如何在一个超大的error日志中查找有几多少种业务异常

快速定位异常日志
本文介绍了一种快速从大量异常日志中筛选并统计业务相关异常的方法,通过grep搜索业务代码关键字,结合sort和uniq命令剔除重复项,最终定位到具体的异常源头。

估计大家都遇到过线上应用出了问题,短时间内异常日志打了几百M或是几个G,这种情况下,如何判断异常日志中与业务相关的异常信息有多少种呢?

1. 查找异常日志中业务代码包关键字,导出到一个文件中,例如这里搜索包含业务代码的异常:"at com.zw"

grep "at com.zw."  error.log  > business.log

2. 祛除重复的行:

sort -k2n  business.log | uniq > uniq.out

3. 根据uniq.out中的每一行去error.log文件中查找完整的异常;

<think>首先,用户的问题是关于排查Dubbo服务在多线程处理一段时间后退化为单线程的原因。具体来说,是“Dubbo服务线程池退化为单线程,处理请求一段时间后线程数减少”。 我需要参考系统级指令: - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 用户提供了个引用: - 引用[1]:关于CLOSE_WAIT问题,线程卡在countdownlatch.await,原因是未捕获异常。 - 引用[2]:关于Dubbo的字段传递问题。 - 引用[3]:关于Dubbo不能传大包的原因,网络瓶颈。 - 引用[4]:一个面试题列表,包括线程池、MySQL等。 用户的问题是关于线程池退化,所以引用[1]最相关,因为它涉及线程卡住和异常处理。 我的回答应该结构清晰,逐步解决问题。既然是排查问题,我可以按照常见原因和步骤来组织。 常见原因: 1. **线程泄漏或阻塞**:线程卡在某个操作,如I/O、锁、等待条件等,导致线程池无法回收线程。 2. **异常处理不当**:未捕获异常,导致线程异常终止。 3. **资源耗尽**:如内存、CPU等资源不足,影响线程调度。 4. **配置问题**:Dubbo线程池配置错误,如核心线程数、最大线程数设置不当。 5. **死锁或竞争条件**:线程间死锁,导致线程无法执行。 步骤: 1. **监控线程状态**:使用jstack或类似工具分析线程堆栈。 2. **检查日志**:查看Dubbo日志或应用日志,寻找异常。 3. **分析资源使用**:监控CPU、内存、网络等。 4. **审查代码**:检查多线程实现,是否有未捕获异常或死锁。 5. **Dubbo配置检查**:确认线程池参数。 从引用[1],它提到线程卡在countdownlatch.await,原因是未捕获异常。这很相关,因为用户的问题可能类似。 用户说“退化为单线程”,可能意味着线程池中的线程减少到一个,或者所有请求都由一个线程处理。 在Dubbo中,线程池通常用于处理请求。默认情况下,Dubbo使用FixedThreadPool或CachedThreadPool。 Dubbo线程池配置: - dubbo.protocol.threads:最大线程数。 - dubbo.protocol.threadpool:线程池类型,如fixed、cached、eager等。 如果线程减少,可能原因: - 线程池被耗尽,新线程无法创建。 - 线程被阻塞,无法返回池中。 - 异常导致线程终止。 参考引用[1],未捕获异常可能导致线程终止,从而线程数减少。 回答结构: 1. **理解问题**:描述现象。 2. **可能原因**:列出常见原因。 3. **排查步骤**:详细步骤。 4. **解决方案**:基于原因提供建议。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 使用中文回答。 在回答中,自然地添加引用标识。例如,提到未捕获异常时,引用[1]。 生成相关问题:在末尾添加个相关问题。 现在,草拟回答。 开头:确认问题。 "您好,您的问题是关于Dubbo服务在多线程处理一段时间后线程数减少,甚至退化为单线程。这通常是由于线程池中的线程被阻塞、泄漏或异常终止导致的。下面我将逐步帮助您排查这个问题。" 可能原因: - 线程阻塞:如I/O操作、锁等待、网络延迟等。 - 异常未处理:线程执行中抛出未捕获异常,导致线程退出。 - 资源竞争:死锁或活锁。 - 配置不当:线程池参数设置不合理。 排查步骤: 1. **获取线程堆栈**:使用jstack命令获取Java线程堆栈,分析线程状态。查看是否有线程卡在特定方法,如wait、await等。 2. **检查日志**:查看Dubbo和应用日志,寻找异常信息。特别是多线程部分的代码。 3. **监控资源**:使用监控工具如JVisualVM、Arthas等,观察CPU、内存、线程数变化。 4. **审查代码**:检查多线程实现,确保有异常捕获机制。避免在任务中抛出未捕获异常。 5. **Dubbo配置**:检查dubbo.properties或配置中心,确认线程池类型和参数。例如,dubbo.protocol.threads设置是否合理。 从引用[1],它提到线程卡在countdownlatch.await,原因是未捕获异常。所以,在回答中强调异常处理。 添加引用:"类似引用[1]中的情况,未捕获异常可能导致线程异常终止,从而线程数减少。" 解决方案: - 确保所有异常被捕获和处理。 - 优化线程池配置,如使用更大的线程池。 - 避免长时间阻塞操作。 生成相关问题: 在末尾添加"§§相关问题§§" 1. 如何优化Dubbo线程池配置? 2. 在多线程环境中如何避免线程泄漏? 3. Dubbo服务中常见的性能瓶颈有哪些? 确保LaTeX格式:用户问题中没有数学表达式,所以可能不需要。但如果涉及,比如计算线程数,可以添加。 例如,如果提到线程池大小计算:$$ \text{最大线程数} = \frac{\text{可用内存}}{\text{每个线程所需内存}} $$,但可能不必要。 保持回答真实可靠:基于Dubbo文档和常见实践。 最终回答结构: - 引言 - 可能原因 - 排查步骤 - 解决方案 - 相关问题</think>### Dubbo服务线程池退化为单线程的问题排查 您好!您的问题描述Dubbo服务在处理请求一段时间后线程数减少,甚至退化为单线程(即所有请求由单个线程处理),这通常是由于线程池中的线程被阻塞、泄漏或异常终止导致的。这种现象会严重影响服务性能和吞吐量。下面我将基于常见原因和排查步骤,帮助您逐步解决问题。排查过程需结合日志分析、线程堆栈监控和代码审查,确保结构清晰、可靠。参考Dubbo官方文档和实际案例,我将从可能原因入手,逐步引导排查。 --- ### 一、可能原因分析 Dubbo默认使用线程池(如`fixed`或`cached`类型)处理请求,线程数减少通常源于以下原因: 1. **线程阻塞或泄漏**:线程被卡在I/O操作、锁等待(如`synchronized`、`ReentrantLock`)或条件等待(如`CountDownLatch.await()`),无法返回线程池,导致线程池耗尽。 2. **未捕获异常**:任务执行中抛出未处理的异常(如`RuntimeException`),导致线程异常终止,且未重新创建新线程。类似引用[1]中的案例,开发未捕获异常,线程卡在`countdownlatch.await()`后终止[^1]。 3. **资源竞争或死锁**:多个线程竞争共享资源(如数据库连接或Dubbo内部状态),引发死锁,线程无法释放。 4. **线程池配置不当**:Dubbo线程池参数(如核心线程数、最大线程数)设置不合理,或未适配实际负载。例如,最大线程数过低,在高并发时线程无法扩展。 5. **外部资源瓶颈**:如网络延迟、数据库响应慢或内存不足,间接导致线程阻塞。引用[3]提到Dubbo因网络瓶颈(如大包传输)可能限制吞吐量,间接影响线程调度[^3]。 关键点:线程“退化”往往不是Dubbo自身Bug,而是应用代码或配置问题。优先检查多线程实现和异常处理。 --- ### 二、排查步骤(逐步执行) 按照以下顺序排查,每个步骤提供工具和示例命令。推荐使用Arthas、jstack或Dubbo Admin等工具。 #### 步骤1: 监控线程状态和堆栈 使用线程堆栈分析工具,确认线程是否被阻塞或终止。 - **工具命令**: - 运行`jstack <pid>` 获取Java线程堆栈(`<pid>`为Dubbo进程ID)。 - 或使用Arthas:`thread -n 10` 查看最繁忙的线程。 - **分析重点**: - 查找线程状态为`BLOCKED`、`WAITING`或`TIMED_WAITING`的堆栈。 - 检查是否有大量线程卡在相同方法,如`java.util.concurrent.CountDownLatch.await()`或Dubbo内部方法(如`com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture.get()`)。 - 示例:如果线程堆栈显示多个线程在`await()`,可能类似引用[1],是未捕获异常导致线程“卡死”[^1]。 #### 步骤2: 检查应用日志和Dubbo日志 日志中常隐藏异常或警告信息。 - **操作方式**: - 查看Dubbo日志(默认路径`logs/dubbo.log`)和应用日志(如`application.log`)。 - 搜索关键词:`Exception`、`Error`、`WARN`、`thread pool is exhausted`。 - **常见线索**: - 若日志中出现`RejectedExecutionException`,表示线程池已满,无法处理新请求。 - 未捕获的异常如`ClassNotFoundException`(如引用[1]的SDK升级问题[^1])或`NullPointerException`,会导致线程退出。 #### 步骤3: 审查多线程代码和异常处理 针对Dubbo服务实现代码,检查任务执行逻辑。 - **重点审查项**: - **异常捕获**:确保所有`Runnable`或`Callable`任务有`try-catch`块,捕获全局异常。例如: ```java executor.execute(() -> { try { // 业务逻辑 } catch (Exception e) { log.error("Thread task failed", e); // 记录异常 } }); ``` 引用[1]中,因缺少`catch`块,简单异常导致线程终止[^1]。 - **资源释放**:检查I/O操作、数据库连接或锁是否及时释放,避免线程泄漏。 - **Dubbo调用链**:分析Consumer和Provider的交互,是否有循环依赖或超时设置不当(如`timeout`参数)。引用[2]提到字段传递问题可能导致状态不一致[^2]。 #### 步骤4: 检查Dubbo线程池配置 Dubbo线程池参数错误会直接限制线程数。 - **配置项**(在`dubbo.properties`或Spring配置中): - `dubbo.protocol.threadpool`:线程池类型(默认`fixed`)。 - `dubbo.protocol.threads`:最大线程数(默认200)。 - `dubbo.protocol.accepts`:最大连接数。 - **优化建议**: - 若负载高,改用`cached`线程池:`dubbo.protocol.threadpool=cached`,它可动态扩展线程。 - 计算公式参考:最大线程数应满足 $$ \text{最大线程数} \geq \text{峰值QPS} \times \text{平均响应时间(秒)} $$。例如,QPS=100,响应时间=0.1s,则线程数至少10。 - 引用[3]指出,网络瓶颈可能限制线程池效率,需评估包大小[^3]。 #### 步骤5: 系统资源监控 排除CPU、内存或网络瓶颈。 - **工具**: - `top` 或 `htop` 监控CPU使用率。 - `jstat -gc <pid>` 检查GC是否频繁(Full GC可能导致线程暂停)。 - **关联分析**: - 若CPU持续100%,线程可能因调度延迟被阻塞。 - 内存泄漏(如堆外内存溢出)会触发OOM,导致线程崩溃。 #### 步骤6: 复现问题并测试 在测试环境模拟高负载,验证修复效果。 - **方法**: - 使用JMeter或Dubbo内置压测工具,模拟并发请求。 - 逐步增加线程数,观察线程池行为。 --- ### 三、解决方案 基于排查结果,针对性处理: 1. **修复代码问题**: - 添加全局异常捕获,避免线程异常退出。 - 优化阻塞操作,如异步化I/O或使用超时机制。 2. **调整线程池配置**: - 例如:`dubbo.protocol.threadpool=cached` 和 `dubbo.protocol.threads=500`(根据负载调整)。 3. **升级或打补丁**: - 确保Dubbo版本最新(如2.7.x+),修复已知线程池Bug。 4. **资源优化**: - 减少大包传输(引用[3]建议评估包大小[^3]),或拆分请求。 - 增加JVM堆内存,避免GC影响线程。 > **注意**:如果问题仍存在,提供线程堆栈和日志片段,我可进一步分析。 ---
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