athas使用经验

最新推荐文章于 2024-12-01 12:05:52 发布
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一.提升cmd权限为SYSTEM
在windows服务器中tomcat以SYSTEM权限启动，JDK自带工具（jmap、jstack、jhat）无法正常使用
使用PsExec64.exe提升cmd权限
1. 将PsExec64复制到服务器
2. 运行cmd命令：
PsExec64.exe /s cmd 如果不成功，则执行下条命令
PsExec64.exe \\127.0.0.1 -u 服务器用户名 -p 服务器密码 /s cmd

二、启动arthas

java -jar D:\arthas-boot.jar 61884

61884是tomcat的进程号

三、查看静态变量的内容

getstatic com.cwh.Const DEIVICE

注释：getstatic是命令， com.cwh.Const是类的全路径， DEVICE是静态变量名

 

阿里 athas全链路追踪工具学习
Angus
03-04 3994
最直接看官方文档吧：https://alibaba.github.io/arthas/quick-start.html
Arthas使用教程(8大分类)
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写在前面 源码 。 Arthas是淘宝开源的JVM问题定位工具，本文一起来看下。 1：准备 arthas是一个可执行的jar包，可以从这里 下载，运行jar包后会列出所有的java进程，用户可以选择附加到哪个java进程，进而就可以使用arthas提供的各种命令来定位问题和辅助性能优化了。如下开始使用操作步骤： 在arthas的交互命令行中就可以执行其提供的命令来进行操作了，下面一起来看下。 2：命令的使用 2.1：thread thread命令用来查看线程信息，如线程的名称，所属组，优先级，占用CPU，
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1.SC 查看已加载的类信息 格式 SC class-pattern(可以使用通配符) SC *TIP* 显示所有包含tip的类信息。 2.sm 查看已加载类的方法信息 格式 sm class-pattern(可以使用通配符) 3.tt 方法执行数据的时空隧道，记录下指定方法每次调用的入参和返回信息，并能对这些不同的时间下调用进行观测 格式 tt option class met...
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Arthas（阿尔萨斯）是阿里巴巴开源的 Java 诊断工具，是我今天看到开源中国的这片文章才了解的（https://www.oschina.net/p/arthas） 当然这个文章里写的这个工具能为我们做的事情很多： 然后我觉得安装还是很方便的，根据官方的指示就好了！（curl -L https://alibaba.github.io/arthas/install.sh | sh） 不...
Arthas深度实战：5大场景+12个核心命令解锁Java线上问题排查黑科技
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本文不仅带你玩转阿里开源的Java诊断神器。通过真实案例演示： ✅ 线上内存泄漏精准定位技巧 ✅ 方法级性能瓶颈秒级诊断方案 ✅ 动态热更新代码的黑科技实践 ✅ 复杂线程死锁问题排查全流程 ✅ 类加载冲突终极解决方案
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Arthas
11-07 301
这种方法效率低下，更糟糕的是，该问题可能无法解决，因为一旦 JVM 重新启动，它可能无法复现，如上文所述。load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。如果在生产环境中遇到问题，则无法使用 IDE 远程调试。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。
如何使用 Arthas ? 一篇搞定Java应用诊断神器 Arthas
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Arthas 是由阿里巴巴开源，在线排查问题，无需重启；动态跟踪 Java 代码；实时监控 JVM 状态。本文带你一站式学习 Arthas 工具关键命令用法。
一文解析Arthas
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服务端是以任务的形式在后台跑任务，植入的代码随着任务的中止而被不会被执行，所以任务关闭后，不会对原有性能产生太大影响，而且原则上，任何 Arthas 的命令也不会引起任何原有业务逻辑的改变。非常重要，请注意，这些命令，都通过字节码增强技术来实现的，会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测，因此在线上、预发使用时，请尽量明确需要观测的类、方法以及条件，诊断结束要执行 shutdown 或将增强过的类执行 reset 命令。当然，一个好的习惯是，不管表达式中有没有引号，都使用引号括起来。
Arthas - 线上问题定位神器
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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Tab自动补全，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。截至本篇文章编写时，已经收获Star17000+。Arthas官方文档十分详细，本文也参考了官方文档内容，同时在开源在的Github的项目里的Issues里不仅有问题反馈，更有大量的使用案例，也可以进行学习参考。
都2024年了，线上部署你不会只会log 调试吧，Arthas了解下！
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Arthas 是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。
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下载与安装 Linux安装 下载arthas-boot(推荐) 下载arthas-boot.jar，然后用java -jar的方式启动： wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar java -jar arthas-boot.jar 打印帮助信息： java -jar arthas-boot.jar -h ...
Java 内存分析工具 Arthas 介绍与示例讲解
匠人精神，持之以恒！
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Arthas（阿尔萨斯）是阿里巴巴开源的一款Java诊断工具，用于实时检测、诊断Java应用程序的性能问题。它是一个命令行工具，提供了丰富的功能，包括查看类加载信息、方法执行耗时、线程堆栈、内存分析等。Arthas的设计目标是在生产环境中实时诊断和解决Java应用程序的问题。以下是Arthas实时性Arthas可以在运行中的Java进程中实时进行诊断，无需重新启动应用。丰富的命令： 提供了众多的命令，涵盖了类加载、方法执行、线程、内存、GC等多个方面。动态追踪。
阿里巴巴Arthas详解
输入知识，消化知识，输出知识，分享知识，教人让我学习更好，业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随
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/字符串常量池："计算机"和"技术" 堆内存：str1引用的对象"计算机技术"//堆内存中还有个StringBuilder的对象，但是会被gc回收，StringBuilder的toString方法会new String()，这个String才是真正返回的对象引用String str2 = new StringBuilder("计算机").append("技术").toString();//没有出现"计算机技术"字面量，所以不会在常量池里生成"计算机技术"对象//true。
阿里问题定位神器 Arthas 的骚操作，定位线上BUG，超给力！
芋艿V
03-17 1185
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！源码精品专栏原创 | Java 2020 超神之路，很肝~中文详细注释的开源项目RP...
The strain increment has exceeded fifty times the strain to cause first yield at 56 points
最新发布
06-26
<think>嗯，用户提出了一个关于模拟分析中"strainincrementexceededfiftytimesyieldstrain"错误的问题，这看起来是个相当专业的有限元分析问题。用户提到56个点出现这个错误，说明问题不是孤例。从技术角度看，这个报错通常意味着材料模型在计算过程中出现了不收敛的塑性变形。让我拆解一下可能的原因链：当单元在载荷步内计算的应变增量过大（超过屈服应变的50倍），说明该区域的变形速度远超材料承受能力。这可能是网格畸变、边界条件不合理或材料参数设置错误导致的。用户可能正在处理金属成型或高塑性变形问题，因为这类报错在冲压、锻造仿真中很常见。ta没有提供具体软件名称，但根据引用中提到的Abaqus，我推测很可能是在用这个主流CAE软件。56个点的位置分布很关键——如果是集中出现在接触边界，需要优先检查摩擦系数；如果是均匀分布，则可能是整体载荷步设置问题。考虑到用户引用了一段关于力方向校核的内容，这提示ta可能对边界条件设置不够自信。深层需求应该是想系统掌握诊断和修复这类非线性分析错误的方法，而不仅仅是解决当前报错。专业层面需要覆盖三个维度：首先是诊断方法（如何定位56个点），然后是核心解决策略（载荷步/网格/接触算法调整），最后是预防措施（比如质量缩放的使用要点）。特别要注意解释清楚为什么允许应变增量不能超过屈服应变的50倍——这关系到显式积分算法的稳定性条件。用户似乎有结构力学基础但可能缺乏CAE软件实操经验，所以解释时要平衡专业性和可操作性。比如提到"缩减积分单元"时需要附带简单说明，但"质量缩放因子"这样的术语可以直接使用。解决方案要具体到软件操作层面，像"将分析步时间增加0.5-2倍"这种明确建议比笼统说"调整时间步"更有用。最后生成的问题要引导用户深入理解材料模型选择与计算稳定性的关系，这是解决类似问题的根本。特别是第四个关于动态显式与静态隐式对比的问题，能帮助用户从算法层面建立认知框架。</think>在有限元分析中出现“strain increment exceeded fifty times yield strain at 56 points”报错，表明材料在56个积分点处的应变增量超过了屈服应变的50倍。这通常由以下原因及解决方案构成： --- ### **原因分析** 1. **载荷步过大** 单步载荷变化导致局部单元变形剧烈，超出材料本构模型的计算容限。 2. **材料模型不匹配** 塑性材料（如金属）未正确定义硬化参数，或弹性模型用于大变形场景。 3. **网格质量缺陷** 畸形单元（高长宽比、扭曲）在受力时产生数值奇异，尤其常见于： - 薄壁结构锐角处 - 接触区域的局部加密网格 4. **边界条件冲突** 过约束或接触设置错误（如摩擦系数过大）引发局部应力集中。 --- ### **解决方案** #### **1. 调整分析步设置** - **显式动力学分析**：增加分析步时间（`Time Period`），减小默认的自动时间增量 ```python # Abaqus/Python 示例：设置固定时间增量 step = mdb.models['Model-1'].ExplicitDynamicsStep( name='Step-1', timePeriod=0.1, improvedDtMethod=ON, maxIncrement=1e-5 ) ``` - **静态隐式分析**：启用自适应步长 ```python step = mdb.models['Model-1'].StaticStep( name='Step-1', nlgeom=ON, stabilizationMagnitude=0.0002, adaptiveDampingRatio=0.05 ) ``` #### **2. 优化材料模型** - 检查**屈服应力**（Yield Stress）和**硬化曲线**是否合理 - 大变形问题需启用`NLGEOM=ON`（几何非线性） - 尝试更稳定的本构模型（如`Johnson-Cook`代替理想弹塑性） #### **3. 改进网格质量** - 对高应变区域**局部加密网格**（见图1） - 采用**缩减积分单元**（如C3D8R）减少剪切锁死 ```python elemType = mesh.ElemType(elemCode=C3D8R, elemLibrary=STANDARD) ``` - 检查单元畸变率：`Mesh > Verify > Analysis Checks` #### **4. 修正边界条件** - 验证载荷方向与局部坐标系是否一致（避免弯矩/剪力方向错误）[^1] - 接触对设置`Adjust=初始间隙`消除穿透 - 分步加载：将单一载荷拆解为多个子步 #### **5. 启用数值稳定技术** - **显式分析**：应用质量缩放（`Mass Scaling`） ```python step.setValues(massScaling=((SEMI_AUTOMATIC, MODEL, 0.05, None), )) ``` - **隐式分析**：添加阻尼系数（`Stabilization`） --- ### **诊断流程** 1. 定位56个积分点：在`DAT文件`或`Visualization模块`中查看高应变区域 2. 检查该位置：网格质量、接触关系、载荷方向 3. 分阶段验证： - 先运行**弹性阶段**验证边界条件 - 逐步增加塑性参数 > **关键提示**：应变增量限制（50倍屈服应变）是显式算法稳定性的判据。若问题持续，需考虑改用静态隐式法+弧长法（`Riks`）分析大变形问题。 --- ### 相关问题 1. 如何准确定位有限元分析中的高畸变区域？ 2. 显式动力学分析中质量缩放的合理阈值如何确定？ 3. 金属塑性本构模型选择有哪些工程考量？ 4. 解决接触收敛困难的有效策略有哪些？ [^1]: 引用自Abaqus模型设置经验，强调边界条件验证的重要性。
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