JVM性能调优篇07-阿里巴巴Arthas工具详解

Arthas工具

Arthas 是 Alibaba 在 2018 年 9 月开源的 Java 诊断工具。支持 JDK6+，采用命令行交互模式，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。Arthas 官方文档十分详细，详见：https://alibaba.github.io/arthas

Arthas使用场景
得益于 Arthas 强大且丰富的功能，让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况，更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。

是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
为什么 CPU 又升高了，到底是哪里占用了 CPU ？
运行的多线程有死锁吗？有阻塞吗？
程序运行耗时很长，是哪里耗时比较长呢？如何监测呢？
这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？

官方文档中已提供Arthas工具下载教程，这里就不再进行讲解，将下载的包上传到linux服务器中并解压。

Arthas工具是监控我们的java程序的，为了进行演示，准备了示例程序

package com.pj.jvm;

import java.util.HashSet;

public class Arthas {

    private static HashSet hashSet = new HashSet();

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟 CPU 过高
        cpuHigh();
        // 模拟线程死锁
        deadThread();
        // 不断的向 hashSet 集合增加数据
        addHashSetThread();
    }

    /**
     * 不断的向 hashSet 集合添加数据
     */
    public static void addHashSetThread() {
        // 初始化常量
        new Thread(() -> {
            int count = 0;
            while (true) {
                try {
                    hashSet.add("count" + count);
                    Thread.sleep(1000);
                    count++;
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }

    public static void cpuHigh() {
        new Thread(() -> {
            while (true) {

            }
        }).start();
    }

    /**
     * 死锁
     */
    private static void deadThread() {
        /** 创建资源 */
        Object resourceA = new Object();
        Object resourceB = new Object();
        // 创建线程
        Thread threadA = new Thread(() -> {
            synchronized (resourceA) {
                System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceA");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceB");
                synchronized (resourceB) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceB");
                }
            }
        });

        Thread threadB = new Thread(() -> {
            synchronized (resourceB) {
                System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceB");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceA");
                synchronized (resourceA) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceA");
                }
            }
        });
        threadA.start();
        threadB.start();
    }
}

将代码上传到服务器当中，并运行示例程序

运行示例程序之后，启动arthas

java -jar arthas-boot.jar

在这里插入图片描述
如图中，该服务器正启动着一个Elasticsearch和Arthas程序，ES是我之前启动的，不用管，我们只看Arthas测试程序就可以，输入进程2，点击ENTER，进入进程信息操作

在这里插入图片描述
如图中已经进入了测试程序的进程信息中

使用dashboard可以查看整个进程的运行情况，线程、内存、GC、运行环境信息：
在这里插入图片描述
上图中第一块为线程的信息，第二块区域为堆栈的信息，服务器中的jdk版本为11，所以使用的默认垃圾回收处理器为G1,第三块区域为换进信息。而且这些信息是每隔几秒会刷新一次。

输入thread可以查看线程详细情况
在这里插入图片描述
如图中线程ID为10的CPU使用率比较高
我们可以输入 thread加上线程ID 可以查看线程堆栈，那么我们直接定位到导致CPU使用率比较高的代码

输入 thread -b 可以查看线程死锁

具体其他命令可以到官方文档进行学习，工具十分强大。

在这篇博客中再补充一下如何分析GC日志

GC日志详解

对于java应用我们可以通过一些配置把程序运行过程中的gc日志全部打印出来，然后分析gc日志得到关键性指标，分析GC原因，调优JVM参数。
打印GC日志方法，在JVM参数里增加参数

-Xloggc:./gc-%t.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 
 -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause  
-XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M

-Xloggc:./gc-%t.log 输出gc日志到哪个文件中，%t 代表时间
-XX:+PrintGCDetails 用于打印输出详细的GC收集日志的信息.
输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）
-XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以JVM启动到当期的总时长的时间戳形式）
-XX:+PrintGCCauses 打印GC原因
-XX:+UseGCLogFileRotation 打开GC日志滚动记录功能
-XX:NumberOfGCLogFiles=10 设置滚动日志文件个数为10
-XX:GCLogFileSize=100M 设置滚动日志文件大小

运行程序加上对应gc日志

java -jar -Xloggc:./gc-%t.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps  -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause  
-XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M test.jar

在这里插入图片描述
我们可以看到图中第一行红框，是项目的配置参数。这里不仅配置了打印GC日志，还有相关的VM内存参数。

第二行红框中的是在这个GC时间点发生GC之后相关GC情况。

对于2.909：这是从jvm启动开始计算到这次GC经过的时间，前面还有具体的发生时间日期。
Full GC(Metadata GC Threshold)指这是一次full gc，括号里是gc的原因， PSYoungGen是年轻代的GC，ParOldGen是老年代的GC，Metaspace是元空间的GC
6160K->0K(141824K)，这三个数字分别对应GC之前占用年轻代的大小，GC之后年轻代占用，以及整个年轻代的大小。
112K->6056K(95744K)，这三个数字分别对应GC之前占用老年代的大小，GC之后老年代占用，以及整个老年代的大小。
6272K->6056K(237568K)，这三个数字分别对应GC之前占用堆内存的大小，GC之后堆内存占用，以及整个堆内存的大小。
20516K->20516K(1069056K)，这三个数字分别对应GC之前占用元空间内存的大小，GC之后元空间内存占用，以及整个元空间内存的大小。
0.0209707是该时间点GC总耗费时间。

从日志可以发现几次fullgc都是由于元空间不够导致的，所以我们可以将元空间调大点
调整完我们再看下gc日志发现已经没有因为元空间不够导致的fullgc了。

上面的这些参数，能够帮我们查看分析GC的垃圾收集情况。但是如果GC日志很多很多，成千上万行。就算你一目十行，看完了，脑子也是一片空白。所以我们可以借助一些功能来帮助我们分析，这里推荐一个gceasy(https://gceasy.io)，可以上传gc文件，然后他会利用可视化的界面来展现GC情况。