出处:java:线上问题排查常用手段 一.jmap找出占用内存较大的实例 先给个示例代码: import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; /** * Created by 菩提树下的杨过 on 05/09/2017. */ public class OOMTest { public static void main(String[] args) thro

前言 之前线上有过一两次OOM的问题,但是每次定位问题都有点手足无措的感觉,刚好利用星期天,以测试环境为模版来学习一下Linux常用的几个排查问题的命令. 也可以帮助自己在以后的工作中快速的排查线上问题. jmap命令 jmap -heap pid 输出当前进程 JVM 堆新生代.老年代.持久代等请情况,GC 使用的算法等信息 jmap -histo:live {pid} | head -n 10 输出当前进程内存中所有对象包含的大小 jmap -dump:format=b,file=/usr/

前言 当你兴冲冲地开始运行自己的Java项目时,你是否遇到过如下问题: 程序在稳定运行了,可是实现的功能点了没反应. 为了修复Bug而上线的新版本,上线后发现Bug依然在,却想不通哪里有问题? 想到可能出现问题的地方,却发现那里没打日志,没法在运行中看到问题,只能加了日志输出重新打包--部署--上线 程序功能正常了,可是为啥响应时间这么慢,在哪里出现了问题? 程序不但稳定运行,而且功能完美,但跑了几天或者几周过后,发现响应速度变慢了,是不是内存泄漏了? 以前,你碰到这些问题,解决的办法大多是,修

概述 背景 是不是在实际开发工作当中经常碰到自己写的代码在开发.测试环境行云流水稳得一笔,可一到线上就经常不是缺这个就是少那个反正就是一顿报错抽风似的,线上调试代码又很麻烦,让人头疼得抓狂:而且debug不一定是最高效的方法,遇到线上问题不能debug了怎么办.原先我们Java中我们常用分析问题一般是使用JDK自带或第三方的分析工具如jstat.jmap.jstack. jconsole.visualvm.Java Mission Control.MAT等.但此刻的你没有看错,还有一款神器Art

线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍. 同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析即可. CPU 一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题.cpu异常往往还是比较好定位的.原因包括业务逻辑问题(死循环).频繁gc以及上下文切换过多.而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的,可以使

参考:https://fredal.xin/java-error-check?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍.同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析

CPU 磁盘 内存 GC问题 网络 线上故障主要会包括cpu.磁盘.内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍. 同时例如jstack.jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df.free.top 三连,然后依次jstack.jmap伺候,具体问题具体分析即可. CPU 一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题.cpu异常往往还是比较好定位的.原因包括业务逻辑问题(死循环).频繁gc以及上下文切换过多.而最常见的往往是业

在平时开发过程中,对于线上问题的排查以及系统的优化,免不了和Linux进行打交道.每逢大促和双十一,对系统的各种压测性能测试,优化都是非常大的一次考验.抽空整理了一下自己在线上问题排查以及系统优化的一些经验. 一.系统性能瓶颈在哪 我们常常提到项目的运行环境,那么运行环境包括哪些呢?一般包括你的操作系统.CPU.内存.硬盘.网络带宽.JRE环境.你的代码依赖的各种组件等等.所以系统性能的瓶颈往往是IO瓶颈.CPU瓶颈.内存瓶颈或者程序导致的性能瓶颈 登录到服务器上,我们使用TOP命令可以很全面的

BTrace 是什么 BTrace 是检查和解决线上的问题的杀器,BTrace 可以通过编写脚本的方式,获取程序执行过程中的一切信息,并且,注意了,不用重启服务,是的,不用重启服务.写好脚本,直接用命令执行即可,不用动原程序的代码. 原理 总体来说,BTrace 是基于动态字节码修改技术(Hotswap)来实现运行时 java 程序的跟踪和替换.大体的原理可以用下面的公式描述:Client(Java compile api + attach api) + Agent(脚本解析引擎 + ASM +

BTrace简介 GitHub地址:BTrace 下载地址:v1.3.11.3 官方使用教程:Btrace使用教程 使用场景 BTrace 是一个事后工具,所谓事后工具就是在服务已经上线了,但是发现存在以下问题的时候,可以用 BTrace. 比如哪些方法执行太慢,例如监控执行时间超过1s的方法 查看哪些方法调用了 System.gc() ,调用栈是怎样的 查看方法参数或对象属性 哪些方法发生了异常 多说一点,为了更好解决问题,最好还要配合事前准备和进行中监控,事前准备就是埋点嘛,在一些可能出现问

Java架构师线上问题排查,这些命令程序员一定用得到! 线上问题排查,以下场景,你遇到过吗? 一.了解机器连接数情况 问题:1.2.3.4的sshd的监听端口是22,如何统计1.2.3.4的sshd服务各种连接状态(TIME_WAIT/ CLOSE_WAIT/ ESTABLISHED)的连接数. 常见方法: · netstat -n | grep 1.2.3.4:22 | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}’ · nets

JVM 线上故障排查基本操作 CPU 飚高 线上 CPU 飚高问题大家应该都遇到过,那么如何定位问题呢? 思路:首先找到 CPU 飚高的那个 Java 进程,因为你的服务器会有多个 JVM 进程.然后找到那个进程中的 “问题线程”,最后根据线程堆栈信息找到问题代码.最后对代码进行排查. 如何操作呢? 通过 top 命令找到 CPU 消耗最高的进程,并记住进程 ID. 再次通过 top -Hp [进程 ID] 找到 CPU 消耗最高的线程 ID,并记住线程 ID. 通过 JDK 提供的 jstac

JVM 线上故障排查 Linux 1.1 CPU 1.2 内存 1.3 存储 1.4 网络 一.CPU 飚高 寻找原因 二.内存问题排查 三.一般排查问题的方法 四.应用场景举例 4.1 怎么查看某个Java进程里面占用CPU最高的一个线程具体信息? 4.2 统计每种网络状态的数量 4.3 怎么查看哪个进程在用swap 原文地址: 微信公众号: 莫那鲁道 芋道源码:JVM 线上故障排查基本操作 掘金:小姐姐味道:作为高级Java,你应该了解的Linux知识 Linux,关注的是四个元素:内存,c

记一次线上bug排查,与各位共同探讨. 概述:使用quartz做的定时任务,正式生产环境有个任务延迟了1小时之久才触发.在这一小时里各种排查找不出问题,直到延迟时间结束了,该任务才珊珊触发.原因主要就是后台有几个5分钟一刷的定时任务,调度器不停的调度后台任务,阻塞了别的任务,出现了问题. 本文主要目的:1.记录排查过程(思路): 2. 分析quartz的线程调度规则: 3. 针对本问题的相关解决方案: 排查过程:1

又一次线上OOM排查经过 最近线上一个服务又出现了频繁Full GC的情况,导致提供的业务经常超时.问题出现非常不稳定,经过两周的时候,终于又捕捉到了一次Full GC,于是联系运维做Heap Dump之后,经过一系列分析,终于解决问题.这次的问题稍微复杂一点,但是也比较有代表性,用到了VisualVM和MAT两个工具,继续记录如下. 现象 这次使用公司的CAT监控平台看到的内存表现如下: 可以看到,具体表现是: 在很长一段时间内(数个小时),New GC比较频繁,Full GC较少(一小时个位

线上问题排查神器 Arthas 之前介绍过 BTrace,线上问题排查神器 BTrace 的使用,也说它是线上问题排查神器.都是神器,但今天这个也很厉害,是不是更厉害不好说,但是使用起来非常简单.如果你用 BTrace 的话,需要事先写好探测脚本,然后上传到需要排查问题的服务器,然后执行命令.比方说获取某个方法的参数.返回值.异常等.而 Athas 方便在不用写脚本,直接用命令行方式就可以,使用它就好像在用安装在服务器上的各种工具一样,比如 top.jps.jmap 等. 他们背后的逻辑都是字节

前言 本文介绍服务器内运行的 Java 应用产生的 OOM 问题 和 CPU 100% 的问题定位 1. 内存 OOM 问题定位 某Java服务(比如进程id pid 为 3320)出现OOM,常见的原因为: 内存分配的确实小了,而正常业务使用了大量的内存 某个对象被频繁申请,却没有释放,内存不断泄露,导致内存耗尽 某个资源被频繁申请,系统资源耗尽.例如不断创建线程,不断发起网络请求. 资源不够(也是"给的资源耗尽"),资源申请过多导致资源耗尽,资源申请过多不释放导致资源耗尽. 以下为

一.Arthas简介 Arthas是Alibaba开源的Java诊断工具,功能很强大,它是通过Agent方式来连接运行的Java进程.主要通过交互式来完成功能. https://arthas.aliyun.com/doc/stack.html 首先贴出官方文档,自己使用也不多,主要用于一次线上问题排查 二.运行 java -jar arthas-boot.jar ,运行Arthas 选择要粘附的进程,输入编号即可 使用以下两个命令其中一个查看java程序的进程号ps -efjps 备注:也可以通

前言 在线上的程序中,我们可能经常会碰到程序卡死或者执行很慢的情况,这时候我们希望知道是代码哪里的问题,我们或许迫切希望得到代码运行到哪里了,是哪一步很慢,是否是进入了死循环,或者是否哪一段代码有问题导致程序很慢,或者出现了线程不安全的情况,或者是某些连接数或者打开文件数太多等问题,总之我们想知道程序卡在哪里了,哪块占用了大量的资源. 此时,或许通过线程堆栈的分析就能定位出问题. 如果能深入掌握堆栈分析的技术,很多问题都能迎刃而解,但是线程堆栈分析并不简单,设计到线上的排错问题,需要有一定的知识

前言 在使用 Arthas 之前,当遇到 Java 线上问题时,如 CPU 飙升.负载突高.内存溢出等问题,你需要查命令,查网络,然后 jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof 等一通操作.最终焦头烂额,还不一定能查出问题所在.而现在,大多数的常见问题你都可以使用 Arthas 轻松定位,迅速解决,及时止损,准时下班. 1.Arthas 介绍 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,提供