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阿里妹导读：本文从线上实际问题和故障的排查出发，分享如何快速定位和恢复线上常见问题和故障，总结了很多实操的方法，希望对大家有用。
一 线上常见问题定位
常见问题 1：CPU 利用率高
CPU 使用率是衡量系统繁忙程度的重要指标，一般情况下单纯的 CPU 高并没有问题，它代表系统正在不断的处理我们的任务，但是如果 CPU 过高，导致任务处理不过来，从而引起 load 高，这个是非常危险需要关注的。 CPU 使用率的安全值没有一个标准值，取决于你的系统是计算密集型还是 IO 密集型，一般计算密集型应用 CPU 使用率偏高 load 偏低，IO 密集型相反。
问题原因及定位：
1 频繁 FullGC/YongGC
- jstat -gcutil pid 查看内存使用和 gc 情况
2 代码消耗，如死循环，md5 等内存态操作
1）arthas （已开源：https://github.com/alibaba/arthas）
- thread -n 5 查看 CPU 使用率最高的前 5 个线程（包含堆栈，第二部分有详解）
2）jstack 查找
- ps -ef | grep java 找到 Java 进程 id
- top -Hp pid 找到使用 CPU 最高的线程
- printf ‘0x%x’ tid 线程 id 转化 16 进制
- jstack pid | grep tid 找到线程堆栈
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ps：输入“1”可查看每个 CPU 的情况，之前有团队遇到单个 CPU 被中间件绑定导致 CPU 飚高的 case。
常见问题 2：load 高
load 指单位时间内活跃进程数，包含运行态（runnable 和 running）和不可中断态（ IO、内核态锁）。关键字是运行态和不可中断态，运行态可以联想到 Java 线程的 6 种状态，如下，线程 new 之后处于 NEW 状态，执行 start 进入 runnable 等待 CPU 调度，因此如果 CPU 很忙会导致 runnable 进程数增加；不可中断态主要包含网络 IO、磁盘 IO 以及内核态的锁，如 synchronized 等。
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问题原因及定位：
1 CPU 利用率高，可运行态进程数多
2 iowait，等待 IO
- jstack -l pid | grep BLOCKED 查看阻塞态线程堆栈
3 等待内核态锁，如 synchronized
- jstack -l pid | grep BLOCKED 查看阻塞态线程堆栈
- profiler dump 线程栈，分析线程持锁情况
常见问题 3：持续 FullGC
在了解 FullGC 原因之前，先花一点时间回顾下 jvm 的内存相关知识：
内存模型
新 new 的对象放在 Eden 区，当 Eden 区满之后进行一次 MinorGC，并将存活的对象放入 S0；
当下一次 Eden 区满的时候，再次进行 MinorGC，并将存活的对象和 S0 的对象放入S1（S0 和 S1 始终有一个是空的）；
依次循环直到 S0 或者 S1 快满的时候将对象放入 old 区，依次，直到 old 区满进行 FullGC。
jdk1.7 之前 Java 类信息、常量池、静态变量存储在 Perm 永久代，类的原数据和静态变量在类加载的时候放入 Perm 区，类卸载的时候清理；在 1.8 中，MetaSpace 代替 Perm 区，使用本地内存，常量池和静态变量放入堆区，一定程度上解决了在运行时生成或加载大量类造成的 FullGC，如反射、代理、groovy 等。
回收器
年轻代常用 ParNew，复制算法，多线程并行；
老年代常用 CMS，标记清除算法（会产生内存碎片），并发收集(收集过程中有用户线程产生对象)。
关键常用参数
- CMSInitiatingOccupancyFraction 表示老年代使用率达到多少时进行 FullGC；
- UseCMSCompactAtFullCollection 表示在进行 FullGC 之后进行老年代内存整理，避免产生内存碎片。
问题原因及定位：
1 prommotion failed
从S区晋升的对象在老年代也放不下导致 FullGC（fgc 回收无效则抛 OOM）。
1）survivor 区太小，对象过早进入老年代。
- jstat -gcutil pid 1000 观察内存运行情况；
- jinfo pid 查看 SurvivorRatio 参数；
2）大对象分配，没有足够的内存。
- 日志查找关键字 “allocating large”；
- profiler 查看内存概况大对象分布；
3）old 区存在大量对象。
- 实例数量前十的类：jmap -histo pid | sort -n -r -k 2 | head -10
- 实例容量前十的类：jmap -histo pid | sort -n -r -k 3 | head -10
- dump 堆，profiler 分析对象占用情况
2 concurrent mode failed
在 CMS GC 过程中业务线程将对象放入老年代（并发收集的特点）内存不足。详细原因：
1）fgc 触发比例过大，导致老年代占用过多，并发收集时用户线程持续产生对象导致达到触发 FGC 比例。
- jinfo 查看 CMSInitiatingOccupancyFraction 参数，一般 70~80 即可
2）老年代存在内存碎片。
- jinfo 查看 UseCMSCompactAtFullCollection 参数，在 FullGC 后整理内存
常见问题 4：线程池满
Java 线程池以有界队列的线程池为例，当新任务提交时，如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理请求。如果正在运行的线程数等于 corePoolSize 时，则新任务被添加到队列中，直到队列满。当队列满了后，会继续开辟新线程来处理任务，但不超过 maximumPoolSize。当任务队列满了并且已开辟了最大线程数，此时又来了新任务，ThreadPoolExecutor 会拒绝服务。
问题原因及定位：
1 下游 RT 高，超时时间不合理
2 数据库慢 sql 或者数据库死锁
- 日志关键字 “Deadlock found when trying to get lock”
- Jstack 或 zprofiler 查看阻塞态线程
3 Java 代码死锁
- jstack –l pid | grep -i –E 'BLOCKED | deadlock'
- dump thread 通过 zprofiler 分析阻塞线程和持锁情况
常见问题 5：NoSuchMethodException
问题原因及定位：
1 jar 包冲突
java 在装载一个目录下所有 jar 包时，它加载的顺序完全取决于操作系统。
- mvn dependency:tree 分析报错方法所在的 jar 包版本，留下新的
- arthas：sc -d ClassName
- XX：+TraceClassLoading
2 同类问题
二 常用工具介绍
常用命令
1 tail
2 grep
- -i 忽略大小写
- -v 反转查找
- -E 扩展正则表达式 ：grep -E 'pattern1|pattern2' filename
3 pgm
- -b 开启并发
- -p 指定并发数
- -A 开启 askpass
4 awk
- -F 指定分隔符：awk -F “|” '{print $1}‘ | sort -r | uniq -c
5 sed
- 时间段匹配：sed '/2020-03-02 10:00:00/,/2020-03-02 11:00:00/p' filename
arthas
阿里巴巴开源 Java 诊断工具（开源地址：https://github.com/alibaba/arthas），基于 javaAgent 方式，使用 Instrumentation 方式修改字节码方式进行 Java 应用诊断。
基础功能介绍
- dashboard：系统实时数据面板, 可查看线程，内存，gc 等信息
- thread：jvm 线程堆栈信息，如查看最繁忙的前 n 线程
- getstatic：获取静态属性值，如 getstatic className attrName 可用于查看线上开关真实值
- sc：查看 jvm 已加载类信息，可用于排查 jar 包冲突
- sm：查看 jvm 已加载类的方法信息
- jad：反编译 jvm 加载类信息,排查代码逻辑没执行原因
- watch：观测方法执行数据，包含出入参，异常等；
- watch xxxClass xxxMethod " {params, throwExp} " -e -x 2
- watch xxxClass xxxMethod "{params,returnObj}" "params[0].sellerId.equals('189')" -x 2
- watch xxxClass xxxMethod sendMsg '@com.taobao.eagleeye.EagleEye@getTraceId()'
- trace：方法内部调用时长，并输出每个节点的耗时，用于性能分析
- tt：用于记录方法，并做回放
三 常见问题恢复
1 线程池满
- rpc 框架线程池满
- 高 RT 接口进行线程数限流
- 应用内线程池满
- 重启可短暂缓解，具体还得看问题原因
2 CPU 高，load 高
- 单机置换或重启，可短暂缓解，恢复看具体原因
- 集群高且流量大幅增加，扩容，恢复看具体原因
3 下游 RT 高
4 数据库
线上问题的排查是一个积累的过程，只有了解问题背后的原理才能更快速的定位和恢复，除此之外更需要有一些趁手的工具来辅助排查，从而降低整个团队问题定位和快恢的门槛。
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原文发布时间：2020-04-27
本文作者：常海云（奕达）
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