JVM调优工具锦囊：JDK自带工具与Arthas线上分析工具对比

Arthas线上分析诊断调优工具

以前我们要排查线上问题，通常使用的是jdk自带的调优工具和命令。最常见的就是dump线上日志，然后下载到本地，导入到jvisualvm工具中。这样操作有诸多不变，现在阿里团队开发的Arhtas工具，拥有非常强大的功能，并且都是线上的刚需，尤其是情况紧急，不方便立刻发版，适合临时处理危急情况使用。下面分两部分来研究JVM性能调优工具：

1.JDK自带的性能调优工具

虽然有了Arthas，但也不要忘记JDK自带的性能调优工具，在某些场景下，他还是有很大作用的。而且Arthas里面很多功能其根本就是封装了JDK自带的这些调优命令。

2.Arthas线上分析工具的使用

这一部分，主要介绍几个排查线上问题常用的方法。功能真的很强大，刚兴趣的猿媛可以研究其基本原理。之前跟我同事讨论，感觉这就像病毒一样，可以修改内存里的东西，真的还是挺强大的。

以上两种方式排查线上问题，没有优劣之分，如果线上不能安装Arthas就是jdk自带命令，如果jdk自带命令不能满足部分要求，又可以安装Arthas，那就使用Arthas。他们只是排查问题的工具，重要的是排查问题的思路。不管黑猫、白猫，能抓住耗子就是好猫。

一、JDK自带的调优工具

这里不是流水一样的介绍功能怎么用，就说说线上遇到的问题，我们通常怎么排查，排查的几种情况。

• 内存溢出，出现OutOfMemoryError，这个问题如何排查

• CPU使用猛增，这个问题如何排查？

• 进程有死锁，这个问题如何排查？

• JVM参数调优

下面来一个一个解决

1、处理内存溢出，报OutOfMemoryError错误

第一步：通过jmap -histo命令查看系统内存使用情况

使用的命令：

jmap -histo 进程号

运行结果：

num #instances #bytes class name---------------------------------------------- 1: 1101980 372161752 [B 2: 551394 186807240 [Ljava.lang.Object; 3: 1235341 181685128 [C 4: 76692 170306096 [I 5: 459168 14693376 java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$Node 6: 543699 13048776 java.lang.String 7: 497636 11943264 java.util.ArrayList 8: 124271 10935848 java.lang.reflect.Method 9: 348582 7057632 [Ljava.lang.Class; 10: 186244 5959808 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node 8671: 1 16 zipkin2.reporter.Reporter$1 8672: 1 16 zipkin2.reporter.Reporter$2Total 8601492 923719424 num：序号instances：实例数量bytes：占用空间大小class name：类名称，[C is a char[]，[S is a short[]，[I is a int[]，[B is a byte[]，[[I is a int[][]

通过这个命令，我们可以看出当前哪个对象最消耗内存。

上面这个运行结果是我启动了本地的一个项目，然后运行【jmap -histro 进程号】运行出来的结果，直接去了其中的一部分。通过这里我们可以看看大的实例对象中，有没有我们自定义的实例对象。通过这个可以排查出哪个实例对象引起的内存溢出。

除此之外，Total汇总数据可以看出当前一共有多少个对象，暂用了多大内存空间。这里是有约860w个对象，占用约923M的空间。

第二步：分析内存溢出，查看堆空间占用情况

使用命令

jhsdb jmap --heap --pid 进程号

比如，我本地启动了一个项目，想要查看这个项目的内存占用情况:

[root@iZ2pl8Z ~]# jhsdb jmap --heap --pid 28692 Attaching to process ID 28692, please wait...Debugger attached successfully.Server compiler detected.JVM version is 11.0.13+10-LTS-370using thread-local object allocation.Garbage-First (G1) GC with 4 thread(s)Heap Configuration: MinHeapFreeRatio = 40 MaxHeapFreeRatio = 70 MaxHeapSize = 2065694720 (1970.0MB) NewSize = 1363144 (1.2999954223632812MB) MaxNewSize = 1239416832 (1182.0MB) OldSize = 5452592 (5.1999969482421875MB) NewRatio = 2 SurvivorRatio = 8 MetaspaceSize = 21807104 (20.796875MB) CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB) MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB G1HeapRegionSize = 1048576 (1.0MB)Heap Usage:G1 Heap: regions = 1970 capacity = 2065694720 (1970.0MB) used = 467303384 (445.65523529052734MB) free = 1598391336 (1524.3447647094727MB) 22.622093161955704% usedG1 Young Generation:Eden Space: regions = 263 capacity = 464519168 (443.0MB) used = 275775488 (263.0MB) free = 188743680 (180.0MB) 59.36794582392776% usedSurvivor Space: regions = 6 capacity = 6291456 (6.0MB) used = 6291456 (6.0MB) free = 0 (0.0MB) 100.0% usedG1 Old Generation: regions = 179 capacity = 275775488 (263.0MB) used = 186285016 (177.65523529052734MB) free = 89490472 (85.34476470947266MB) 67.54951912187352% used

下面来看看参数的含义

堆空间配置信息

Heap Configuration: /** * 空闲堆空间的最小百分比，计算公式为：HeapFreeRatio =(CurrentFreeHeapSize/CurrentTotalHeapSize) * 100，值的区间为0 * 到100，默认值为 40。如果HeapFreeRatio < MinHeapFreeRatio，则需要进行堆扩容，扩容的时机应该在每次垃圾回收之后。 */MinHeapFreeRatio = 40 /** * 空闲堆空间的最大百分比，计算公式为：HeapFreeRatio =(CurrentFreeHeapSize/CurrentTotalHeapSize) * 100，值的区间为0 * 到100，默认值为 70。如果HeapFreeRatio > MaxHeapFreeRatio，则需要进行堆缩容，缩容的时机应该在每次垃圾回收之后 */ MaxHeapFreeRatio = 70 /**JVM 堆空间允许的最大值*/ MaxHeapSize = 2065694720 (1970.0MB) /** JVM 新生代堆空间的默认值*/ NewSize = 1363144 (1.2999954223632812MB) /** JVM 新生代堆空间允许的最大值 */ MaxNewSize = 1239416832 (1182.0MB) /** JVM 老年代堆空间的默认值 */ OldSize = 5452592 (5.1999969482421875MB) /** 新生代（2个Survivor区和Eden区 ）与老年代（不包括永久区）的堆空间比值，表示新生代：老年代=1：2*/ NewRatio = 2 /** 两个Survivor区和Eden区的堆空间比值为 8，表示 S0 ： S1 ：Eden = 1：1：8 */ SurvivorRatio = 8 /** JVM 元空间的默认值 */ MetaspaceSize = 21807104 (20.796875MB) CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB) /** JVM 元空间允许的最大值 */ MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB /** 在使用 G1 垃圾回收算法时，JVM 会将 Heap 空间分隔为若干个 Region，该参数用来指定每个 Region 空间的大小 */ G1HeapRegionSize = 1048576 (1.0MB)

G1堆使用情况

Heap Usage:G1 Heap: regions = 1970 capacity = 2065694720 (1970.0MB) used = 467303384 (445.65523529052734MB) free = 1598391336 (1524.3447647094727MB) 22.622093161955704% used G1 的 Heap 使用情况，该 Heap 包含 1970 个 Region，结合上文每个 RegionSize=1M，因此 Capacity = Regions * RegionSize = 1970 * 1M = 1970M，已使用空间为 445.65M，空闲空间为 1524.34M，使用率为 22.62%。

G1年轻代Eden区使用情况

G1 Young Generation:Eden Space: regions = 263 capacity = 464519168 (443.0MB) used = 275775488 (263.0MB) free = 188743680 (180.0MB) 59.36794582392776% used G1 的 Eden 区的使用情况，总共使用了 263 个 Region，结合上文每个 RegionSize=1M，因此 Used = Regions * RegionSize = 263 * 1M = 263M，Capacity=443M 表明当前 Eden 空间分配了 443 个 Region，使用率为 59.37%。

G1年轻代Survivor区使用情况和G1老年代使用情况：和Eden区类似

Survivor Space: regions = 6 capacity = 6291456 (6.0MB) used = 6291456 (6.0MB) free = 0 (0.0MB) 100.0% used G1 Old Generation: regions = 179 capacity = 275775488 (263.0MB) used = 186285016 (177.65523529052734MB) free = 89490472 (85.34476470947266MB) 

67.54951912187352% used Survivor区使用情况和Eden区类似。 老年代参数含义和Eden区类似。

通过上面的命令，我们就能知道当前系统对空间的使用情况了，到底是老年代有问题还是新生代有问题。

第三步：导出dump内存溢出的文件，导入到jvisualvm查看

如果前两种方式还是没有排查出问题，我们可以导出内存溢出的日志，在导入客户端进行分析

使用的命令是：

jmap -dump:file=a.dump 进程号

或者是直接设置JVM参数

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./ （路径）

然后导入到jvisualvm中进行分析，方法是：点击文件->装入，导入文件，查看系统的运行情况了。

通过分析实例数，看看哪个对象实例占比最高，这里重点看我们自定义的类，然后分析这个对象里面有没有大对象，从而找出引起内存溢出的根本原因。

2、CPU使用猛增，这个问题如何排查？

我们可以通过Jstack找出占用cpu最高的线程的堆栈信息，下面来一步一步分析。

假设我们有一段死循环，不断执行方法调用，线程始终运行不释放就会导致CPU飙高，示例代码如下：

package com.lxl.jvm;public class Math { public static int initData = 666; public static User user = new User(); public User user1; public int compute() { int a = 1; int b = 2; int c = (a + b) * 10; return c; } public static void main(String[] args) { Math math = new Math(); while(true){ math.compute(); } }}

第一步：运行代码，使用top命令查看cpu占用情况

如上，现在有一个java进程，cpu严重飙高了，接下来如何处理呢？

第二步：使用top -p 命令查看飙高进程

top -p 46518

​

我们看到了单独的46518这个线程的详细信息

第三步：按H，获取每个线程的内存情况

需要注意的是，这里的H是大写的H。

​

我们可以看出线程0和线程1线程号飙高。

第四步：找到内存和cpu占用最高的线程tid

通过上图我们看到占用cpu资源最高的线程有两个，线程号分别是4018362，4018363。我们一第一个为例说明，如何查询这个线程是哪个线程，以及这个线程的什么地方出现问题，导致cpu飙高。

第五步：将线程tid转化为十六进制

67187778是线程号为4013442的十六进制数。具体转换可以网上查询工具。

第六步：执行[ jstack 4018360|grep -A 10 67187778] 查询飙高线程的堆栈信息

接下来查询飙高线程的堆栈信息

jstack 4013440|grep -A 10 67190882

• 4013440：表示的是进程号

• 67187778： 表示的是线程号对应的十六进制数

通过这个方式可以查询到这个线程对应的堆栈信息

从这里我们可以看出有问题的线程id是0x4cd0, 哪一句代码有问题呢，Math类的22行。

第七步：查看对应的堆栈信息找出可能存在问题的代码

上述方法定位问题已经很精确了，接下来就是区代码里排查为什么会有问题了。

备注：上面的进程id可能没有对应上，在测试的时候，需要写对进程id和线程id

3、进程有死锁，这个问题如何排查？

Jstack可以用来查看堆栈使用情况，以及进程死锁情况。下面就来看看如何排查进程死锁

还是通过案例来分析

package com.lxl.jvm;public class DeadLockTest { private static Object lock1 = new Object(); private static Object lock2 = new Object(); public static void main(String[] args) { new Thread(() -> { synchronized (lock1) { try { System.out.println("thread1 begin"); Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { } synchronized (lock2) { System.out.println("thread1 end"); } } }).start(); new Thread(() -> { synchronized (lock2) { try { System.out.println("thread2 begin"); Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { } synchronized (lock1) { System.out.println("thread2 end"); } } }).start(); }}

上面是两把锁，互相调用。

1. 定义了两个成员变量lock1，lock2

2. main方法中定义了两个线程。

3. 线程1内部使用的是同步执行--上锁，锁是lock1。休眠5秒钟之后，他要获取第二把锁，执行第二段代码。

4. 线程2和线程1类似，锁相反。

5. 问题：一开始，像个线程并行执行，线程一获取lock1，线程2获取lock2.然后线程1继续执行，当休眠5s后获取开启第二个同步执行，锁是lock2，但这时候很可能线程2还没有执行完，所以还没有释放lock2，于是等待。线程2刚开始获取了lock2锁，休眠五秒后要去获取lock1锁，这时lock1锁还没释放，于是等待。两个线程就处于相互等待中，造成死锁。

第一步：通过Jstack命令来看看是否能检测到当前有死锁。

jstack 51789

从这里面个异常可以看出，

• prio：当前线程的优先级

• cpu：cpu耗时

• os_prio：操作系统级别的优先级

• tid：线程id

• nid：系统内核的id

• state：当前的状态，BLOCKED，表示阻塞。通常正常的状态是Running我们看到Thread-0和Thread-1线程的状态都是BLOCKED.

通过上面的信息，我们判断出两个线程的状态都是BLOCKED，可能有点问题，然后继续往下看。

​

我们从最后的一段可以看到这句话：Found one Java-level deadlock; 意思是找到一个死锁。死锁的线程号是Thread-0，Thread-1。

Thread-0：正在等待0x000000070e706ef8对象的锁，这个对象现在被Thread-1持有。

Thread-1：正在等待0x000000070e705c98对象的锁，这个对象现在正在被Thread-0持有。

最下面展示的是死锁的堆栈信息。死锁可能发生在DeadLockTest的第17行和第31行。通过这个提示，我们就可以找出死锁在哪里了。

第二步：使用jvisualvm查看死锁

如果使用jstack感觉不太方便，还可以使用jvisualvm，通过界面来查看，更加直观。

在程序代码启动的过程中，打开jvisualvm工具。

找到当前运行的类，查看线程，就会看到最头上的一排红字：检测到死锁。然后点击“线程Dump”按钮，查看相信的线程死锁的信息。

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这里可以找到线程私锁的详细信息，具体内容和上面使用Jstack命令查询的结果一样，这里实用工具更加方便。

4、JVM参数调优

jvm调优通常使用的是Jstat命令。

1. 垃圾回收统计 jstat -gc

jstat -gc 进程id

这个命令非常常用，在线上有问题的时候，可以通过这个命令来分析问题。

下面我们来测试一下，启动一个项目，然后在终端驶入jstat -gc 进程id，得到如下结果：

​

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上面的参数分别是什么意思呢？先识别参数的含义，然后根据参数进行分析

• S0C: 第一个Survivor区的容量

• S1C: 第二个Survivor区的容量

• S0U: 第一个Survivor区已经使用的容量

• S1U:第二个Survivor区已经使用的容量

• EC: 新生代Eden区的容量

• EU: 新生代Eden区已经使用的容量

• OC: 老年代容量

• OU:老年代已经使用的容量

• MC: 方法区大小（元空间）

• MU: 方法区已经使用的大小

• CCSC:压缩指针占用空间

• CCSU:压缩指针已经使用的空间

• YGC: YoungGC已经发生的次数

• YGCT: 这一次YoungGC耗时

• FGC: Full GC发生的次数

• FGCT: Full GC耗时

• GCT: 总的GC耗时，等于YGCT+FGCT

连续观察GC变化的命令

jstat -gc 进程ID 间隔时间 打印次数

举个例子：我要打印10次gc信息，每次间隔1秒

jstat -gc 进程ID 1000 10

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这样就连续打印了10次gc的变化，每次隔一秒。

这个命令是对整体垃圾回收情况的统计，下面将会差分处理。

2.堆内存统计

这个命令是打印堆内存的使用情况。

jstat -gccapacity 进程ID

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• NGCMN：新生代最小容量

• NGCMX：新生代最大容量

• NGC：当前新生代容量

• S0C：第一个Survivor区大小

• S1C：第二个Survivor区大小

• EC：Eden区的大小

• OGCMN：老年代最小容量

• OGCMX：老年代最大容量

• OGC：当前老年代大小

• OC: 当前老年代大小

• MCMN: 最小元数据容量

• MCMX：最大元数据容量

• MC：当前元数据空间大小

• CCSMN：最小压缩类空间大小

• CCSMX：最大压缩类空间大小

• CCSC：当前压缩类空间大小

• YGC：年轻代gc次数

• FGC：老年代GC次数

3.新生代垃圾回收统计

命令：

jstat -gcnew 进程ID [ 间隔时间 打印次数]

这个指的是当前某一次GC的内存情况

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• S0C：第一个Survivor的大小

• S1C：第二个Survivor的大小

• S0U：第一个Survivor已使用大小

• S1U：第二个Survivor已使用大小

• TT: 对象在新生代存活的次数

• MTT: 对象在新生代存活的最大次数

• DSS: 期望的Survivor大小

• EC：Eden区的大小

• EU：Eden区的使用大小

• YGC：年轻代垃圾回收次数

• YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间

4. 新生代内存统计

jstat -gcnewcapacity 进程ID

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参数含义：

• NGCMN：新生代最小容量

• NGCMX：新生代最大容量

• NGC：当前新生代容量

• S0CMX：Survivor 1区最大大小

• S0C：当前Survivor 1区大小

• S1CMX：Survivor 2区最大大小

• S1C：当前Survivor 2区大小

• ECMX：最大Eden区大小

• EC：当前Eden区大小

• YGC：年轻代垃圾回收次数

• FGC：老年代回收次数

5. 老年代垃圾回收统计

命令：

jstat -gcold 进程ID

​

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添加图片注释，不超过 140 字（可选）

参数含义：

• MC：方法区大小

• MU：方法区已使用大小

• CCSC:压缩指针类空间大小

• CCSU:压缩类空间已使用大小

• OC：老年代大小

• OU：老年代已使用大小

• YGC：年轻代垃圾回收次数

• FGC：老年代垃圾回收次数

• FGCT：老年代垃圾回收消耗时间

• GCT：垃圾回收消耗总时间，新生代+老年代

6. 老年代内存统计

命令：

jstat -gcoldcapacity 进程ID

​

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添加图片注释，不超过 140 字（可选）

参数含义：

• OGCMN：老年代最小容量

• OGCMX：老年代最大容量

• OGC：当前老年代大小

• OC：老年代大小

• YGC：年轻代垃圾回收次数

• FGC：老年代垃圾回收次数

• FGCT：老年代垃圾回收消耗时间

• GCT：垃圾回收消耗总时间

7. 元数据空间统计

命令

jstat -gcmetacapacity 进程ID

​

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添加图片注释，不超过 140 字（可选）

• MCMN:最小元数据容量

• MCMX：最大元数据容量

• MC：当前元数据空间大小

• CCSMN：最小指针压缩类空间大小

• CCSMX：最大指针压缩类空间大小

• CCSC：当前指针压缩类空间大小

• YGC：年轻代垃圾回收次数

• FGC：老年代垃圾回收次数

• FGCT：老年代垃圾回收消耗时间

• GCT：垃圾回收消耗总时间

8.整体运行情况

命令：

jstat -gcutil 进程ID

• S0：Survivor 1区当前使用比例

• S1：Survivor 2区当前使用比例

• E：Eden区使用比例

• O：老年代使用比例

• M：元数据区使用比例

• CCS：指针压缩使用比例

• YGC：年轻代垃圾回收次数

• YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间

• FGC：老年代垃圾回收次数

• FGCT：老年代垃圾回收消耗时间

• GCT：垃圾回收消耗总时间

通过查询上面的参数来分析整个堆空间。

二、Arthas线上分析工具的使用

Arthas的功能非常强大，现附上官方文档：https://arthas.aliyun.com/doc/

其实想要了解Arthas，看官方文档就可以了，功能全而详细。那为什么还要整理一下呢？我们这里整理的是一些常用功能，以及在紧急情况下可以给我们帮大忙的功能。

Arthas分为几个部分来研究，先来看看我们的研究思路哈

1.安装及启动---这一块简单看，对于程序员来说，so easy

2.dashboard仪表盘功能---类似于JDK的jstat命令，

3.thread命令查询进行信息---类似于jmap命令

4.反编译线上代码----这个功能很牛，改完发版了，怎么没生效，反编译看看。

5.查询某一个函数的返回值

6.查询jvm信息，并修改----当发生内存溢出是，可以手动设置打印堆日志到文件

7.profiler火焰图

下面就来看看Arthas的常用功能的用法吧

1、Arthas的安装及启动

其实说到这快，不得不提的是，之前我一直因为arthas是一个软件，要启动，界面操作。当时我就想，要是这样，在线上安装一个单独的应用，公司肯定不同意啊~~~，研究完才发现，原来Arthas就是一个jar包。运行起来就是用java -jar 就可以。

1) 安装

可以直接在Linux上通过命令下载：

wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar

也可以在浏览器直接访问https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar，等待下载成功后，上传到Linux服务器上。

2) 启动

执行命令就可以启动了

java -jar arthas-boot.jar

启动成功可以看到如下界面：

然后找到你想监控的进程，输入前面对应的编号，就可以开启进行监控模式了。比如我要看4

​

看到这个就表示，进入应用监听成功

2、dashboard仪表盘--查询整体项目运行情况

执行命令

dashboard

​

这里面一共有三块

1）线程信息

我们可以看到当前进程下所有的线程信息。其中第13，14号线程当前处于BLOCKED阻塞状态，阻塞时间也可以看到。通过这个一目了然，当前有两个线程是有问题的，处于阻塞状态GC线程有6个。

2）内存信息

内存信息包含三个部分：堆空间信息、非堆空间信息和GC垃圾收集信息

堆空间信息

• g1_eden_space: Eden区空间使用情况

• g1_survivor_space: Survivor区空间使用情况

• g1_old_gen: Old老年代空间使用情况

非堆空间信息

• codeheap_'non-nmethods': 非方法代码堆大小

• metaspace: 元数据空间使用情况

• codeheap_'profiled_nmethods':

• compressed_class_space: 压缩类空间使用情况

GC垃圾收集信息

• gc.g1_young_generation.count：新生代gc的数量

• gc.g1_young_generation.time(ms)新生代gc的耗时

• gc.g1_old_generation.count： 老年代gc的数量

• gc.g1_old_generation.time(ms)：老年代gc的耗时

3） 运行时信息

• os.name：当前使用的操作系统 Mac OS X

• os.version ：操作系统的版本号 10.16

• java.version：java版本号 11.0.2

• java.home：java根目录 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-11.0.2.jdk/Contents/Home

• systemload.average：系统cpu负载平均值4.43

​ load average值的含义

​ > 单核处理器

​ 假设我们的系统是单CPU单内核的，把它比喻成是一条单向马路，把CPU任务比作汽车。当车不多的时候，load <1；当车占满整个 马路的时候 load=1；当马路都站满了，而且马路外还堆满了汽车的时候，load>1

​

Load < 1

​

Load = 1

​

Load >1

​ > 多核处理器

​ 我们经常会发现服务器Load > 1但是运行仍然不错，那是因为服务器是多核处理器（Multi-core）。

​ 假设我们服务器CPU是2核，那么将意味我们拥有2条马路，我们的Load = 2时，所有马路都跑满车辆。

Load = 2时马路都跑满了

• processors : 处理器个数 8

• timestamp/uptime：采集的时间戳Fri Jan 07 11:36:12 CST 2022/2349s

通过仪表盘，我们能从整体了解当前线程的运行健康状况

3.thread命令查询CPU使用率最高的线程及问题原因

通过dashboard我们可以看到当前进程下运行的所有的线程。那么如果想要具体查看某一个线程的运行情况，可以使用thread命令

1. 统计cpu使用率最高的n个线程

先来看看常用的参数。

参数说明

我们的目标是想要找出CPU使用率最高的n个线程。那么需要先明确，如何计算出CPU使用率，然后才能找到最高的。计算规则如下:

首先、第一次采样，获取所有线程的CPU时间(调用的是java.lang.management.ThreadMXBean#getThreadCpuTime()及sun.management.HotspotThreadMBean.getInternalThreadCpuTimes()接口) 然后、睡眠等待一个间隔时间（默认为200ms，可以通过-i指定间隔时间） 再次、第二次采样，获取所有线程的CPU时间，对比两次采样数据，计算出每个线程的增量CPU时间 线程CPU使用率 = 线程增量CPU时间 / 采样间隔时间 * 100% 注意： 这个统计也会产生一定的开销（JDK这个接口本身开销比较大），因此会看到as的线程占用一定的百分比，为了降低统计自身的开销带来的影响，可以把采样间隔拉长一些，比如5000毫秒。

统计1秒内cpu使用率最高的n个线程:

thread -n 3 -i 1000

​

从线程的详情可以分析出，目前第一个线程的使用率是最高的，cpu占用了达到99.38%。第二行告诉我们，是Arthas.java这个类的第38行导致的。

由此，我们可以一眼看出问题，然后定位问题代码的位置，接下来就是人工排查问题了。

2、查询出当前被阻塞的线程

命令：

thread -b

​

可以看到内容提示，线程Thread-1被线程Thread-0阻塞。对应的代码行数是DeadLockTest.java类的第31行。根据这个提示去查找代码问题。

3、指定采样的时间间隔

命令

thread -i 1000

这个的含义是个1s统计一次采样

4.反编译线上代码----这个功能很牛，改完发版了，怎么没生效，反编译看看。

说道Arthas，不得不提的一个功能就是线上反编译代码的功能。经常会发生的一种状况是，线上有问题，定位问题后立刻改代码，可是发版后发现没生效，不可能啊~~~刚刚提交成功了呀。于是重新发版，只能靠运气，不知道为啥没生效。

反编译线上代码可以让我们一目了然知道代码带动部分是否生效。反编译代码使用Arthas的jad命令

jad 命令将JVM中实际运行的class的byte code反编译成java代码

用法：

jad com.lxl.jvm.DeadLockTest

运行结果：

​

运行结果分析：这里包含3个部分

• ClassLoader：类加载器就是加载当前类的是哪一个类加载器

• Location: 类在本地保存的位置

• 源码：类反编译字节码后的源码

如果不想想是类加载信息和本地位置，只想要查看类源码信息，可以增加--source-only参数

jad --source-only 类全名

6. ognl 动态执行线上的代码

能够调用线上的代码，是不是很神奇了。感觉哪段代码执行有问题，但是又没有日志，就可以使用这个方法动态调用目标方法了。

我们下面的案例都是基于这段代码执行，User类：

public class User { private int id; private String name; public User() { } public User(int id, String name) { this.id = id; this.name = name; } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; }}

DeadLockTest类：

public class DeadLockTest { private static Object lock1 = new Object(); private static Object lock2 = new Object(); private static List<String> names = new ArrayList<>(); private List<String> citys = new ArrayList<>(); public static String add() { names.add("zhangsan"); names.add("lisi"); names.add("wangwu"); names.add("zhaoliu"); return "123456"; } public List<String> getCitys() { DeadLockTest deadLockTest = new DeadLockTest(); deadLockTest.citys.add("北京"); return deadLockTest.citys; } public static List<User> addUsers(Integer id, String name) { List<User> users = new ArrayList<>(); User user = new User(id, name); users.add(user); return users; } public static void main(String[] args) { new Thread(() -> { synchronized (lock1) { try { System.out.println("thread1 begin"); Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { } synchronized (lock2) { System.out.println("thread1 end"); } } }).start(); new Thread(() -> { synchronized (lock2) { try { System.out.println("thread2 begin"); Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { } synchronized (lock1) { System.out.println("thread2 end"); } } }).start(); }}

1）获取静态函数

> 返回值是字符串

ognl '@全路径类名@静态方法名("参数")'

示例1：在DeadLockTest类中有一个add静态方法，我们来看看通过ognl怎么执行这个静态方法。执行命令

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@add()' 其中，第一个@后面跟的是类的全名称；第二个@跟的是属性或者方法名，如果属性是一个对象，想要获取属性里面的属性或者方法，直接打.属性名/方法名 即可。

运行效果：

​我们看到了这个对象的返回值是123456

> 返回值是对象

ognl '@全路径类名@静态方法名("参数")' -x 2

这里我们可以尝试一下替换-x 2 为 -x 1 ；-x 3；

* 案例1：返回对象的地址。不加 -x 或者是-x 1

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(1,"zhangsan")'或ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(1,"zhangsan")' -x 1

返回值

​

* 案例2：返回对象中具体参数的值。加 -x 2

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(1,"zhangsan")' -x 2ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(1,"zhangsan")' -x 2

返回值

​

* 案例3：返回对象中有其他对象

• 命令：

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(1,"zhangsan")' -x 2

执行结果：

​

-x 2 获取的是对象的值，List返回的是数组信息，数组长度。

• 命令：

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(1,"zhangsan")' -x 3

执行结果：

​

-x 3 打印出对象的值，对象中List列表中的值。

* 案例4：方法A的返回值当做方法B的入参

ognl '#value1=@com.lxl.jvm.DeadLockTest@getCitys(), #value2=@com.lxl.jvm.DeadLockTest@generatorUser(1,"lisi",#value1), {#value1,#value2}' -x 2ognl '#value1=@com.lxl.jvm.DeadLockTest@getCitys(), #value2=@com.lxl.jvm.DeadLockTest@generatorUser(1,"lisi",#value1), {#value1,#value2}' -x 2

​

> 方法入参是简单类型的列表

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@returnCitys({"beijing","shanghai","guangdong"})'

>方法入参是一个复杂对象

ognl '#value1=new com.lxl.jvm.User(1,"zhangsan"),#value1.setName("aaa"), #value1.setCitys({"bj", "sh"}), #value2=@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(#value1), #value2' -x 3ognl '#value1=new com.lxl.jvm.User(1,"zhangsan"),#value1.setName("aaa"), #value1.setCitys({"bj", "sh"}), #value2=@com.lxl.jvm.DeadLockTest@addUsers(#value1), #value2' -x 3

​

> 方法入参是一个map对象

ognl '#value1=new com.lxl.jvm.User(1,"zhangsan"), #value1.setCitys({"bj", "sh"}), #value2=#{"mum":"zhangnvshi","dad":"wangxiansheng"}, #value1.setFamily(#value2), #value1' -x 2

​

2）获取静态字段

ognl '@全路径类名@静态属性名'

示例：在DeadLockTest类中有一个names静态属性，下面来看看如何获取这个静态属性。执行命令：

ognl '@com.lxl.jvm.DeadLockTest@names' 其中，第一个@后面跟的是类的全名称；第二个@跟的是属性或者方法名，如果属性是一个对象，想要获取属性里面的属性或者方法，直接打.属性名/方法名 即可。

运行效果：

​

第一次执行获取属性命令，返回的属性是一个空集合；然后执行add方法，往names集合中添加了属性；再次请求names集合，发现有4个属性返回。

3） 获取实例对象

ognl '#value1=new com.lxl.jvm.User(1,"zhangsan"),#value1.setName("aaa"), #value1.setCitys({"bj", "sh"}), {#value1}' -x 2

获取实例对象，使用new关键字，执行结果：

​

7. 线上代码修改

生产环境有时会遇到非常紧急的问题，或突然发现一个bug，这时候不方便重新发版，或者发版未生效，可以使用Arthas临时修改线上代码。通过Arthas修改的步骤如下：

1. 从读取.class文件2. 编译成.java文件3. 修改.java文件4. 将修改后的.java文件编译成新的.class文件5. 将新的.class文件通过classloader加载进JVM内

第一步：读取.class文件

sc -d *DeadLockTest*

使用sc命令查看JVM已加载的类信息。关于sc命令，查看官方文档：https://arthas.aliyun.com/doc/sc.html

• -d ： 表示打印类的详细信息

最后一个参数classLoaderHash，表示在jvm中类加载的hash值，我们要获得的就是这个值。

第二步：使用jad命令将.class文件反编译为.java文件才行

jad -c 7c53a9eb --source-only com.lxl.jvm.DeadLockTest > /Users/lxl/Downloads/DeadLockTest.java

• jad命令是反编译指定已加载类的源码

• -c ： 类所属 ClassLoader 的 hashcode

• --source-only：默认情况下，反编译结果里会带有ClassLoader信息，通过--source-only选项，可以只打印源代码。

• com.lxl.jvm.DeadLockTest：目标类的全路径

• /Users/lxl/Downloads/DeadLockTest.java：反编译文件的保存路径

/* * Decompiled with CFR. * * Could not load the following classes: * com.lxl.jvm.User */ package com.lxl.jvm; import com.lxl.jvm.User; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DeadLockTest { private static Object lock1 = new Object(); private static Object lock2 = new Object(); private static List<String> names = new ArrayList<String>(); private List<String> citys = new ArrayList<String>(); public static List<String> getCitys() { DeadLockTest deadLockTest = new DeadLockTest();/*25*/ deadLockTest.citys.add("北京");/*27*/ return deadLockTest.citys; } ...... public static void main(String[] args) { ...... } }

这里截取了部分代码。

第三步：修改java文件

public static List getCitys() { System.out.println("-----这里增加了一句日志打印-----"); DeadLockTest deadLockTest = new DeadLockTest();/*25*/ deadLockTest.citys.add("北京");/*27*/ return deadLockTest.citys; }

第四步：使用mc命令将.java文件编译成.class文件

mc -c 512ddf17 -d /Users/luoxiaoli/Downloads /Users/luoxiaoli/Downloads/DeadLockTest.java

• mc: 编译.java文件生.class文件， 详细使用方法参考官方文档https://arthas.aliyun.com/doc/mc.html

• -c：指定classloader的hash值

• -d：指定输出目录

• 最后一个参数是java文件路径

这是反编译后的class字节码文件

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第五步：使用redefine命令，将.class文件重新加载进JVM

redefine -c /Users/***/Downloads/com/lxl/jvm/DeadLockTest.class

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最后看到redefine success，表示重新加载.class文件进JVM成功了。

注意事项 redefine命令使用之后，再使用jad命令会使字节码重置，恢复为未修改之前的样子。官方关于redefine命令的说明

第六步：检验效果

这里检测效果，调用接口，执行日志即可。

8、实时修改生产环境的日志级别

这个功能也很好用，通常，我们在日志中打印的日志级别一般是infor、warn、error级别的，debug日志一般看不到。那么出问题的时候，一些日志，在写代码的时候会被记录在debug日志中，而此时日志级别又很高。那么迫切需要调整日志级别。

这个功能很好用啊，我们可以将平时不经常打印出来的日志设置为debug级别。设置线上日志打印级别为info。当线上有问题的时候，可以将日志级别动态调整为debug。异常排查完，在修改回info。这对访问量特别大日志内容很多的项目比较有效，可以有效节省日志输出带来的开销。

第一步：使用logger命令查看日志级别

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• 当前应用的日志级别是info

• 类加载的hash值是18b4aac2

我们定义一个接口，其源代码内容如下：

@PostMapping(value = "test") public String test() { log.debug("这是一条 debug 级别的日志"); log.info("这是一条 info 级别的日志"); log.error("这是一条 error 级别的日志"); log.warn("这是一条 warn 级别的日志"); return "完成"; }

可以调用接口，查看日志输出代码。

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我们看到，日志输出的是info及以下的级别。

第二步：修改logger日志的级别

logger -c 18b4aac2 --name ROOT --level debug

修改完日志级别以后，输出日志为debug级别。

8. 查询jvm信息，并修改----当发生内存溢出时，可以手动设置打印堆日志到文件

通常查询jvm参数，使用的是Java自带的工具[jinfo 进程号]。arthas中通过vmoption获取jvm参数：

假设，我们要设置JVM出现OutOfMemoryError的时候，自动dump堆快照

这时，如果发生堆内存溢出，会打印日志到文件

9. 监控函数耗时

trace 待监控方法的全类名 待监控的方法名

trace com.lxl.jvm.DeadLockTest generatorUser

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• 通过圈起来的部分可以看到，接口的入口函数time总耗时371ms

• 其中getDataFromDb函数耗时200ms

• getDataFromRedis函数耗时100ms

• getDataFromOuter函数耗时50ms

• process函数耗时20ms

很明显，最慢的函数已经找到了，接下里就要去对代码进行进一步分析，然后再进行优化