无敌的Arthas

Arthas概述

  • 定义: Arthas 是由Alibaba开源的Java在线监控诊断工具。
  • 功能: 实时查看应用的load、内存、GC、线程状态,诊断业务问题,无需修改代码或重启JVM。

背景与挑战

  • 生产环境问题: 开发环境无法访问生产环境,IDE远程调试不适用。
  • 问题复现困难: 某些问题无法在测试或预发环境复现,重启JVM后可能消失。
  • 传统方法: 添加日志,效率低,可能无法解决问题。

Arthas的优势

  • 实时性: 作为观察者,不暂停运行线程。
  • 无需重启: 在线解决生产问题,无需JVM重启或代码更改。

支持与兼容性

  • JDK版本: 支持JDK 6及以上。
  • 操作系统: 支持Linux、Mac、Windows。
  • 交互模式: 命令行交互,提供Tab自动补全。

下载与安装

  • 下载命令: curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
  • 启动命令: java -jar arthas-boot.jar
  • 注意事项: 底层依赖jps命令,可能需要显式指定pid连接。

关键命令

  1. getstatic: 查看类静态属性。
  2. ognl: 执行ognl表达式,操作静态字段和方法。
  3. trace: 追踪方法调用路径和性能开销。
  4. watch: 观察指定函数的调用情况,如返回值、异常、入参。
  5. thread: 查看线程信息和堆栈。
  6. logger: 查看和更新logger信息。
  7. profiler: 生成应用热点火焰图。
  8. 查询命令: 如dashboard、jvm、memory、sysenv、sysprop、vmoption。

实用技巧

  • 临时打印GC日志: 使用vmoption命令。
  • 控制台输出到文件: 使用tee命令。
  • 保存结果到日志: 使用options命令。

线上问题案例

  1. 接口响应时间长: 特定生产环境接口偶尔超时。
  2. CPU消耗异常: 相同QPS下,不同生产环境CPU消耗差异大。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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