前言 当你兴冲冲地开始运行自己的Java项目时,你是否遇到过如下问题: 程序在稳定运行了,可是实现的功能点了没反应. 为了修复Bug而上线的新版本,上线后发现Bug依然在,却想不通哪里有问题? 想到可能出现问题的地方,却发现那里没打日志,没法在运行中看到问题,只能加了日志输出重新打包--部署--上线 程序功能正常了,可是为啥响应时间这么慢,在哪里出现了问题? 程序不但稳定运行,而且功能完美,但跑了几天或者几周过后,发现响应速度变慢了,是不是内存泄漏了? 以前,你碰到这些问题,解决的办法大多是,修…

概述 背景 是不是在实际开发工作当中经常碰到自己写的代码在开发.测试环境行云流水稳得一笔,可一到线上就经常不是缺这个就是少那个反正就是一顿报错抽风似的,线上调试代码又很麻烦,让人头疼得抓狂:而且debug不一定是最高效的方法,遇到线上问题不能debug了怎么办.原先我们Java中我们常用分析问题一般是使用JDK自带或第三方的分析工具如jstat.jmap.jstack. jconsole.visualvm.Java Mission Control.MAT等.但此刻的你没有看错,还有一款神器Art…

线上问题排查神器 Arthas 之前介绍过 BTrace,线上问题排查神器 BTrace 的使用,也说它是线上问题排查神器.都是神器,但今天这个也很厉害,是不是更厉害不好说,但是使用起来非常简单.如果你用 BTrace 的话,需要事先写好探测脚本,然后上传到需要排查问题的服务器,然后执行命令.比方说获取某个方法的参数.返回值.异常等.而 Athas 方便在不用写脚本,直接用命令行方式就可以,使用它就好像在用安装在服务器上的各种工具一样,比如 top.jps.jmap 等. 他们背后的逻辑都是字节…

BTrace 是什么 BTrace 是检查和解决线上的问题的杀器,BTrace 可以通过编写脚本的方式,获取程序执行过程中的一切信息,并且,注意了,不用重启服务,是的,不用重启服务.写好脚本,直接用命令执行即可,不用动原程序的代码. 原理 总体来说,BTrace 是基于动态字节码修改技术(Hotswap)来实现运行时 java 程序的跟踪和替换.大体的原理可以用下面的公式描述:Client(Java compile api + attach api) + Agent(脚本解析引擎 + ASM +…

前言 之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令. 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题. jmap命令 jmap -heap pid 输出当前进程 JVM 堆新生代.老年代.持久代等请情况,GC 使用的算法等信息 jmap -histo:live {pid} | head -n 10 输出当前进程内存中所有对象包含的大小 jmap -dump:format=b,file=/usr/…

线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍. 同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析即可. CPU 一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题.cpu异常往往还是比较好定位的.原因包括业务逻辑问题(死循环).频繁gc以及上下文切换过多.而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的,可以使…

参考:https://fredal.xin/java-error-check?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍.同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析…

CPU 磁盘 内存 GC问题 网络 线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍. 同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析即可. CPU 一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题.cpu异常往往还是比较好定位的.原因包括业务逻辑问题(死循环).频繁gc以及上下文切换过多.而最常见的往往是业…

在平时开发过程中,对于线上问题的排查以及系统的优化,免不了和Linux进行打交道.每逢大促和双十一,对系统的各种压测性能测试,优化都是非常大的一次考验.抽空整理了一下自己在线上问题排查以及系统优化的一些经验. 一.系统性能瓶颈在哪 我们常常提到项目的运行环境,那么运行环境包括哪些呢?一般包括你的操作系统.CPU.内存.硬盘.网络带宽.JRE环境.你的代码依赖的各种组件等等.所以系统性能的瓶颈往往是IO瓶颈.CPU瓶颈.内存瓶颈或者程序导致的性能瓶颈 登录到服务器上,我们使用TOP命令可以很全面的…

在日常业务代码开发中,我们经常接触到AOP,比如熟知的Spring AOP.我们用它来做业务切面,比如登录校验,日志记录,性能监控,全局过滤器等.但Spring AOP有一个局限性,并不是所有的类都托管在 Spring 容器中,例如很多中间件代码.三方包代码,Java原生代码,都不能被Spring AOP代理到.如此一来,一旦你想要做的切面逻辑并不属于Spring的管辖范围,或者你想实现脱离Spring限制的切面功能,就无法实现了. 那对于Java后端应用,有没有一种更为通用的AOP方式呢?答案…