标签：lin 流程 基础 windows path 推荐 pat hub 引用
在我们开发过程中，无法避免的会出现所谓的垃圾代码，导致服务器的CPU一直处于100%。但我们应用已经上线，导致服务器CPU居高，但又不知道哪边出现的问题，我们应该怎么去找出哪边的代码出现问题呢？今天老顾就介绍几种工具去快速定位。
我们先来编写一下代码，新建springboot的maven项目，创建web服务，引入SpringBoot内置web容器，pom.xml关键引用jar包如下：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
创建service：TestWhile
创建Controller：TestWhile
配置文件application.properties
server.port=80
server.servlet.context-path=/api
打包项目，上传测试服务器
java -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar &
打开浏览器，访问死循环方法
打开浏览器，地址栏输入http://xxxx/api/user/testWhile?size=2
返回“Hello 程序执行完毕”，说明调用成功。（开启了2个死循环）
到此问题代码，已经在服务器上面跑了。我们发现服务器报警，于是去线上排查。
此方法无需额外安装工具，在没法连接互联网的情况下使用此方法排查效果较好。
top、printf都是Linux原生命令，jstack、jstat是jdk自带命令工具。
很多功能强大的Linux和java诊断工具也是以top、jstack、jstat为基础命令做的封装。
注意：jstack、jstat等命令需要jdk完整安装，linux自带的openJdk一般无此工具，可以在java的bin目录下查看是否有这些命令。
命令：top –c，显示进程运行信息列表
实例：top -c。
交互1：按1，数字1，显示多核CPU信息。
交互2：键入P (大写p)，进程按照CPU使用率排序
我们看出了双核CPU使用率已经达到100%。
而第一个进程PID是373的就是我们要找的罪魁祸首了；可以看到进程最后一列，COMMAND注释的进程名：“java -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar”。
命令：top -H -p 【PID】，显示一个进程的线程运行信息列表
实例：top -Hp 373 ，如下图所示，可以看到多个高耗CPU使用率的线程
命令：printf “%x\n” 【线程pid】，转换多个线程数字为十六进制，第4步使用时前面加0x。
实例：printf ‘%x\n‘ 406 405 375 376，得到结果196、195、177、178；如下图所示：
命令：jstack 【进程PID】| grep 【线程转换后十六进制】-A10 ， 使用jstack获取进程PID堆栈，利用grep定位线程id，打印后续10行信息。
实例：jstack 373 | grep ‘0x196‘ -A10，如下图所示：
我们通过查看堆栈信息，发现了问题是TestWhile.whileTrue引起的；
而且发现有2个GC线程，看上图中的“GC task thread#0 (ParallelGC)”，代表垃圾回收线程，该线程会负责进行垃圾回收
查看堆栈信息，我们也可以换个方法查看，可以先将jstack堆栈信息存储起来。
命令：jstack 【进程PID】> 【文件】
实例：jstack 373 > demo.dump，存储373进程的堆栈信息。
再使用cat + grep查找看看后面几个高CPU线程的堆栈信息。
实例：cat -n demo.dump | grep -A10 ‘0x196‘，如下图所示：
可以看到线程0x196【线程196】产生堆栈信息，直指方法whileTrue。
我们看到上图中有4个线程中的2个线程没有看到java代码，而是GC task thread#0 (ParallelGC)，这个是GC垃圾回收的线程，是不是死循环导致了GC太频繁，导致CPU使用率居高不下呢？
我们使用jstat看下jvm的GC信息看看。
命令：jstat -gcutil 【进程PID】【毫秒】【打印次数】
实例：jstat -gcutil 373 2000 5，查看373进程的GC信息，每2秒打印一次，共打印5次，如下图所示：
S0：幸存1区当前使用比例
S1：幸存2区当前使用比例
E：伊甸园区使用比例
O：老年代使用比例
M：元数据区使用比例
CCS：压缩使用比例
YGC：年轻代垃圾回收次数
FGC：老年代垃圾回收次数
FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
GCT：垃圾回收消耗总时间
上面的原生方法查找要遵循一定的步骤，相对有些麻烦点，有没有比较简单的方法呢？往下看
Arthas（阿尔萨斯）是阿里巴巴开源出来的一个针对 java 的线上诊断工具，功能非常强大。Arthas 支持JDK 6+，支持Linux/Mac/Windows，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。我们来看看
使用arthas-boot（推荐）
下载arthas-boot.jar，然后用java -jar的方式启动：
curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar java -jar arthas-boot.jar
按1进入java进程，此时java进程PID已经变成373
进入阿尔萨斯完成，如下图，可以看到登录路径已经变成了[arthas@17376]$，可以输入dashboard，进入监控页面了。
已经进入Arthas操作界面，输入dashboard，回车后将看到线程及堆栈信息，如图所示，arthas已经将cpu高使用率的线程给安排上了。
上面我们就看到有2个线程居高不下，还有GC的数量和耗时。
ctrl + c 退出dashboard界面，输入thread 32查看线程信息，如下图所示：
可以看到是TestWhile类中的whileTrue方法中的put方法导致cpu使用率升高。
问题一下子就出来了，Arthas功能不单单止于此，可以直接反编译，看看代码。
使用Arthas自带的反编译方法jad，输入命令：
jad com.rainbow.demo.service.TestWhile
可以反编译java的class查看问题函数的具体代码,如下图所示：
最后，既然问题已经找到，那就退出Arthas吧。输入命令：quit
Arthas的功能是非常强大的，这里就简单介绍，下一次老顾用专门的文章介绍
老顾在介绍一个更简单的一个脚本，立刻发现问题所在
show-busy-java-threads.sh这个工具是useful-scripts工具集的其中一个工具。
show-busy-java-threads用于快速排查Java的CPU性能问题(top us值过高)，自动查出运行的Java进程中消耗CPU多的线程，并打印出其线程栈，从而确定导致性能问题的方法调用。
注意：此工具的核心还是使用jdk的jstack方法，只是在其上做了封装展示。
# 下载到当前目录下
下载地址：https://github.com/oldratlee/useful-scripts/releases
在bin下面有很多工具，我们这次只要show-busy-java-threads.sh
上传show-busy-java-threads脚本到服务器
# 一定赋予执行权限
chmod +x show-busy-java-threads
直接运行
./show-busy-java-threads
如下图所示，找到了CPU使用率前5高的线程，查找非常迅速。
从前面两个线程可以看出，与使用原生工具（jstack）看到的一样。
其他命令
与Arthas一样，show-busy-java-threads也有一些其他很好用的增强命令：
show-busy-java-threads
从所有的 Java进程中找出最消耗CPU的线程（缺省5个），打印出其线程栈。
show-busy-java-threads -c 3
-c 3：3为n，指定显示最耗cpu使用率前3的线程。
show-busy-java-threads -c 3 -p 17376
展示进程17376耗费CPU组多的3个线程；
-p 17376 ：17376为进程PID，-p参数指定进程PID。
show-busy-java-threads -s 【指定jstack命令的全路径】
对于sudo方式的运行，JAVA_HOME环境变量不能传递给root，
而root用户往往没有配置JAVA_HOME且不方便配置，
显式指定jstack命令的路径就反而显得更方便了
show-busy-java-threads -a yao.log
将输出结果导入到指定文件yao.log中
show-busy-java-threads 3 5
每5秒执行一次，一共执行3次； 缺省执行一次，缺省间隔是3秒
今天老顾介绍了3中方法排查服务器CPU负载过高的情况，主要流程是
1、查看CPU负载过高进程。
2、查看进程中负载高的线程。
3、获取进程中的堆栈信息。
4、获取堆栈中对应的线程信息，找到里面的问题方法。
在排查过程中我们不只使用了原生工具，还使用了增强工具Arthas与show-busy-java-threads，大大简化了我们排查的步骤。
其实增强工具无非就是在原生方法上面封装了而已，有很多这种工具都是在原生方法中封装而成。
标签：lin 流程 基础 windows path 推荐 pat hub 引用
原文地址：https://www.cnblogs.com/myseries/p/12884330.html
