在线上应急过程中要记住,只有一个总体目标:尽快恢复服务,消除影响。不管处于应急的哪个阶段,我们首先必须想到的是恢复问题,恢复问题不一定能够定位问题,也不一定有完美的解决方案,也许是通过经验判断,也许是预设开关等,但都可能让我们达到快速恢复的目的,然后保留部分现场,再去定位问题、解决问题和复盘。
在大多数情况下,我们都是先优先恢复服务,保留下当时的异常信息(内存dump、线程dump、gc log等等,在紧急情况下甚至可以不用保留,等到事后去复现),等到服务正常,再去复盘问题。
常见现象:CPU 利用率高/飙升
场景预设:
监控系统突然告警,提示服务器负载异常。
预先说明:
CPU飙升只是一种现象,其中具体的问题可能有很多种,这里只是借这个现象切入。
注:CPU使用率是衡量系统繁忙程度的重要指标。但是 CPU使用率的安全阈值是相对的,取决于你的系统的IO密集型还是计算密集型。一般计算密集型应用CPU使用率偏高load偏低,IO密集型相反。
常见原因:
- 频繁 gc
- 死循环、线程阻塞、io wait...etc
模拟
这里为了演示,用一个最简单的死循环来模拟CPU飙升的场景,下面是模拟代码,
在一个最简单的SpringBoot Web 项目中增加CpuReaper
这个类,
/**
* 模拟 cpu 飙升场景
* @author Richard_yyf
*/
@Component
public class CpuReaper {
@PostConstruct
public void cpuReaper() {
int num = 0;
long start = System.currentTimeMillis() / 1000;
while (true) {
num = num + 1;
if (num == Integer.MAX_VALUE) {
System.out.println("reset");
num = 0;
}
if ((System.currentTimeMillis() / 1000) - start > 1000) {
return;
}
}
}
}
打包成jar之后,在服务器上运行。java -jar cpu-reaper.jar &
第一步:定位出问题的线程
方法 a: 传统的方法
top
定位CPU 最高的进程
执行top
命令,查看所有进程占系统CPU的排序,定位是哪个进程搞的鬼。在本例中就是咱们的java进程。PID那一列就是进程号。
top -Hp pid
定位使用 CPU 最高的线程
printf '0x%x' tid
线程 id 转化 16 进制
> printf '0x%x' 12817> 0x3211
jstack pid | grep tid
找到线程堆栈
> jstack 12816 | grep 0x3211 -A 30
方法 b: [show-busy-java-threads]
这个脚本来自于github上一个开源项目,项目提供了很多有用的脚本,show-busy-java-threads
就是其中的一个。使用这个脚本,可以直接简化方法A中的繁琐步骤。如下,
> wget --no-check-certificate https://raw.github.com/oldratlee/useful-scripts/release-2.x/bin/show-busy-java-threads
> chmod +x show-busy-java-threads
> ./show-busy-java-threads
show-busy-java-threads
# 从所有运行的Java进程中找出最消耗CPU的线程(缺省5个),打印出其线程栈
# 缺省会自动从所有的Java进程中找出最消耗CPU的线程,这样用更方便
# 当然你可以手动指定要分析的Java进程Id,以保证只会显示你关心的那个Java进程的信息
show-busy-java-threads -p <指定的Java进程Id>
show-busy-java-threads -c <要显示的线程栈数>
方法 c: arthas thread
阿里开源的arthas现在已经几乎包揽了我们线上排查问题的工作,提供了一个很完整的工具集。在这个场景中,也只需要一个thread -n
命令即可。
> curl -O https://arthas.gitee.io/arthas-boot.jar # 下载
要注意的是,arthas的cpu占比,和前面两种cpu占比统计方式不同。前面两种针对的是Java进程启动开始到现在的cpu占比情况,arthas这种是一段采样间隔内,当前JVM里各个线程所占用的cpu时间占总cpu时间的百分比。
具体见官网: https://alibaba.github.io/arthas/thread.html
后续
通过第一步,找出有问题的代码之后,观察到线程栈之后。我们就要根据具体问题来具体分析。这里举几个例子。
情况一:发现使用CPU最高的都是GC 线程。
GC task thread#0 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd99001f800 nid=0x779 runnable
GC task thread#1 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd990021800 nid=0x77a runnable
GC task thread#2 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd990023000 nid=0x77b runnable
GC task thread#3 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd990025000 nid=0x77c runnabl
gc 排查的内容较多,所以我决定在后面单独列一节讲述。
情况二:发现使用CPU最高的是业务线程
- io wait
- 比如此例中,就是因为磁盘空间不够导致的io阻塞
- 等待内核态锁,如 synchronized
jstack -l pid | grep BLOCKED
查看阻塞态线程堆栈- dump 线程栈,分析线程持锁情况。
- arthas提供了
thread -b
,可以找出当前阻塞其他线程的线程。针对 synchronized 情况