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Java 问题排查分享

作者:捉虫大师
  • 2021 年 12 月 01 日
  • 本文字数:1984 字

    阅读完需:约 7 分钟

前言

最近翻看以前写的 PPT, 发现了在 2019 年做的一次技术分享,关于 Java 问题排查,由于没什么公司机密可言,整理下分享给大家~

线上问题处理流程

直接放 PPT 截图吧,现在看来依然不过时


问题排查

可从三个方面入手


  • 知识:有些问题,思考一下就有答案,就像传说中多隆那样,回忆下就知道第 83 行代码有问题~

  • 工具:当然不是每个人都能做到过目不忘,也有可能这代码完全不是你写的,这时就需要靠工具来定位问题

  • 数据:程序运行时产生的数据,也能提供很多线索

知识

知识有很多方面,这里简单列举一下:


  • 语言(本文特指 Java):如 JVM 知识、多线程知识等

  • 框架:如 Dubbo、Spring 等

  • 组件:如 Mysql、RocketMq 等

  • 其他:如网络、操作系统等


举个例子,我们需要理解 Java 对象从申请到被回收整个过程,这个图非常清晰,建议烂熟于心:



然后也要了解常见的垃圾收集器:



吞吐量=单位时间内处理的请求数量=运行代码时间 / (运行代码时间 + 垃圾回收时间)


以 ParNew + CMS 为例 ,尝试回答如下几个问题:


  • 为什么要分代收集?— 关键字:效率

  • 对象什么时候进入老年代?— 关键字:年龄、大小

  • Young GC 与 Full GC 什么时候发生?— 关键字:Eden 不足、Old 不足、Meta 不足、map/System.gc


如果我们了解上述的这些知识后,举个实际例子,当我们发现 Young GC 频繁触发,耗时高,该如何优化?


首先思考,Young GC 什么时候触发?答案是 Eden 区不足。


接着,Young GC 耗时主要是哪里耗时?答案是扫描 + 复制,扫描通常很快,复制比较慢。


那我们对症下药,增加新生代大小试试,结果真的解决问题了,为什么?我们也分析一下


新生代大小为 M 时,假设对象存活 750ms,young GC 间隔 500ms,扫描时间为 T1,复制时间为 T2


  • 新生代大小为 M 时:频率 2 次/s,每次耗时 T1 + T2

  • 新生代扩大为 2M 时:频率 1 次/s,每次耗时 2T1


由于 T2 远远大于 T1,所以 2T1 < T1 + T2


这就是知识的力量~

工具

Java 栈中的工具,也分为这几类:


  • JDK 自带:如 jstat、jstack、jmap、jconsole、jvisualvm

  • 第三方:MAT(eclipse 插件)、GCHisto、GCeasy(在线 GC 日志分析工具,https://gceasy.io/)

  • 开源:大名鼎鼎的 Arthas、bistoury(去哪网开源)、Async-profiler


这些工具的原理,我们也需要稍微了解下,比如 Cpu profiler 大概有两类:


  • 基于采样:优点是性能开销低,缺点是采样有频率限制,存在 SafePoint Bias 问题

  • 插桩:所有方法添加 AOP 逻辑,优点是精准采集,缺点是性能开销高


比如 uber 开源的 uber-common/jvm-profiler,它就是基于采样的 Cpu profiler,缺点就是存在 SafePoint Bias 问题,比如有一次排查一个 Cpu 占用问题,就采集到了这样的火焰图,可以看到几乎没啥用


SafePoint(安全点) 可以简单理解为 JVM 可以停顿下来的特定位置的点,如果采样的位置是特定的点,那么采样就不具有代表性,因为可能在非 SafePoint 时可能消耗了更多的 Cpu,这种现象就被称为 SafePoint Bias 问题。



但我用另一个 jvm-profiling-tools/async-profiler 来采集,就能看到性能瓶颈:



虽然 Async-profiler 也是基于采样做,但它能避免 SafePoint Bias 问题,原因是它采用了 AsyncGetCallTrace 的黑科技。于是依据 Async-profiler 给出的火焰图进行优化,Qps 从 58k 涨到 81k,Cpu 反而从 72%下降到了 41%


数据

数据包括:


  • 监控数据,如 APM、metric、JVM 监控、分布式链路追踪等等数据

  • 程序运行数据:如业务数据、AccessLog、GC log、系统日志等


这部分就按实际来分析,没有统一模板可言。

经验

说了这么多,从经验角度总结了如下常见问题该从哪些方面入手:


  • 执行异常:查看日志、debug、请求重放

  • 应用僵死:jstack

  • 耗时高:trace 跟踪、Benchmark

  • Cpu 利用率高:Cpu profile 分析

  • GC 频繁、耗时高:GC log 分析

  • OOM、内存占用高、泄漏:dump 内存分析

案例分享

Cobar 僵死,进程端口在,但不能处理请求

先踢掉故障机器,保留现场再排查问题,根据日志,定位为内存泄漏



小思考:能通过日志直接确定是哪里内存泄露吗?— 答案:不能


具体定位可 dump 内存下载到本地分析,文件如果太大,可以先压缩下


jmap -dump:format=b,file=/cobar.bin ${pid}


使用 eclipse 的插件 MAT 分析,过程就不放了,结果是发现了一个我们对 Cobar 自定义修改导致的 Bug,如果对内存分析感兴趣,可以直接看我这几篇实战文章:


网关耗时高

使用 Arthas trace 跟踪调用


trace com.beibei.airborne.embed.extension.PojoUtils generalize


接入 Sentinel 导致应用僵死

接入限流降级利器 Sentinel 后,配置一条规则,触发后导致应用僵死,可使用 jstack 进行排查,一眼就看出问题所在


jstack ${pid} > jstack.txt


最后

本文最早分享于 2019 年 12 月,刚好过去 2 年,由于是 PPT 整理而来,行文没有那么丝滑,但问题排查的思路、手段依然是这些,大家学废了吗?




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