工具百宝箱(1)— Java日常问题诊断方法

"磨刀不误砍柴工"

Posted by wangyapu on May 5, 2020 | 浏览:

工具百宝箱(1)— Java日常问题诊断方法

日志检索


# 检索 exception 关键字或 error 关键字

grep -E "exception|error" app.log

# 显示关键字上下 10 行日志

grep -C 10 exception app.log

# 检索 2020-05-05 19:23~25  分钟段日志

grep '2020-05-05 19:2[3-5]' app.log

sed -n '/2020-05-05 19:23/,/2020-05-05 19:25/p' app.log

# 检索 2020-05-05 19:23:10~15 秒段日志

grep '2020-05-05 19:23:[10-15]' app.log

sed -n '/2020-05-05 19:23:10/,/2020-05-05 19:23:15/p' app.log

# 查询 /data 目录下大于 500m 的文件

find /data -type f -size +500M

CPU & Load

CPU User高 & Load高

User:CPU 在用户态空间(用户进程)的运行时间比例。

常见原因与排查方法:

  1. 代码中存在非常消耗 CPU 的操作

    • 找出对应的 Java 进程 pid

      ps -ef | grep java

    • 找出 Java 进程中最消耗 CPU 的线程

      top -H -p <pid>

    • 将找出的线程 id 转换为 16 进制

      printf "%x\n" pid

    • jstack 获取 Java 的线程堆栈
    • 根据 16 进制的 id 从线程堆栈中找到相关的堆栈信息
  2. 频繁 GC

    jstat -gcutil pid interval(ms)

CPU System高 & Load高

System:CPU 在内核态空间的运行时间比例。例如内存分配、IO 读写、线程创建和切换等。

常见原因:

  1. 并发锁竞争严重
  2. 线程频繁切换

排查方法:

  1. jstack 打印线程堆栈,整体统计线程状态,如 WAITING、TIMED_WAITING、BLOCKED。
  2. pidstat -w 可以查看 CPU 上下文切换的状态。cswch/s 每秒自愿上下文切换次数:进程无法获取资源,如内存、IO 等;nvcswch/s 每秒非自愿上下文切换次数:时间片耗尽系统强制调度,如进程频繁争抢 CPU。

常用优化方法:

  1. 优化锁粒度范围。
  2. 使用无锁的数据结构,例如 RingBuffer。
  3. 死锁的解决方法之一就是破坏请求和保持条件,所以等待/通知机制可以避免循环等待的 CPU 消耗。

CPU Wait高 & Load高 & CPU利用率低

CPU is idle while waiting for an I/O operation to complete。The time the CPU spends in this state is shown by the wait statistic.

CPU 等待磁盘写入的时间。当 CPU 发起 IO 读写操作后,需要等待磁盘数据加载至内存。

常见原因:

  • IO 操作频繁
  • 资源未及时释放造成泄漏

排查方法:


# 查看设备的 IO 状态

iostat -x 2

参数含义:

rrqm/s : 每秒合并读操作的次数
wrqm/s: 每秒合并写操作的次数
r/s :每秒读操作的次数
w/s : 每秒写操作的次数
rKB/s :每秒读取字节数
wKB/s: 每秒写入字节数
avgrq-sz:平均每次 IO 的数据大小,以扇区(512字节)为单位
avgqu-sz:平均 IO 请求队列长度
await:平均每个IO所需要的时间,包括在队列等待的时间和请求处理的时间。
r_wait:每个读操作平均所需要的时间,包括硬盘设备读操作的时间 + 内核队列中的时间。
w_wait: 每个写操平均所需要的时间,包括硬盘设备写操作的时间 + 队列中等待的时间。
%util: 每秒内用于 I/O 操作的时间占比

# 查找引起 iowait 高的进程

iotop

# 查看引起 iowait 高的具体文件

lsof -p <pid>

常用解决与优化方法:

  • 有效控制资源数量,例如使用线程池等。
  • 了解磁盘特性是必要的,一般随机写转顺序写,同步写转异步写,IO 合并都可以得到较好的改善。
  • 压缩 & Dirty Page 优化。Linux 操作系统中,当 Dirty Page 的大小达到总物理内存大小 10%,操作系统会进行刷盘但不阻塞系统调用的写线程,若达到物理内存大小的 20%,写线程会被阻塞。通过合适的压缩算法减少落盘数据的大小通常效果显著。
  • 预读取和读缓存。
  • Zero Copy。
  • MMap 内存映射。
  • 硬件红利。

内存 & GC

常用排查工具:


# 内存整体情况

free -m 

# JVM 堆内存占用排行

jmap -histo <pid> | head -n 30

# JVM 内存占用信息

jstat -gccause <pid> 1000 1000
jstat -gcutil <pid>

# dump内存

jmap -F -dump:live,file=/home/admin/heap.bin <pid>

进程消失 & OutOfMemoryError

进程消失大部分跟 OOM Killer 有关,可以根据 dmesg -T 查看系统日志。

OOM 常见原因与排查方法:

  1. Java heap space / GC overhead limit exceeded / CMS GC、Full GC 频繁

    • 启动参数增加 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError,可在 OOM 时保存 Dump 文件。
    • jmap Dump 内存文件
    • MAT 分析 HeapDump 文件,找到内存泄漏的代码。例如一直在分配内存而引用未释放,缓存的数据结构未做保护限制等。
  2. java.lang.StackOverflowError

    • 最常见:深层次或者无限递归。
    • 函数调用层级深。
    • 栈上分配较大的缓存。可适当调整 -Xss 大小。
    • 循环依赖。
  3. PermGen Space / Meta space

    • 超过 -XX:MaxMetaspaceSize 设置的大小,如果确实不够用可以适当调整大小。
    • 排查代码中是否有类似 javassist 动态生成 class 的逻辑。
  4. DirectBuffer

    • jmap -histo:live 手动触发 FullGC, 观察堆外内存是否被回收,如果正常回收很可能是因为堆外设置太小,可以通过 -XX:MaxDirectMemorySize 调整。当然这无法排除堆外内存缓慢泄漏的情况。
    • 堆外内存泄漏:Java 中是通过 ByteBuffer.allocateDirect 分配堆外内存。
      • 监控:MXBean 可以获取堆外内存使用情况。
      • Netty 自带检测工具:-Dio.netty.leakDetectionLevel=[检测级别]
      • Btrace 神器:ByteBuffer.allocateDirect
      • 堆外内存泄漏情况比较复杂,尽可能在本地模拟复现,二分定位也是个有效的版本。参考 Netty堆外内存泄露排查盛宴,排查思路非常值得借鉴学习。
    • 网络流量大,系统被短时间打爆。可以通过扩容、限流等手段解决。
  5. unable to create new native thread

    • ps 等操作 Linux 会出现 Resource temporarily unavailable 错误。
    • 修改 /etc/security/limits.conf 配置。
  6. MMap

    • MAP_SHARED、MAP_PRIVATE、MAP_ANONYMOUS、MAP_NORESERVE,在不同的模式下表现行为不同,例如常用的 MAP_PRIVATE,如果程序没有及时释放资源会遭遇 OOM Killer。
    • MMAP 的文件数量超过了 vm.max_map_count 限制。

服务假死 & 超时

常见原因与解决方法:

  1. 死锁

    • jstack 分析线程堆栈
  2. 线程池耗尽

    • 扩大线程池数量
    • 避免处理时间过长的业务逻辑
    • 降低超时时间
  3. 客户端或者服务端频繁 GC

    • YGC 频繁:可通过 -Xmn 调整新生代大小,-XX:SurvivorRatio 设置 SurvivorRatio 和 eden 区比例。应该清楚程序中对象的基本分布情况,如果存在大量朝生夕灭的对象,应适当调大新生代;反之应适当调大老年代。
    • YGC 时间长:常见有两个原因年轻代存活对象太多;老年代引用年轻代对象太多(跨代引用)。
    • Stop-The-World GC
      • System.gc() 或者 jmap -histo:live 主动触发
      • PermGen Space / Meta space 空间不足
      • YGC 晋升到老年代的平均大小大于老年代剩余空间
      • CMS GC 中 Remark 时间长:可通过 CMSScavengeBeforeRemark 参数保证 Remark 前进行一次 Minor GC
      • promotion failed:对象晋升的目标区域没有足够的空间
      • concurrent mode failure:CMS GC 的过程的同时业务进程申请老年代空间,而此时老年代空间不足导致。
      • 大对象分配失败,视 GC 算法不同可优化不同的参数,如 -XX:G1HeapRegionSize
  4. 网络异常

    • 重点关注 CLOSE_WAIT,可能连接未关闭导致资源消耗殆尽。
    • netstat -nt 查看 TCP 相关连接状态、连接数以及发送队列和接收队列。正常的连接应该是 ESTABLISHED 状态,如果存在大量的 SYN_SENT 的连接,则需要看下防火墙规则。如果 Recv-Q 或者 Send-Q 持续有大量包存在,意味着连接存在瓶颈或者程序存在 bug。
  5. 客户端或者服务端 CPU 使用率高,排查方法同 CPU 相关小节。
  6. 对象未序列化,检查是否实现 Serializable 序列化接口等。

ClassLoader & Jar包冲突

JVM 装载 jar 包时,加载顺序完全取决于操作系统,所以在不同的环境有可能表现出来的问题不一样。

常见问题:

  • NoSuchMethodException
  • ClassNotFoundException
  • NoClassDefFoundError
  • ClassCastException

常用解决方法:


# 打印所有依赖

mvn dependency:tree

# 只查看关注的依赖

mvn dependency:tree -Dverbose -Dincludes=<groupId>:<artifactId>

# 观察类的加载过程

-XX:+TraceClassLoading

-verbose:class

推荐 IDEA 插件 Maven Helper,一些基本的冲突问题可以迎刃而解。