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Java 問(wèn)題排查技術(shù)分享
常見(jiàn)問(wèn)題 發(fā)布者:ou3377 2021-12-16 17:08 訪(fǎng)問(wèn)量:138
直接放PPT截圖吧,現在看來(lái)依然不過(guò)時(shí)
可從三個(gè)方面入手
知識有很多方面,這里簡(jiǎn)單列舉一下:
舉個(gè)例子,我們需要理解 Java 對象從申請到被回收整個(gè)過(guò)程,這個(gè)圖非常清晰,建議爛熟于心:
然后也要了解常見(jiàn)的垃圾收集器:
吞吐量=單位時(shí)間內處理的請求數量=運行代碼時(shí)間 / (運行代碼時(shí)間 + 垃圾回收時(shí)間)
以 ParNew + CMS 為例 ,嘗試回答如下幾個(gè)問(wèn)題:
如果我們了解上述的這些知識后,舉個(gè)實(shí)際例子,當我們發(fā)現 Young GC 頻繁觸發(fā),耗時(shí)高,該如何優(yōu)化?
首先思考,Young GC 什么時(shí)候觸發(fā)?答案是 Eden 區不足。
接著(zhù),Young GC 耗時(shí)主要是哪里耗時(shí)?答案是掃描 + 復制,掃描通常很快,復制比較慢。
那我們對癥下藥,增加新生代大小試試,結果真的解決問(wèn)題了,為什么?我們也分析一下
新生代大小為 M 時(shí),假設對象存活 750ms,young GC間隔 500ms,掃描時(shí)間為 T1,復制時(shí)間為 T2
由于T2遠遠大于T1,所以2T1 < T1 + T2
這就是知識的力量~
Java 棧中的工具,也分為這幾類(lèi):
這些工具的原理,我們也需要稍微了解下,比如 Cpu profiler大概有兩類(lèi):
比如 uber 開(kāi)源的 uber-common/jvm-profiler,它就是基于采樣的 Cpu profiler,缺點(diǎn)就是存在 SafePoint Bias 問(wèn)題,比如有一次排查一個(gè) Cpu 占用問(wèn)題,就采集到了這樣的火焰圖,可以看到幾乎沒(méi)啥用
SafePoint(安全點(diǎn)) 可以簡(jiǎn)單理解為 JVM 可以停頓下來(lái)的特定位置的點(diǎn),如果采樣的位置是特定的點(diǎn),那么采樣就不具有代表性,因為可能在非 SafePoint 時(shí)可能消耗了更多的 Cpu,這種現象就被稱(chēng)為 SafePoint Bias 問(wèn)題。
但我用另一個(gè) jvm-profiling-tools/async-profiler 來(lái)采集,就能看到性能瓶頸:
雖然 Async-profiler 也是基于采樣做,但它能避免 SafePoint Bias 問(wèn)題,原因是它采用了 AsyncGetCallTrace 的黑科技。于是依據 Async-profiler 給出的火焰圖進(jìn)行優(yōu)化,Qps 從 58k 漲到 81k,Cpu 反而從72%下降到了41%
數據包括:
這部分就按實(shí)際來(lái)分析,沒(méi)有統一模板可言。
說(shuō)了這么多,從經(jīng)驗角度總結了如下常見(jiàn)問(wèn)題該從哪些方面入手:
先踢掉故障機器,保留現場(chǎng)再排查問(wèn)題,根據日志,定位為內存泄漏
小思考:能通過(guò)日志直接確定是哪里內存泄露嗎?— 答案:不能
具體定位可dump內存下載到本地分析,文件如果太大,可以先壓縮下
jmap -dump:format=b,file=/cobar.bin ${pid}
使用 eclipse 的插件 MAT 分析,過(guò)程就不放了,結果是發(fā)現了一個(gè)我們對 Cobar 自定義修改導致的 Bug,如果對內存分析感興趣,可以直接看我這幾篇實(shí)戰文章:
使用 Arthas trace 跟蹤調用
trace com.beibei.airborne.embed.extension.PojoUtils generalize
接入限流降級利器 Sentinel 后,配置一條規則,觸發(fā)后導致應用僵死,可使用 jstack 進(jìn)行排查,一眼就看出問(wèn)題所在
jstack ${pid} > jstack.txt
【推薦閱讀】
關(guān)鍵字: java問(wèn)題排查
文章連接: http://www.gostscript.com/cjwt/824.html
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