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作者 | 張?jiān)葡?/p>
最近我們線上有個(gè)應(yīng)用服務(wù)器有點(diǎn)上頭,CPU總能跑到99%,我尋思著它流量也不大啊,為啥能把自己整這么累?于是我登上這臺(tái)服務(wù)器,看看它到底在干啥!
以前碰到類似問題,可能會(huì)考慮使用
top -Hp
加
jstack
命令去排查,雖然能大致定位到問題范圍,但有效信息還是太少了,多數(shù)時(shí)候還是要靠猜。今天向大家推薦一款更高效更精準(zhǔn)的工具:
Arthas
!Arthas 是 Alibaba 開源的 Java 診斷工具,能夠幫助我們快速定位線上問題?;镜陌惭b使用可以參考官方文檔:
https://alibaba.github.io/arthas
這次我們利用它來排查 CPU 負(fù)載高的問題。CPU 負(fù)載過高一般是某個(gè)或某幾個(gè)線程有問題,所以我們嘗試使用第一個(gè)命令:
thread
,這個(gè)命令會(huì)顯示所有線程的信息,并且把 CPU 使用率高的線程排在前面。
[arthas@384]$ thread
Threads Total: 112, NEW: 0, RUNNABLE: 26, BLOCKED: 0, WAITING: 31, TIMED_WAITING: 55, TERMINATED: 0
ID NAME STATE %CPU TIME
108 h..ec-0 RUNNABLE 51 4011:48
100 h..ec-2 RUNNABLE 48 4011:51
...
為了方便閱讀,刪掉了一些不重要的信息
可以看到,CPU 資源幾乎被前兩個(gè)線程占滿,并且已經(jīng)執(zhí)行了 4000 多分鐘,我們服務(wù)器也就啟動(dòng)了兩天,可見這兩天它們是一刻也沒閑著!那它們究竟在干什么呢?我們可以使用命令:
thread id
,查看線程堆棧。
[arthas@384]$ thread 108
"http-nio-7001-exec-10" Id=108 cpuUsage=51% RUNNABLE
at c.g.c.c.HashBiMap.seekByKey(HashBiMap.java)
at c.g.c.c.HashBiMap.put(HashBiMap.java:270)
at c.g.c.c.HashBiMap.forcePut(HashBiMap.java:263)
at c.y.r.j.o.OaInfoManager.syncUserCache(OaInfoManager.java:159)
也可以使用 thread -n 3 命令打印出 CPU 占比最高的前三個(gè)線程,這差不多是 >
top -Hp
> & >printf
> & >jstack
> 三令合一的效果了>
可以看到,這個(gè)線程一直在執(zhí)行
HashBiMap.seekByKey
方法(可以重復(fù)執(zhí)行幾次
thread id
確保該線程執(zhí)行的方法沒有時(shí)刻在變化),造成這個(gè)問題一般有兩個(gè)原因:
seekByKey
方法被循環(huán)調(diào)用seekByKey
內(nèi)部有死循環(huán)先看一下是不是第一種,我們使用 tt 命令監(jiān)聽一下這個(gè)方法的調(diào)用情況:
tt -t com.google.common.collect.HashBiMap seekByKey -n 100
注意:在線上執(zhí)行這個(gè)命令的時(shí)候,一定要記得加上 -n 參數(shù),否則線上巨大的流量可能會(huì)瞬間撐爆你的 JVM 內(nèi)存執(zhí)行結(jié)果顯示,
seekByKey
方法并沒有被一直調(diào)用,那大概率是
seekByKey
方法內(nèi)部有死循環(huán)??聪逻@個(gè)方法內(nèi)部的邏輯,我們可以使用
jad com.google.common.collect.HashBiMap seekByKey
命令反編譯這個(gè)方法,這樣做的好處是顯得比較高端,不過我還是打算直接找到源碼,說不定還有注釋。源碼如下:
private BiEntry<K, V> seekByKey(@Nullable Object key, int keyHash) {
for (BiEntry<K, V> entry = hashTableKToV[keyHash & mask];
entry != null;
entry = entry.nextInKToVBucket) {
if (keyHash == entry.keyHash && Objects.equal(key, entry.key)) {
return entry;
}
}
return null;
}
然后并沒有注釋,還好這個(gè)方法邏輯比較簡單,也很容易看懂。
發(fā)生了死循環(huán),我們猜想可能是因?yàn)檫@個(gè)鏈表有環(huán)路。那么有沒有辦法驗(yàn)證這個(gè)猜想呢?答案是有!那么如何驗(yàn)證呢?首先我們要獲得這個(gè)
HashBiMap
對(duì)象,以便于查詢對(duì)象里的數(shù)據(jù)。獲得這個(gè)對(duì)象有很多辦法,比如監(jiān)聽這個(gè)對(duì)象的某個(gè)方法,然后主動(dòng)觸發(fā)這個(gè)方法。這里向大家介紹一種更為通用的方法,這個(gè)方法在 SpringMVC 程序里非常好用。因?yàn)槲覀兪?SpringMVC 應(yīng)用,所有請(qǐng)求都會(huì)被
RequestMappingHandlerAdapter
攔截,我們通過 tt 命令,監(jiān)聽
invokeHandlerMethod
的執(zhí)行,然后在頁面隨便點(diǎn)點(diǎn),就會(huì)得到以下內(nèi)容:
[arthas@384]$ tt -t org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter invokeHandlerMethod -n 10
Press Q or Ctrl+C to abort.
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 622 ms.
INDEX COST(ms) OBJECT CLASS METHOD
------------------------------------------------------------------------------------
1000 481.203383 0x481eb705 RequestMappingHandlerAdapter invokeHandlerMethod
1001 3.432024 0x481eb705 RequestMappingHandlerAdapter invokeHandlerMethod
...
tt 命令會(huì)記錄方法調(diào)用時(shí)的所有入?yún)⒑头祷刂怠伋龅漠惓?、?duì)象本身等數(shù)據(jù)。INDEX 字段代表著一次調(diào)用,后續(xù)tt還有很多命令都是基于此編號(hào)指定記錄操作。
我們可以通過 -i 參數(shù)后邊跟著對(duì)應(yīng)的 INDEX 編號(hào)查看這條記錄的詳細(xì)信息。再通過 -w 參數(shù),指定一個(gè) OGNL 表達(dá)式,查找相關(guān)對(duì)象:
[arthas@384]$ tt -i 1000 -w 'target.getApplicationContext()'
@AnnotationConfigServletWebServerApplicationContext[
reader=@AnnotatedBeanDefinitionReader[org.springframework.context.annotation.AnnotatedBeanDefinitionReader@50294e97],
scanner=@ClassPathBeanDefinitionScanner[org.springframework.context.annotation.ClassPathBeanDefinitionScanner@5eeeaae2],
annotatedClasses=@LinkedHashSet[isEmpty=true;size=0],
basePackages=null,
OGNL 使用文檔: https://commons.apache.org/proper/commons-ognl/language-guide.html
Arthas 會(huì)把當(dāng)前執(zhí)行的對(duì)象放到 target 變量中,通過 target.getApplicationContext() 就得到了 SpringContext 對(duì)象,然后,我們就可以為所欲為了!
接下來我們需要用 OGNL 寫一個(gè)函數(shù),來實(shí)現(xiàn)鏈表的環(huán)路檢測,在 OGNL 里寫一段環(huán)路檢測代碼里是不太容易的,這里我用了一個(gè)取巧的偽實(shí)現(xiàn)。
#loopCnt=0,
#foundCycle=:[ #this == null ? false :
#loopCnt > 50 ? true :
(
#loopCnt = #loopCnt + 1,
#foundCycle(#this.nextInKToVBucket)
)]
因?yàn)槲抑酪粋€(gè) bucket 不太可能有 50 個(gè)以上的節(jié)點(diǎn),所以就通過遍歷次數(shù)是否大于 50 來判斷是否有環(huán)路。
完整的命令:
tt -i 1000 -w ‘target.getApplicationContext().getBean(“oaInfoManager”).userCache.entrySet().{delegate}.{^ #loopCnt = 0,#foundCycle = :[ #this == null ? false : #loopCnt > 50 ? true : (#loopCnt = #loopCnt + 1, #foundCycle(#this.nextInKToVBucket))], #foundCycle(#this)}.get(0)’ -x 2
命令解析:
HashBiMap
對(duì)象:
target.getApplicationContext().getBean("oaInfoManager").userCache
執(zhí)行結(jié)果如下:
@BiEntry[
key=@String[張三],
value=@Long[1111],
nextInKToVBucket=@BiEntry[
key=@String[李四],
value=@Long[2222],
nextInKToVBucket=@BiEntry[張三=1111]
]
]
可以看到是有 張三->李四->張三 這樣一個(gè)環(huán)路。至此,造成死循環(huán)的原因確定了下來。結(jié)合兩個(gè)線程幾乎同時(shí)啟動(dòng),又同時(shí)在執(zhí)行
HashBiMap.forcePut
方法,容易想到是因?yàn)椴l(fā)導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的不一致,這一點(diǎn)也可以驗(yàn)證,不過由于篇幅有限,這里就不再贅述。找到了問題,就成功了 99%,解決這個(gè)問題的方法非常簡單,就是對(duì)
syncUserCache
方法加一個(gè) synchronized 關(guān)鍵字!
這次遇到的問題并不復(fù)雜,用
jstack
命令也可以解決的了。但我們希望通過這樣一個(gè)案例,向大家展示 Arthas 一些強(qiáng)大的功能,幫助大家打開思路,未來在遇到更復(fù)雜場景時(shí),可以多一些趁手的工具!
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