Arthas 排查问题
2022.02.12
codewindy
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Arthas jad命令介绍
https://alibaba.github.io/arthas/jad.html
*将 JVM 中实际运行的 class 的 byte code 反编译成 java 代码 *
使用方法 命令格式：
示例：
[arthas@30 ]$ jad java.lang.String ClassLoader: Location: package java.lang;import java.io.ObjectStreamField;import java.io.Serializable;import java.io.UnsupportedEncodingException;import java.nio.charset.Charset;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.Comparator;import java.util.Formatter;import java.util.List;import java.util.Locale;import java.util.Objects;import java.util.StringJoiner;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;public final class String implements Serializable ,Comparable<String>, CharSequence { private final char [] value; private int hash; private static final long serialVersionUID = -6849794470754667710L ; private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = new ObjectStreamField [0 ]; public static final Comparator<String> CASE_INSENSITIVE_ORDER = new CaseInsensitiveComparator (); public String (byte [] bytes, int offset, int length) { String.checkBounds(bytes, offset, length); this .value = StringCoding.decode(bytes, offset, length); } public String (byte [] bytes, Charset charset) { this (bytes, 0 , bytes.length, charset); } ...
Arthas ognl命令介绍
https://alibaba.github.io/arthas/ognl.html
使用方法 命令格式：
调用静态函数 $ ognl '@System@getProperty("java.home")' @String[/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.191.b12-1.el7_6.x86_64/jre]
执行多行表达式，赋值给临时变量，返回一个List $ ognl '#value1=@System@getProperty("java.home"), #value2=@System@getProperty("java.runtime.name"), {#value1, #value2}' @ArrayList[ @String[/opt/java/8.0.181-zulu/jre], @String[OpenJDK Runtime Environment], ]
Arthas thread命令介绍
https://alibaba.github.io/arthas/thread.html
查看当前Java进程的线程信息和线程的堆栈信息。
使用方法 命令格式：
示例：
显示所有线程的信息 $ thread Threads Total: 16, NEW: 0, RUNNABLE: 7, BLOCKED: 0, WAITING: 5, TIMED_WAITING: 4, TERMINATED: 0 ID NAME GROUP PRIORITY STATE %CPU TIME INTERRUPTE DAEMON 30 as-command-execute-daemon system 9 RUNNABLE 72 0:0 false true 23 as-session-expire-daemon system 9 TIMED_WAIT 27 0:0 false true 22 Attach Listener system 9 RUNNABLE 0 0:0 false true 11 pool-2-thread-1 main 5 TIMED_WAIT 0 0:0 false false 12 Thread-2 main 5 RUNNABLE 0 0:0 false true 13 pool-3-thread-1 main 5 TIMED_WAIT 0 0:0 false false 25 as-selector-daemon system 9 RUNNABLE 0 0:0 false true 14 Thread-3 main 5 TIMED_WAIT 0 0:0 false false 26 pool-5-thread-1 system 5 WAITING 0 0:0 false false 15 Thread-4 main 5 RUNNABLE 0 0:0 false false 1 main main 5 WAITING 0 0:2 false false 2 Reference Handler system 10 WAITING 0 0:0 false true 3 Finalizer system 8 WAITING 0 0:0 false true 4 Signal Dispatcher system 9 RUNNABLE 0 0:0 false true 20 NonBlockingInputStreamThread main 5 WAITING 0 0:0 false true 21 Thread-8 main 5 RUNNABLE 0 0:0 false true
显示指定线程的运行堆栈 $ thread 1 "main" Id=1 WAITING on java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync @29fafb28 at sun.misc.Unsafe.park(Native Method) - waiting on java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync @29fafb28 at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175) at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:836) at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:997) at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1304) at java.util.concurrent.CountDownLatch.await(CountDownLatch.java:231)
显示当前最忙的前N个线程并打印堆栈 thread -n 3 "as-command-execute-daemon" Id=29 cpuUsage=75% RUNNABLE at sun.management.ThreadImpl.dumpThreads0(Native Method) at sun.management.ThreadImpl.getThreadInfo(ThreadImpl.java:440) at com.taobao.arthas.core.command.monitor200.ThreadCommand$1 .action(ThreadCommand.java:58) at com.taobao.arthas.core.command.handler.AbstractCommandHandler.execute(AbstractCommandHandler.java:238) at com.taobao.arthas.core.command.handler.DefaultCommandHandler.handleCommand(DefaultCommandHandler.java:67) at com.taobao.arthas.core.server.ArthasServer$4 .run(ArthasServer.java:276) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker .run(ThreadPoolExecutor.java:615) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Number of locked synchronizers = 1 - java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker @6cd0b6f8 "as-session-expire-daemon" Id=25 cpuUsage=24% TIMED_WAITING at java.lang.Thread.sleep (Native Method) at com.taobao.arthas.core.server.DefaultSessionManager$2 .run(DefaultSessionManager.java:85) "Reference Handler" Id=2 cpuUsage=0% WAITING on java.lang.ref.Reference$Lock @69ba0f27 at java.lang.Object.wait (Native Method) - waiting on java.lang.ref.Reference$Lock @69ba0f27 at java.lang.Object.wait (Object.java:503) at java.lang.ref.Reference$ReferenceHandler .run(Reference.java:133)
Arthas trace命令介绍
https://alibaba.github.io/arthas/trace.html
打印方法内部调用路径，并输出方法路径上的每个节点上耗时。
trace命令只会trace匹配到的函数里的子调用，并不会向下trace多层。因为trace是代价比较贵的，多层trace可能会导致最终要trace的类和函数非常多。
使用方法 命令格式：
示例：
[arthas@30]$ trace com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl checkPrePub Press Q or Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:2 , method-cnt:4) cost in 408 ms. `---ts=2019-11-12 14:47:28;thread_name=http-nio-8266-exec-147;id =7938;is_daemon=true ;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.context.embedded.tomcat.TomcatEmbeddedWebappClassLoader@6c902fd5 `---[3771.437071ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:checkPrePub() +---[0.003039ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getClusterCode() +---[0.001022ms] java.util.Map:get() +---[0.002185ms] com.sunshanpeng.platform.pub.common.enums.PubStatusEnum:getCode() +---[0.001843ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setStatus() +---[1645.580557ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:selectBySelective() +---[0.002757ms] org.springframework.util.CollectionUtils:isEmpty() +---[0.001587ms] com.sunshanpeng.platform.pub.common.enums.PubStatusEnum:getCode() +---[0.002123ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setStatus() +---[1478.93462ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:selectBySelective() +---[0.002329ms] org.springframework.util.CollectionUtils:isEmpty() `---[646.735412ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:buildPublishDetailDTO() `---[646.539364ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:buildPublishDetailDTO() +---[0.011378ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getPubEnv() +---[0.002328ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.001789ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getClusterCode() +---[0.001076ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.005232ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getSysCode() +---[0.001092ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.004531ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getSysName() +---[9.95E-4ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.001071ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getPubEnv() +---[0.001343ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getClusterCode() +---[0.001108ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getSysCode() +---[1.617415ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.EnvBindService:getRelationByArgs() +---[0.002319ms] java.util.List:get() +---[0.014244ms] java.util.List:size() +---[0.011744ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.envbind.EnvBindDetailDTO:getJobName() +---[0.001469ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.001367ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.envbind.EnvBindDetailDTO:getJobName() +---[0.006322ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setJobName() +---[0.001252ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getPubEnv() +---[0.001285ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getClusterCode() +---[0.001253ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getSysCode() +---[643.723767ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.JenkinsService:getBuildArgs() +---[0.010914ms] com.sunshanpeng.platform.pub.common.enums.CommonStatusEnum:getCode() +---[0.006734ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.envbind.EnvBindDetailDTO:getSwEnable() +---[0.014911ms] java.lang.Integer:equals() +---[0.002085ms] java.lang.Boolean:valueOf() +---[0.011168ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setApmEnable() +---[0.004956ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getPubParamKey() +---[0.002016ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.002196ms] java.util.Map:get() +---[0.004316ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getPubParamValue() +---[0.001027ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.004536ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getRemark() +---[0.001113ms] org.springframework.util.StringUtils:isEmpty() +---[0.004637ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setRemark() +---[0.001502ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getSysCode() +---[0.322113ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:getCiCode() +---[0.005395ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setCiCode() +---[0.004249ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setConsoleLog() +---[0.001335ms] java.lang.Integer:valueOf() +---[0.004697ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setBuildNo() +---[0.004276ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setCreator() +---[0.004354ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setCreatorCode() +---[0.020689ms] java.time.LocalDateTime:now() +---[0.004397ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setGmtCreate() +---[0.002075ms] java.time.LocalDateTime:now() +---[0.004739ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setGmtModify() +---[0.001317ms] com.sunshanpeng.platform.pub.common.enums.PubStatusEnum:getCode() `---[0.001365ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setStatus()
可以看到目标方法的耗时为3771.437071ms，其中com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:selectBySelective()方法调用了两次，并且耗时都在1.5秒左右。
优化前执行计划 mysql> explain select id , ci_code, build_no, creator_code, sys_code, sys_name, pub_env,cluster_code, job_name, pub_param_key, pub_param_value, status, remark, creator, gmt_create, gmt_modify from t_pub_publish where sys_code = "aim" and pub_env = "qa" and cluster_code = 'cn-hd-idc-test-1' and status = 1;+----+-------------+---------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t_pub_publish | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 30544 | Using where | +----+-------------+---------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+ 1 row in set
加组合索引 ALTER TABLE `t_pub_publish` ADD INDEX `idx_code` (`sys_code`, `pub_env`, `cluster_code`, `status`) ;
优化后执行计划 mysql> explain select id , ci_code, build_no, creator_code, sys_code, sys_name, pub_env,cluster_code, job_name, pub_param_key, pub_param_value, status, remark, creator, gmt_create, gmt_modify from t_pub_publish where sys_code = "aim" and pub_env = "qa" and cluster_code = 'cn-hd-idc-test-1' and status = 1;+----+-------------+---------------+------+---------------+----------+---------+-------------------------+------+-----------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------------+------+---------------+----------+---------+-------------------------+------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | t_pub_publish | ref | idx_code | idx_code | 249 | const,const,const,const | 1 | Using index condition | +----+-------------+---------------+------+---------------+----------+---------+-------------------------+------+-----------------------+ 1 row in set
优化后耗时 [arthas@30]$ trace com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl checkPrePub Press Q or Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:2 , method-cnt:1) cost in 390 ms. `---ts=2019-11-13 13:42:15;thread_name=http-nio-8266-exec-143;id =7934;is_daemon=true ;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.context.embedded.tomcat.TomcatEmbeddedWebappClassLoader@6c902fd5 `---[203.648108ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:checkPrePub() +---[min=4.7E-4ms,max=0.010168ms,total=0.010638ms,count=2] java.lang.Integer:<init>() +---[4.61E-4ms] java.lang.reflect.Method:invoke() +---[0.003624ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:getClusterCode() +---[0.001096ms] java.util.Map:get() +---[0.002196ms] com.sunshanpeng.platform.pub.common.enums.PubStatusEnum:getCode() +---[0.001674ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setStatus() +---[0.578989ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:selectBySelective() +---[6.84E-4ms] org.springframework.util.CollectionUtils:isEmpty() +---[5.82E-4ms] com.sunshanpeng.platform.pub.common.enums.PubStatusEnum:getCode() +---[5.45E-4ms] com.sunshanpeng.platform.pub.dto.publish.PublishDetailDTO:setStatus() +---[0.407368ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:selectBySelective() +---[5.59E-4ms] org.springframework.util.CollectionUtils:isEmpty() `---[202.38997ms] com.sunshanpeng.platform.pub.service.impl.PublishServiceImpl:buildPublishDetailDTO()
优化后SQL查询时间降到1ms不到，总耗时200ms，效果明显。
Arthas watch命令介绍
https://alibaba.github.io/arthas/watch.html
方便的观察到指定方法的调用情况。
能观察到的范围为：入参、返回值、抛出异常和当前对象的属性，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。
使用方法 命令格式：
watch class method "{params,returnObj,throwExp}" -x 2
观察方法出参和返回值 $ watch demo.MathGame primeFactors "{params,returnObj}" -x 2 Press Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 44 ms. ts=2018-12-03 19:16:51; [cost=1.280502ms] result=@ArrayList[ @Object[][ @Integer[535629513], ], @ArrayList[ @Integer[3], @Integer[19], @Integer[191], @Integer[49199], ], ]
调整-x的值，观察具体的方法参数值 $ watch demo.MathGame primeFactors "{params,target}" -x 3 Press Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 58 ms. ts=2018-12-03 19:34:19; [cost=0.587833ms] result=@ArrayList[ @Object[][ @Integer[47816758], ], @MathGame[ random=@Random[ serialVersionUID=@Long[3905348978240129619], seed=@AtomicLong[3133719055989], multiplier=@Long[25214903917], addend=@Long[11], mask=@Long[281474976710655], DOUBLE_UNIT=@Double[1.1102230246251565E-16], BadBound=@String[bound must be positive], BadRange=@String[bound must be greater than origin], BadSize=@String[size must be non-negative], seedUniquifier=@AtomicLong[-3282039941672302964], nextNextGaussian=@Double[0.0], haveNextNextGaussian=@Boolean[false ], serialPersistentFields=@ObjectStreamField[][isEmpty=false ;size=3], unsafe=@Unsafe[sun.misc.Unsafe@2eaa1027], seedOffset=@Long[24], ], illegalArgumentCount=@Integer[13159], ], ]
-x表示遍历深度，可以调整来打印具体的参数和结果内容，默认值是1。
条件表达式的例子 $ watch demo.MathGame primeFactors "{params[0],target}" "params[0]<0" Press Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 68 ms. ts=2018-12-03 19:36:04; [cost=0.530255ms] result=@ArrayList[ @Integer[-18178089], @MathGame[demo.MathGame@41cf53f9], ]
按照耗时进行过滤 $ watch demo.MathGame primeFactors '{params, returnObj}' '#cost>200' -x 2 Press Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 66 ms. ts=2018-12-03 19:40:28; [cost=2112.168897ms] result=@ArrayList[ @Object[][ @Integer[2141897465], ], @ArrayList[ @Integer[5], @Integer[428379493], ], ]
#cost>200(单位是ms)表示只有当耗时大于200ms时才会输出，过滤掉执行时间小于200ms的调用
观察当前对象中的属性 $ watch demo.MathGame primeFactors 'target' Press Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 52 ms. ts=2018-12-03 19:41:52; [cost=0.477882ms] result=@MathGame[ random=@Random[java.util.Random@522b408a], illegalArgumentCount=@Integer[13355], ]
Arthas tt命令介绍
https://alibaba.github.io/arthas/tt.html
方法执行数据的时空隧道，记录下指定方法每次调用的入参和返回信息，并能对这些不同的时间下调用进行观测
使用方法 命令格式：
记录指定方法的每次调用环境现场 $ tt -t demo.MathGame primeFactors Press Ctrl+C to abort. Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 66 ms. INDEX TIMESTAMP COST(ms) IS-RET IS-EXP OBJECT CLASS METHOD ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1000 2018-12-04 11:15:38 1.096236 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1001 2018-12-04 11:15:39 0.191848 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1002 2018-12-04 11:15:40 0.069523 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1003 2018-12-04 11:15:41 0.186073 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1004 2018-12-04 11:15:42 17.76437 true false 0x4b67cf4d MathGame primeFactors
检索调用记录 列出所有调用记录 $ tt -l INDEX TIMESTAMP COST(ms) IS-RET IS-EXP OBJECT CLASS METHOD ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1000 2018-12-04 11:15:38 1.096236 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1001 2018-12-04 11:15:39 0.191848 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1002 2018-12-04 11:15:40 0.069523 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1003 2018-12-04 11:15:41 0.186073 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1004 2018-12-04 11:15:42 17.76437 true false 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 9 1005 2018-12-04 11:15:43 0.4776 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors Affect(row-cnt:6) cost in 4 ms.
筛选调用记录 $ tt -s 'method.name=="primeFactors"' INDEX TIMESTAMP COST(ms) IS-RET IS-EXP OBJECT CLASS METHOD ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1000 2018-12-04 11:15:38 1.096236 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1001 2018-12-04 11:15:39 0.191848 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1002 2018-12-04 11:15:40 0.069523 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1003 2018-12-04 11:15:41 0.186073 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 1004 2018-12-04 11:15:42 17.76437 true false 0x4b67cf4d MathGame primeFactors 9 1005 2018-12-04 11:15:43 0.4776 false true 0x4b67cf4d MathGame primeFactors Affect(row-cnt:6) cost in 607 ms.
查看调用信息 $ tt -i 1003 INDEX 1003 GMT-CREATE 2018-12-04 11:15:41 COST(ms) 0.186073 OBJECT 0x4b67cf4d CLASS demo.MathGame METHOD primeFactors IS-RETURN false IS-EXCEPTION true PARAMETERS[0] @Integer[-564322413] THROW-EXCEPTION java.lang.IllegalArgumentException: number is: -564322413, need >= 2 at demo.MathGame.primeFactors(MathGame.java:46) at demo.MathGame.run(MathGame.java:24) at demo.MathGame.main(MathGame.java:16) Affect(row-cnt:1) cost in 11 ms.
重新发起一次调用 $ tt -i 1004 -p RE-INDEX 1004 GMT-REPLAY 2018-12-04 11:26:00 OBJECT 0x4b67cf4d CLASS demo.MathGame METHOD primeFactors PARAMETERS[0] @Integer[946738738] IS-RETURN true IS-EXCEPTION false COST(ms) 0.186073 RETURN-OBJ @ArrayList[ @Integer[2], @Integer[11], @Integer[17], @Integer[2531387], ] Time fragment[1004] successfully replayed. Affect(row-cnt:1) cost in 14 ms.
replay的注意事项
ThreadLocal 信息丢失
很多框架偷偷的将一些环境变量信息塞到了发起调用线程的 ThreadLocal 中，由于调用线程发生了变化，这些 ThreadLocal 线程信息无法通过 Arthas 保存，所以这些信息将会丢失。
一些常见的 CASE 比如：鹰眼的 TraceId 等。
引用的对象
需要强调的是，tt 命令是将当前环境的对象引用保存起来，但仅仅也只能保存一个引用而已。如果方法内部对入参进行了变更，或者返回的对象经过了后续的处理，那么在 tt 查看的时候将无法看到当时最准确的值。这也是为什么 watch 命令存在的意义。
工商银行打造在线诊断平台的探索与实践 作者 ｜ 刘慕雨
在信息系统建设方面，工商银行一直积极探索，以开放的姿态借鉴行业先进经验，旨在为客户提供更优质的金融服务和用户体验。随着分布式架构和云计算平台在工行的广泛应用，如何高效排查程序错误或性能瓶颈，是个棘手的问题。为此，我们基于Arthas建设了在线诊断平台，在保护客户信息安全的原则基础上，对相关能力做了剪裁和整合，通过Web方式支持更复杂的交互场景，在实际线上问题分析中发挥关键作用。
工行在线诊断平台：
下面对工行在线诊断平台的建设做个阶段性总结，分享一下我们的建设经验、实际效果以及未来展望，也希望能给社区提供一个参考。
传统方式排查问题的痛点 对于后端工程师，一旦线上程序逻辑出错，问题排查如同破案，在分析研判时，问题现场的第一手信息是最珍贵的。开发人员很容易首先想到的就是阅读日志，从海量的日志中寻找蛛丝马迹，这就好比是对犯罪现场周边的视频监控录像逐一回看，非常辛苦。如果问题现场的日志记录缺失，就尝试在本地重现问题并调试解决，本地难以重现的，只能再加日志，再部署，再重现，然后再查日志，效率较低。对于复杂一些的比如程序性能问题，如何定位性能瓶颈，一不小心又要回到加日志、部署、查日志、再加日志的老路，不仅效率不高，也破坏了问题现场。
JDK提供的工具如jps、jmap、jstat、jstack、jconsole等，可以为工程师提供一些帮助。Linux操作系统的命令，如top、free、pidstat、vmstat、iostat等，也是排查问题尤其是性能调优必不可少的工具。但直接使用这些工具，对工程师的个人技术能力和经验要求较高。而且对企业来说，在生产环境直接通过命令行操作，是很敏感的行为。因此，如何在保证安全的基础上，又能像调试本地程序一样更便捷的排查分析，是个棘手的问题。
Arthas的解决方案 2018年我们在参加一次Dubbo Meetup上，听了关于使用开源的Arthas工具排查Dubbo问题的分享。研究发现，Arthas通过JVM的Attach机制，在不影响服务连续性的情况下，实时连接到目标进程，便于工程师在线排查问题。此外，Arthas的字节码增强框架，可以通过Instrumentation技术动态修改字节码（需要Java虚拟机实现支持retransformClasses），替换成新的class，这就为在线调试提供了可能。
Arthas原理图：
比如，使用watch命令，实时观测方法的调用情况；使用jad命令，把字节码反编辑成java代码；使用redefine命令，可以对代码做热更新，让开发人员告别不停“加日志、部署、查日志、再加日志”的套娃时代。在Arthas刚推出没多久，还提供了一个简单的Web Console功能，实际是一个以Websocket访问Arthas进程的方式，这也为我们后面建设在线诊断平台提供了思路。
落地使用上的困难 直接使用Arthas的命令行交互方式，不能满足金融级运维要求，在落地使用上存在一些实际的问题：
信息安全问题： Arthas可以通过命令行方式，直接观测方法的入参、返回值，这就涉及到一些客户敏感信息，直接在生产环境使用命令行操作显然是不合适的。
学习成本问题： 工具的安装使用存在一定的学习成本，尤其是对于新员工来说。
多人协作问题： 当多个开发者对同一个目标进程进行诊断时，可能存在冲突，例如，一个同学正在watch某个方法，另一个同学把这个方法redefine了，那么第一个同学watch到的其实是别人替换后的代码的运行情况，这就像一个多线程访问共享资源的线程安全问题。再比如两个同学都在attach同一个进程，一个同学用完了，直接把Arthas进程shutdown（关闭），而另一个还在使用的同学就突然不能用了。
资源占用问题： 如果开发者忘记关闭Arthas，Arthas进程会占用一定的系统资源（如内存、CPU）。当然，Arthas本身对资源开销是有很多考虑的，比如Arthas使用自定义的类加载器加载自身的类，在关闭时将引用置空，这样在下一次垃圾回收的时候，自定义类加载器加载的类就会被回收，从而避免对原有工程的影响。因此，我们认为Arthas应该在排查问题时使用，而不应该当作常规监控工具一直运行。
环境不统一问题： 在不同的Java虚拟机实现安装和使用Arthas，可能会碰到一些奇怪的问题，比如用Hotspot虚拟机运行Arthas进程，而目标虚拟机是J9实现，attach的时候可能会出错。另一方面，生产环境云上、云下节点规模庞大，网络访问权限是严格控制的，开发人员想远程连接目标进程，涉及到权限开通、版本管理、安装程序下发等问题。
技术方案 我们设计了一套轻巧的架构，让开发人员以Web UI的方式，便捷、直观的使用各类在线诊断能力。那么我们是怎么做的呢？
1. 整体架构 整体架构大致分成在线诊断平台、在线诊断网关（后简称网关）、在线诊断进程三部分，通过一个网关集群统一代理对云上、云下节点的访问，网关提供Restful接口给在线诊断平台（后简称平台）调用。一个接口可能组合了多个Arthas指令，也可能对指令的执行结果进行剪裁和修改，处理成json格式数据返回给平台做展示。
整体架构图：
在线诊断平台： 在线诊断平台是开发人员进行在线诊断的入口，平台通过Web UI的方式提供一站式在线诊断能力，支持复杂的交互场景。除了提供出色的用户体验，平台还解决了安装卸载、多人协作、用户鉴权、连接保持、操作审计等问题：
安装卸载： 根据用户在平台输入目标节点和进程信息，实现诊断程序的安装和卸载，具体将在下一节介绍。多人协作： 当多个用户同时诊断同一个进程时，对于存在冲突的功能，平台通过分布式锁实现互斥，保障同一时刻只有一个用户能使用，当然这么做的前提是平台在功能设计时考虑原子性。另外，当一个用户试图关闭一个其他用户正在使用的连接时，也会被拒绝。 用户鉴权： 建立审批和黑白名单机制，基于RBAC模型，同时联动CMDB，对操作人员的权限进行严格管控，普通开发者需要被授权才可使用，各类诊断功能的使用权限也和用户角色挂钩，权限控制强度从生产环境到开发环境逐渐减弱。 连接保持： Arthas一些命令比如dashboard，提供了实时监控目标进程整体运行情况的功能，默认每5秒刷新一次。对于这样的功能，平台的前端通过websocket与后端保持连接，后端内存中维护了一个目标对象和已连接用户的对照关系，如果多个用户同时监控某个目标对象，后端每次只会定时发送一次请求给网关。这么做的好处，是在保证了实时监控的同时，节约连接资源，避免了多人访问时，到目标服务器的不必要的重复连接。此外，为了防止用户忘记卸载诊断进程，对照关系也会同步到配置中心，当内存中某个目标对象对应的用户全部下线时，会触发一次检查，如果发现配置中心中的用户也已经全部下线，平台会自动发送shutdown请求给网关，卸载诊断进程。 操作审计： 通过切面的方式，对用户的各类操作进行记录和存储，达到审计的目的。
在线诊断网关： 网关的作用，一是统一打通了到行内云上、云下环境的火墙；二是由于我们当时使用的Arthas版本还不支持Rest接口（最新版本已支持），返回报文都是文本的形式，网关侧在这里会对文本进行解析，处理成json格式的结构数据，方便平台侧做展示。归纳起来，网关的主要目的是统一代理对目标节点的访问，同时封装诊断能力，提供标准json结构数据的Rest接口给行内各平台访问。网关在封装诊断能力时，还会进行参数校验、超时管理、数据脱敏、文本处理等工作。
参数校验： 网关需要对诊断命令的参数做合法性校验，比如tt命令要控制最大观测次数防止撑爆内存，保证使用安全。 超时管理： 一些监听类的命令，比如watch命令，如果一直监听不到调用，需要设置超时时间，防止连接一直不被释放。 数据脱敏： 对于涉及客户敏感信息的命令，网关会做数据脱敏，保障客户信息安全，部分关键业务的敏感数据，网关侧会做封闭禁止访问。 文本处理： 网关向Arthas进程发送指令后，收到的报文是文本形式，为了便于平台侧展示，网关将非结构数据处理成结构数据，并对文本中的一些非关键数据进行剪裁。这里要注意因为telnet有个窗口大小的配置要适当调整，配置太小的话有可能导致文本不全。
在线诊断进程： 也就是Arthas进程，需要考虑安装、启停、版本管理、网络隔离等问题，具体做法在下一节详细介绍。
2. 诊断过程详解 工程师第一次对目标服务器进行诊断时，涉及安装、启动、使用、卸载等一系列步骤，如下图所示：
（1）诊断前准备：* 下图是我们的安装界面，当用户授权通过后，即可填写目标服务器信息开始安装。如果是传统虚拟机时，用户需输入虚拟机ip和目标进程关键字（如进程的pid、进程的启动类名、进程的jar名称等）；如果是容器，还需提供容器id：
（2）开始安装：* 用户点击安装后，会触发一系列操作。首先在线诊断平台发送一个探活请求给网关，网关收到请求后相应的也发送一个空指令给目标节点。平台根据响应判断，如果探活成功，则发送诊断请求开始诊断；否则发送安装请求到行内指定的管理系统（传统虚拟机/容器，后续简称通道）。
（3）获取安装介质：* 以传统虚拟机为例（如果是容器则把安装介质下发到宿主机），通道去目标服务器指定目录查找诊断程序的版本文件，如果获取成功且版本是最新的，则通道直接执行启动脚本。否则，通道会通知目标服务器从公共的文件服务器上，下载最新版本的安装介质。
（4）启动诊断程序：* 安装介质实际是一个压缩包，包括安装脚本、jar、版本文件等。安装介质首次下载到目标服务器后，通道对其解压并执行启动脚本。我们修改了Arthas的启动脚本，根据用户输入的进程关键字，找到目标进程，然后使用和目标进程相同的jdk版本，启动诊断程序。注意，启动时Arthas的target-ip参数被设置为网关地址，以隔离其他渠道访问，默认值127.0.0.1表示只能本地访问。
（5）使用和卸载：* 诊断进程接收用户诊断指令，开始诊断。使用完用户可手工点击卸载，销毁诊断进程。
实际使用效果 这里举几个例子，看一下平台的实际使用效果。
1. 控制面板 基于dashboard命令，控制面板实时展示目标进程的整体运行情况，包括线程、jvm、操作系统等，每隔10s刷新一次，用户也可选择手动刷新。线程按CPU使用率取TOP10，jvm主要展示内存分布和GC情况：
点击查询更多可以查看详情，比如监控jvm的内存及垃圾回收情况：
2. 线程清单 线程清单页面按CPU使用率分页展示所有线程，支持按线程状态（如RUNNABLE、BLOCKED）过滤，在控制面板页面点击查看更多，也可以直接跳到此页面：
点击某条记录，跳转到线程详情，展示线程堆栈，在堆栈中选中一个方法，则可以直接进行方法观测、方法追踪、方法追溯、方法监控、反编译等操作：
3.方法监测 方法监测指的是对方法运行情况的监控和观测，具体包括下面几个功能。
（1）方法观测：* 支持对选中的堆栈中的方法进行观测，也就是watch命令，这里以开发环境举例（开发环境不做数据脱敏），可以实时捕获方法的输入、输出、异常堆栈、执行耗时等，并且支持指定观测次数、耗时限制等条件。比如我这里对UserServiceImpl类的findUser方法的调用情况进行观测：
当方法抛异常时展示堆栈：
（2）方法追踪：* 方法追踪指的是追踪方法的调用栈，打印每个方法的执行耗时，基于trace命令实现，在排查性能问题时非常有用。看一下方法追踪的界面，直接高亮标记出调用栈上耗时最久的方法，也支持配置过滤规则，过滤一些不关心的方法（比如java底层代码）。在这个方法调用栈界面，又可以选中其中某个方法，进行观测、追溯、监控等操作，不同的诊断能力之间都是打通的：
（3）方法追溯：* 有时需要追溯方法被谁调用了，则可以使用方法追溯。比如这里通过方法追溯可以看到Dubbo的Filter处理链：
（4）方法监控：* 有时我们需要对某个方法一段时间的执行情况进行观测，这时可以使用方法监控功能。比如这里每隔10秒统计一次方法的执行次数、成功失败次数、平均耗时、失败率等指标：
4. 反编译 当我们需要确认Java虚拟机加载的代码情况时，比如你修改的代码是否生效，我们在本地经常使用一些反编译工具以达目的。jad命令提供了在线反编译能力，我们基于jad以界面的形式展示Java虚拟机加载的实际代码，同时也会展示类加载器树、类的路径。比如这里对findUser方法的反编译情况（不指定方法名的话，则对整个类反编译），可以看到这个类属于springboot项目，被spring的类加载器加载：
5. 其他能力 我们对其他的实用命令，也做了一些封装和定制，比如sc、sm、redefine、tt等，这里就不一一介绍。此外，我们也将实时诊断能力和内部监控运维系统相整合，在排查问题时，可以通过直接跳转的方式申请在线诊断权限，对目标进程做实时诊断。下图是行内全链路跟踪产品截图，支持直接对问题链路关联的节点进行诊断：
回顾与展望 简要回顾一下前面提到的几个困难和我们的解决方案：
学习成本问题： 我们通过Web UI的方式降低学习成本，也提供了更复杂的交互场景和出色的用户体验。通过网关统一提供Resful接口提供结构数据，也更便于集成到企业内部其他运维平台。
多人协作问题： 通过会话管理、互斥访问、自动卸载等手段，解决多人协作问题。
信息安全问题： 通过用户鉴权、数据脱敏、操作审计、网络隔离等手段，解决信息安全问题。
资源占用问题： 通过自动卸载、减少连接、自定义类加载器（Arthas自带）等手段，在充分性能测试基础上，保障资源占用可控。
环境不统一问题： 通过搭建网关集群，统一代理对云上、云下环境的访问。采用一致的策略，统一管理云上、云下环境介质的版本、下发和安装。
当前，工行在线诊断平台已在实际线上问题分析中持续发挥关键作用，Arthas也越来越得到社区的关注和开发者的认可。Arthas官方在新版本中已经支持了Rest接口，提供结构数据，也支持了更丰富的诊断命令，这跟我们的建设思路不谋而合。未来，我们将继续积极参与社区建设，将工行的实践经验分享给大家。
