跑去看代码总感觉不应该啊，应该没错啊。

4.应用程序很卡（但是又没挂）

这类问题如果业务不是很复杂，基本上用top -H -p 和 jstack可以查看得出来。但是有的时候还不能完全确定，一种常见的办法就是打日志，这种办法当然是OK的。但是这里再介绍一些可以直接在线上就能定位和分析的工具。https://github.com/alibaba/TProfiler，号称是可以线上使用的分析工具，淘宝开源的东西我们已经使用过很多了，基本上是靠谱的。

各种诡异问题：

所谓诡异问题，通常是飘忽不定，偶然出现，又难重现，搞得人非常想砸电脑的问题。但是它又的确出现了，我一直强调这个世界是科学的，碰到jvm编译器级别的BUG，我想有，但是可能不是你的这次案例，所以不要轻易怀疑是jvm的问题，我想不是像BAT等一些非常大型的系统很难碰到编译器级别的问题。

那么碰到这种问题不好重现，一种就是打日志，通过日志来排查程序运行的逻辑，比如一些多线程引起的逻辑问题。如果打日志太麻烦，而且又要重启很多东西，那么就可能要搬出神器来了，这里介绍两种（虽然两种都没有线上用来解决过实际问题，但按原理介绍应该是种解决问题的思路，毕竟不可能每种工具用过，了其原理就可以来判断是否能为己所用），第一种是BTrace、第二种是HouseMD（号称比BTrace更好用的工具）https://github.com/CSUG/HouseMD/wiki/UserGuideCN，阿里系也在使用，我想应该是靠谱的。他们的原理就是在线上运行的代码上动态的编织一些“料”进去，并能抽取其中一些结果来给调试者提供信息。

不过我的实践经验通常诡异问题是因为一些小细节的疏忽，或者一些低级错误。然后找到恨不得抽自己三个嘴巴。所以对原理的理解才能写出更好的代码。

其他碰到过的问题：

1. 因为linux文件系统权限的问题，导致某些框架没有读权限，抛异常，而此类异常有的时候不是直接提示没有权限，比如有的可能会提示空指针异常，而这类问题去google通常是没有答案的。如果是空指针，那就好办了，去看源码。我想已经没有比空指针还好解决的问题了。

接下来我们总结一下，我们上面提到了下面这些关键词:

1. top

2. top -H -p （这个很有用）

3. jmap

4. tbjmap

5. jstack

6. jprofiler

7. jvisualvm

8. TProfiler

9. BTrace

10. HouseMD

11. java 线程状态

12. java 内存管理

每一种类型的都用过一次已经不错了，每一种类型的都在线上真实的排查过用过，那就更不错了，不过线上有这么多的问题也够严重的了。如果每一种工具和类型的问题都对其背后的工具和原理实践过、学习过，我想功力已经非常不错了。所以碰到每一个线上问题，都要有能够发散的思路，并能深入下去。而不是停留在工具这个层面。

工具上面已经介绍很多了，但是真正的场景中不可能每个去试，等试完所有的已经不叫快速了，通常做一个系统，会大致了解这个系统是IO密集型还是计算密集型应用，或者在开发的过程就已经知道了未来可能哪些地方会有增长。

通常出问题了，先上去看log4j和tomcat的日志，如果日志里能体现问题在哪里基本就到这里了，如果日志正常。那么通常是应用比较慢，那么先top。如果机器load高，找到CPU占用最高的进程。如果是java进程，可以先jstack 看个大概，如果还没有头绪， 就同时看一下GC情况，这时就要用jstat，gc正常，那就再用top -H -p，找CPU最高的地方。这么一套流程跑下来基本上能定位问题。如果load不高，那么情况就要复杂很多，要检查一些外围组件。

1、DB，看是不是很多SQL积压。如果sql也正常，别的表象都正常，那么就要利用类似TProfiler类似的工具（前提是你已经预先就部署好了）。

2、http，linux连接数是否很多，当前网络流量是不是跑满了，甚至我还碰到过某个http api所对应的域名dns有问题 ping 一下要几百ms。（淘宝还有网卡跑满的情况。。）

3、第三方本地应用慢，有的时候会使用一些linux上的工具，比如图片压缩。这些应也可能会影响程序。

上面的是我的常用思路和方法，但是具体的情况会有变化，比如我们现在在用的是阿里云的ECS，一台机器只有5M，所以带宽我会优先观察，如果带宽正常再看面的，所以具体的思路和方法还是要看对系统和当时的环境有多了解，需要做一些调整。

那让我们继续带着问题发散下去，接下来我们准备一些问题。

1、通常jstack 后 出来的线程堆栈信息后，再去top -H -p（或者反过来也可以）。中间总有时间差，可能jstack里的那个线程与top -H -p中出来的 那个已经对不上了。那这样可能并不能真实的反应实际情况。（当然通常是OK的）。那么有没有办法可以快速的来一个命令就能出来对应的线程？当然没有，那么没有就自己想原理能不能写嘛。这里应该有很多种办法可以做，比如可以通过shell把几个命令组合在一起，然后抽取对应的信息，然后分析，如果shell太复杂了，也可以用perl、python甚至java写一个linux上的小程序也是OK的啊。这样执行一个命令就可以快速的得到所有信息。再发散下去，有的时候不是每台机器都要登录上去，那能不能在某台特定的机器，甚至在自己的电脑上就可以去查看呢？是否可以做成网页，直接在浏览器上查看？

2、当出现问题后我们上去机器查看具体问题，我们认为自己是在拉信息，那么是否可以改成推模式？快有问题时推送数据到某个地方，说俗点就是监控和预警，那么我们使用的tomcat、jetty等容器是否可以在线监控？是否有预留接口？那要收集所有机器上的信息到同一个地方具体又有哪些解决方案。方案有一万种，全在google和基础原理中。

3、如果要做监控，那么怎么快速又灵活的添加监控项目，同时监控又不过于影响和侵入线上的业务，中间又有很多问题需要解决。

我想如果应用不是非常复杂，上面的这些方法和思路，基本上已经能解决绝大多数的问题了。

最后，我想线上问题最好的情况应该是被监控发现，就算要上去调试，用工具会比人手快，比如jstack 和 top -H -p用脚本去自动抽取top N最消耗CPU的子线程。