标签：死锁 runnable chap 文件中 top ping average 混淆 exe
转自：https://my.oschina.net/zhangxufeng/blog/3017521
首先我们可以使用top命令查看系统CPU的占用情况
top - 08:31:10 up 30 min, 0 users, load average: 0.73, 0.58, 0.34 KiB Mem: 2046460 total, 1923864 used, 122596 free, 14388 buffers KiB Swap: 1048572 total, 0 used, 1048572 free. 1192352 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 9 root 20 0 2557160 288976 15812 S 98.0 14.1 0:42.60 java
到了98.8%，此时我们可以复制该进程id 9
查看该进程的各个线程运行情况：
top -Hp 9
该进程下的各个线程运行情况如下：
top - 08:31:16 up 30 min, 0 users, load average: 0.75, 0.59, 0.35 Threads: 11 total, 1 running, 10 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 3.5 us, 0.6 sy, 0.0 ni, 95.9 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem: 2046460 total, 1924856 used, 121604 free, 14396 buffers KiB Swap: 1048572 total, 0 used, 1048572 free. 1192532 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 10 root 20 0 2557160 289824 15872 R 79.3 14.2 0:41.49 java 11 root 20 0 2557160 289824 15872 S 13.2 14.2 0:06.78 java
通过jstack命令查看线程id为10的线程为什么耗费CPU最高，在jsatck命令展示的结果中，线程id都转换成了十六进制形式。可以用如下命令查看转换结果。
printf "%x\n" 10 a
这里打印结果说明该线程在jstack中的展现形式为0xa，通过jstack命令我们可以看到如下信息：
"main" #1 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f8718009800 nid=0xb runnable [0x00007f871fe41000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE at com.aibaobei.chapter2.eg2.UserDemo.main(UserDemo.java:9) "VM Thread" os_prio=0 tid=0x00007f871806e000 nid=0xa runnable
这里nid的意思就是操作系统线程id的意思。而VM Thread指的就是垃圾回收的线程。这里我们基本上可以确定，当前系统缓慢的原因主要是垃圾回收过于频繁，导致GC停顿时间较长。
我们通过如下命令可以查看GC的情况：
root@8d36124607a0:/# jstat -gcutil 9 1000 10 S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT 0.00 0.00 0.00 75.07 59.09 59.60 3259 0.919 6517 7.715 8.635 0.00 0.00 0.00 0.08 59.09 59.60 3306 0.930 6611 7.822 8.752 0.00 0.00 0.00 0.08 59.09 59.60 3351 0.943 6701 7.924 8.867 0.00 0.00 0.00 0.08 59.09 59.60 3397 0.955 6793 8.029 8.984
可以看到，这里FGC指的是Full GC数量，这里高达6793，而且还在不断增长。从而进一步证实了是由于内存溢出导致的系统缓慢。那么这里确认了内存溢出，但是如何查看你是哪些对象导致的内存溢出呢，这个可以dump出内存日志，然后通过eclipse的mat工具进行查看，如下是其展示的一个对象树结构：
经过mat工具分析之后，我们基本上就能确定内存中主要是哪个对象比较消耗内存，然后找到该对象的创建位置，进行处理即可。这里的主要是PrintStream最多，但是我们也可以看到，其内存消耗量只有12.2%。也就是说，其还不足以导致大量的Full GC，此时我们需要考虑另外一种情况，就是代码或者第三方依赖的包中有显示的System.gc()调用。这种情况我们查看dump内存得到的文件即可判断，因为其会打印GC原因：
Full GC (System.gc()) [Tenured: 262546K->262546K(349568K), 0.0014879 secs] 262546K->262546K(506816K), [Metaspace: 3109K->3109K(1056768K)], 0.0015151 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]
[GC (Allocation Failure) [DefNew: 2795K->0K(157248K), 0.0001504 secs][Tenured: 262546K->402K(349568K), 0.0012949 secs] 265342K->402K(506816K), [Metaspace: 3109K->3109K(1056768K)], 0.0014699 secs] [Times: user=0.00
比如这里第一次GC是由于System.gc()的显示调用导致的，而第二次GC则是JVM主动发起的。总结来说，对于Full GC次数过多，主要有以下两种原因：
System.gc()调用导致GC次数过多，这可以通过添加-XX:+DisableExplicitGC来禁用JVM对显示GC的响应。在前面第一点中，我们讲到，CPU过高可能是系统频繁的进行Full GC，导致系统缓慢。而我们平常也肯能遇到比较耗时的计算，导致CPU过高的情况，此时查看方式其实与上面的非常类似。首先我们通过top命令查看当前CPU消耗过高的进程是哪个，从而得到进程id；然后通过top -Hp <pid>来查看该进程中有哪些线程CPU过高，一般超过80%就是比较高的，80%左右是合理情况。这样我们就能得到CPU消耗比较高的线程id。接着通过该线程id的十六进制表示在jstack日志中查看当前线程具体的堆栈信息。
在这里我们就可以区分导致CPU过高的原因具体是Full GC次数过多还是代码中有比较耗时的计算了。如果是Full GC次数过多，那么通过jstack得到的线程信息会是类似于VM Thread之类的线程，而如果是代码中有比较耗时的计算，那么我们得到的就是一个线程的具体堆栈信息。如下是一个代码中有比较耗时的计算，导致CPU过高的线程信息：
这里可以看到，在请求UserController的时候，由于该Controller进行了一个比较耗时的调用，导致该线程的CPU一直处于100%。我们可以根据堆栈信息，直接定位到UserController的34行，查看代码中具体是什么原因导致计算量如此之高。
对于这种情况，比较典型的例子就是，我们某个接口访问经常需要2~3s才能返回。这是比较麻烦的一种情况，因为一般来说，其消耗的CPU不多，而且占用的内存也不高，也就是说，我们通过上述两种方式进行排查是无法解决这种问题的。而且由于这样的接口耗时比较大的问题是不定时出现的，这就导致了我们在通过jstack命令即使得到了线程访问的堆栈信息，我们也没法判断具体哪个线程是正在执行比较耗时操作的线程。
对于不定时出现的接口耗时比较严重的问题，我们的定位思路基本如下：首先找到该接口，通过压测工具不断加大访问力度，如果说该接口中有某个位置是比较耗时的，由于我们的访问的频率非常高，那么大多数的线程最终都将阻塞于该阻塞点，这样通过多个线程具有相同的堆栈日志，我们基本上就可以定位到该接口中比较耗时的代码的位置。如下是一个代码中有比较耗时的阻塞操作通过压测工具得到的线程堆栈日志：
"http-nio-8080-exec-2" #29 daemon prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fd08cb26000 nid=0x9603 waiting on condition [0x00007000031d5000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at java.lang.Thread.sleep(Thread.java:340) at java.util.concurrent.TimeUnit.sleep(TimeUnit.java:386) at com.aibaobei.user.controller.UserController.detail(UserController.java:18) "http-nio-8080-exec-3" #30 daemon prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fd08cb27000 nid=0x6203 waiting on condition [0x00007000032d8000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at java.lang.Thread.sleep(Thread.java:340) at java.util.concurrent.TimeUnit.sleep(TimeUnit.java:386) at com.aibaobei.user.controller.UserController.detail(UserController.java:18) "http-nio-8080-exec-4" #31 daemon prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fd08d0fa000 nid=0x6403 waiting on condition [0x00007000033db000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at java.lang.Thread.sleep(Thread.java:340) at java.util.concurrent.TimeUnit.sleep(TimeUnit.java:386) at com.aibaobei.user.controller.UserController.detail(UserController.java:18)
从上面的日志可以看你出，这里有多个线程都阻塞在了UserController的第18行，说明这是一个阻塞点，也就是导致该接口比较缓慢的原因。
对于这种情况，这是比较罕见的一种情况，但是也是有可能出现的，而且由于其具有一定的“不可复现性”，因而我们在排查的时候是非常难以发现的。笔者曾经就遇到过类似的这种情况，具体的场景是，在使用CountDownLatch时，由于需要每一个并行的任务都执行完成之后才会唤醒主线程往下执行。而当时我们是通过CountDownLatch控制多个线程连接并导出用户的gmail邮箱数据，这其中有一个线程连接上了用户邮箱，但是连接被服务器挂起了，导致该线程一直在等待服务器的响应。最终导致我们的主线程和其余几个线程都处于WAITING状态。
对于这样的问题，查看过jstack日志的读者应该都知道，正常情况下，线上大多数线程都是处于TIMED_WAITING状态，而我们这里出问题的线程所处的状态与其是一模一样的，这就非常容易混淆我们的判断。解决这个问题的思路主要如下：
TIMED_WAITING状态的线程，将其导出到某个文件中，如a1.log，如下是一个导出的日志文件示例："Attach Listener" #13 daemon prio=9 os_prio=31 tid=0x00007fe690064000 nid=0xd07 waiting on condition [0x0000000000000000] "DestroyJavaVM" #12 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fe690066000 nid=0x2603 waiting on condition [0x0000000000000000] "Thread-0" #11 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fe690065000 nid=0x5a03 waiting on condition [0x0000700003ad4000] "C1 CompilerThread3" #9 daemon prio=9 os_prio=31 tid=0x00007fe68c00a000 nid=0xa903 waiting on condition [0x0000000000000000]
"DestroyJavaVM" #12 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fe690066000 nid=0x2603 waiting on condition [0x0000000000000000] "Thread-0" #11 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fe690065000 nid=0x5a03 waiting on condition [0x0000700003ad4000] "VM Periodic Task Thread" os_prio=31 tid=0x00007fe68d114000 nid=0xa803 waiting on condition
这里需要说明的是，我们在判断是否为用户线程时，可以通过线程最前面的线程名来判断，因为一般的框架的线程命名都是非常规范的，我们通过线程名就可以直接判断得出该线程是某些框架中的线程，这种线程基本上可以排除掉。而剩余的，比如上面的Thread-0，以及我们可以辨别的自定义线程名，这些都是我们需要排查的对象。
经过上面的方式进行排查之后，我们基本上就可以得出这里的Thread-0就是我们要找的线程，通过查看其堆栈信息，我们就可以得到具体是在哪个位置导致其处于等待状态了。如下示例中则是在SyncTask的第8行导致该线程进入等待了。
"Thread-0" #11 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007f9de08c7000 nid=0x5603 waiting on condition [0x0000700001f89000] java.lang.Thread.State: WAITING (parking) at sun.misc.Unsafe.park(Native Method) at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:304) at com.aibaobei.chapter2.eg4.SyncTask.lambda$main$0(SyncTask.java:8) at com.aibaobei.chapter2.eg4.SyncTask$$Lambda$1/1791741888.run(Unknown Source) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
对于死锁，这种情况基本上很容易发现，因为jstack可以帮助我们检查死锁，并且在日志中打印具体的死锁线程信息。如下是一个产生死锁的一个jstack日志示例：
可以看到，在jstack日志的底部，其直接帮我们分析了日志中存在哪些死锁，以及每个死锁的线程堆栈信息。这里我们有两个用户线程分别在等待对方释放锁，而被阻塞的位置都是在ConnectTask的第5行，此时我们就可以直接定位到该位置，并且进行代码分析，从而找到产生死锁的原因。
本文主要讲解了线上可能出现的五种导致系统缓慢的情况，详细分析了每种情况产生时的现象，已经根据现象我们可以通过哪些方式定位得到是这种原因导致的系统缓慢。简要的说，我们进行线上日志分析时，主要可以分为如下步骤：
top命令查看CPU情况，如果CPU比较高，则通过top -Hp <pid>命令查看当前进程的各个线程运行情况，找出CPU过高的线程之后，将其线程id转换为十六进制的表现形式，然后在jstack日志中查看该线程主要在进行的工作。这里又分为两种情况：
VM Thread，则通过jstat -gcutil <pid> <period> <times>命令监控当前系统的GC状况，然后通过jmap dump:format=b,file=<filepath> <pid>导出系统当前的内存数据。导出之后将内存情况放到eclipse的mat工具中进行分析即可得出内存中主要是什么对象比较消耗内存，进而可以处理相关代码；top命令看到CPU并不高，并且系统内存占用率也比较低。此时就可以考虑是否是由于另外三种情况导致的问题。具体的可以根据具体情况分析：
jstack查看堆栈信息，找到阻塞点；jstack日志的方式对比哪些用户线程是一直都处于等待状态，这些线程就是可能存在问题的线程；jstack可以查看到死锁状态，则可以检查产生死锁的两个线程的具体阻塞点，从而处理相应的问题。标签：死锁 runnable chap 文件中 top ping average 混淆 exe
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