面试官:CPU百分百!给你一分钟,怎么排查?有几种方法?
姚毛毛 人气:4Part0 遇到了故障怎么办?
在生产上,我们会遇到各种各样的故障,遇到了故障怎么办?
不要慌,只有冷静才是解决故障的利器。
下面以一个例子为例,在生产中碰到了CPU 100%的问题怎么办?
在生产中真的碰到了CPU 100%的问题,再来看这篇文章已经迟了,还是先来模拟演练下吧。
怎么模拟演练?
(1)查找资料,选型排查CPU高负载问题的工具。
(2)安装一个高负载程序或手写个高负载应用部署。
(3)安装、执行分析工具,实战分析,找出故障原因。
(4)思考与总结。
Part1 工具选型
因为现在大部分的企业应用都是java编写的,所以我们本次排查的高负载应用也是针对java的,但是思路其实是相同的,如果也有php、python、go等语言写的程序,无非就是换个工具而已,排查的步骤都是类似的。
而top这个命令一定是Linux上不可动摇的资源监控工具。
以下三类工具从原生的top、jstack到功能强大的Arthas和一键式查找的show-busy-java-threads,它们都各有长处。在合适的环境选择合适的工具才是考验一个IT人员能力的时候。
运用之道,存乎一心。
1.1 原生方法
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。
oracle jdk 1.8下载地址:
https://www.oracle.com/technetwork/java/javasehttps://img.qb5200.com/download-x/downloads/jdk8-downloads-2133151.html。
1.2 阿里开源:Arthas(阿尔萨斯)
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的githup官网https://github.com/alibaba/arthas。
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。
1.3 淘宝开源:show-busy-java-threads
show-busy-java-threads.sh,其作者是淘宝同学【李鼎(哲良) oldratlee】,这个工具是useful-scripts工具集的其中一个工具。
useful-scripts的github网址:https://github.com/oldratlee/useful-scripts。
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。
Part2 高负载代码创建
查看CPU负载的工具选好了,现在我们需要弄个程序来让CPU达到高负载运行。
以java代码为示例,写一个死循环程序,基本就会导致CPU使用率百分百。
2.1 新建springboot项目
开始动手,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:
<!-- 引入容器类 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<https://img.qb5200.com/download-x/dependency>
2.2 创建service:TestWhile
创建service类TestWhile,编写死循环代码。
package com.yao.service;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* @author 姚毛毛
* @version V1.0
* @Package com.yao.yaojiaxiaoyuan
* @Description: 死循环demo
* @date 2019/11/19--16:55
*/
@Service
public class TestWhile {
/* 操作内存对象 */
ConcurrentHashMap map = new ConcurrentHashMap();
/**
* 死循环,生产中千万不要这么写,while(true)时一定要有退出条件
* @param threadName 指定线程名
*/
private void whileTrue(String threadName) {
// 不设置退出条件,死循环
while (true) {
// 在死循环中不断的对map执行put操作,导致内存gc
for( int i = 0; i <= 100000; i ++) {
map.put(Thread.currentThread().getName() + i, i);
} // end for
}// end while
}
/**
* 循环size,新建线程,调用whileTrue
* @param size 线程数
*/
public void testWhile(int size) {
// 循环size,创建多线程,并发执行死循环
for (int i = 0; i < size; i++) {
int finalI = i;
// 新建并启动线程,调用whileTrue方法
new Thread(() -> {
whileTrue("姚毛毛-" + finalI);
}).start();
}// end for
}// end testWhile
}
2.3 创建Controller:TestWhile
创建rest服务,编写get方法testWhile,调用死循环服务testWhile。
package com.yao.controller;
import com.yao.service.TestWhile;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class HelloController {
/* 注入服务TestWhile */
@Autowired
TestWhile testWhile;
/**
* testWhile循环size生产线程,调用whileTrue方法
* size有多少,则意味着调用了whileTrue多少次,产生了多少个死循环
* @param size 产生线程任务
* @return 调度成功,返回信息
*/
@RequestMapping("/testWhile")
public String testWhile(@RequestParam int size) {
testWhile.testWhile(size);
return "Hello I'm 姚毛毛!";
}
}
2.4 打包项目,上传测试服务器
application.properties配置如下:
# 设置应用端口
server.port=9999
# 应用访问根目录
server.servlet.context-path=/api
打包我们可以选择idea或maven原生工具。
(1)利用idea开发工具,打开右侧的maven project,使用package打包项目,如图所示:
(2)使用maven命令,打开项目根目录,在windows的cmd命令窗口中中输入命令如下:
maven clean package
打包项目为:spring-boot-hello-1.0.jar。
上传服务器,路径:/usr/local/games。
2.5 登录服务器,运行项目
# 访问上传路径
cd /usr/local/games
# 后台运行jar包
java -jar spring-boot-hello-1.0.jar &
注意:请在自用的测试服务器或虚拟机上使用,千万不要在生产机器上运行此项目。
2.6 打开浏览器,访问死循环方法
打开浏览器,地址栏输入
http://【IP】:9999/api/testWhile?size=20
返回“Hello I'm 姚毛毛!”,说明调用成功。
Part 3 实战分析:原生工具
实际上,很多排查工具的本质都是在原生工具上做的扩展和封装。理解了原生工具的用法,对于更多强大的工具为什么能做到那样的效果便也会心中有数了。
也有很多场景中,我们所运维的服务器是在内网环境,需要经过层层堡垒机、跳板机,此时安装额外的排查工具较为困难与耗时,使用原生的工具与方法则是较为合适的选择。
3.1 找到最耗CPU的进程
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。
如下图所示结果,已经在交互过程中按了数字1及大写P。
可以看到红框标处,测试机器的双核CPU使用率都已经快达到100%。
而第一个进程PID是17376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 spring-boot-hello-1.0.jar”。
3.2 找到最耗CPU的线程
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 17376 ,如下图所示,可以看到多个高耗CPU使用率的线程。
3.3 转换线程PID为16进制
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' 17378 17379 17412 17426,得到结果43e2、43e3、4404、4412;如下图所示:
3.4 查看堆栈,定位线程
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 17376 | grep '0x43e2' -A10 ,如下图所示:
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。
为什么会有两个线程一直在进行垃圾回收,并且占用那么高的CPU使用率呢?
3.5 存储堆栈,批量查看
第4步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 17376 > yao.dump,存储17376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 yao.dump | grep -A10 '0x4404',如下图所示:
可以看到线程0x4404【线程17426】产生堆栈信息,直指方法whileTrue。
3.6 GC查看
在第3步时我们看到CPU占用率最高的并不是0x4404,而是0x43e2、0x43e3。但是并没法看到其中是什么类与方法,只有一条GC信息。
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 17376 2000 5,查看17376进程的GC信息,每2秒打印一次,共打印5次,如下图所示:
可以看到Full GC的次数高达506次,Full GC的持续时间很长,平均每次Full GC耗时达到9秒(4766/506,即GCT/FGC)。
确实验证了我们之前的想法,再返回第4或第5步查看其他几个高CPU占用率线程,找到非GC信息的堆栈,查看具体的代码。
Part4 实战分析:Arthas(阿尔萨斯)
4.1 安装
使用curl下载安装
curl -L https://alibaba.github.io/arthas/install.sh | sh
如图11.8所示:
#启动
./as.sh
注意:如果报错“Error: telnet is not installed. Try to use java -jar arthas-boot.jar”,说明telnet没有安装。
# 安装telnet
yum install telnet -y
telnet安装完成后重新启动。
4.2 启动
(1)启动方法一
重新使用./as.sh启动
如上图,在启动后,可以看到报错信息:“Error: no available java process to attach”,意思是没有活动的java进程。
启动我们上面写的java示例再重新看下。
输入启动命令:
Java -jar spring-boot-hello-1.0.jar &
Java进程启动完成后,使用./as.sh重启启动Arthas。
如下图所示,显示了当前运行的java进程,按下1,则开始监控进程15458、jar包spring-boot-hello-1.0.jar。
关闭此java进程,我们再来一遍。
# 关闭15458 进程
Kill -9 15458
# 重新启动java示例
Java -jar spring-boot-hello-1.0.jar &
# 启动Arthas
./as.sh
# 按1进入java进程,此时java进程PID已经变成17376
1
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。
(2)启动方法二
首先top -c查看哪个进程有问题,输出结果如下图:
再使用./as.sh 【PID】命令监控线程,实例命令如下:
# 打开Arthas,监控17376进程
./as.sh 17376
4.3 监控查看
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。
当然,Arthas的dashboard显示了非常丰富的资源监控信息,不只是线程运行信息,还有堆栈使用、GC等信息。
4.4 thread【ID】查看线程
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。
4.5 jad反编译
使用Arthas自带的反编译方法jad,输入命令:
jad com.yao.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:
4.6 退出arthas
最后,既然问题已经找到,那就退出Arthas吧。输入命令:quit,如下图所示:
4.7 Arthas其他命令
Arthas还有些常用及好用的命令,命令如下:
help——查看命令帮助信息
cls——清空当前屏幕区域
session——查看当前会话的信息
reset——重置增强类,将被 Arthas 增强过的类全部还原,Arthas 服务端关闭时会重置所有增强过的类
version——输出当前目标 Java 进程所加载的 Arthas 版本号
history——打印命令历史
quit——退出当前 Arthas 客户端,其他 Arthas 客户端不受影响
stop——和shutdown命令一致
shutdown——关闭 Arthas 服务端,所有 Arthas 客户端全部退出
keymap——Arthas快捷键列表及自定义快捷键
其他功能和具体使用教程,可以看这里:Arthas的进阶命令(https://alibaba.github.io/arthas/advanced-use.html)。
Part5 实战分析:show-busy-java-threads(java繁忙线程查找工具)
5.1 方法1——快速下载 & 安装
# 快速安装
source <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/oldratlee/useful-scripts/master/test-cases/self-installer.sh)
5.2 方法2——下载后赋权
# 下载到当前目录下
wget --no-check-certificate https://raw.github.com/oldratlee/useful-scripts/release/show-busy-java-threads
# 赋权
chmod +x show-busy-java-threads
5.3 命令执行定位
以上两种方法都可以下载安装,安装完成后,就可以直接执行了。
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。
从前两个线程可以看出,与使用原生工具(jstack)看到的一样,都是频繁gc导致的高cpu使用率。
而这gc线程出现的主要原因,则是后面几个高CPU线程中的方法导致的。
与上面两类工具一样,既然已经定位到问题方法,那就修改下程序吧。
5.4 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 --help
查看show-busy-java-threads常用命令:
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。
5.5 注意事项
如果报没有权限(可能是无权限执行jstack),需要加sudo来执行:
# root权限执行 show-busy-java-threads
sudo show-busy-java-threads.sh
Part6 小结
学习完了三类工具的排查实战后,我们现在来总结下,怎么去排查问题的?
(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。
再仔细想一想,增强工具其实无非就是在原生工具的基础上,将这些方法与步骤做了一些自动化处理是不是?
如果我们自己用shell脚本去写一个自动监控程序,是不是也可以去借鉴借鉴呢?
祝大家在遇到相似问题时,可以做到手中有刀、心中有谱,稳如老狗、不忙不慌。
最后,若无法按照Part2的代码变异出死循环jar包,可关注公众号,留言hello,得到名为srping-boot-hello的jar包链接地址。
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