Arthas -- 一款釋放潛力的神器_ZenDei技術網路在線

1. 介紹阿裡巴巴 Arthas 是一個診斷工具，可以用於監視、分析和解決 Java 應用程式的問題。使用 Arthas 的一個主要優點是，我們不需要修改代碼，甚至不需要重新啟動我們想要監視的 Java 服務。在本教程中，我們將首先安裝 Arthas，在此之後，通過一個簡單的案例來演示 Arth ...

1. 介紹

阿裡巴巴 Arthas 是一個診斷工具，可以用於監視、分析和解決 Java 應用程式的問題。使用 Arthas 的一個主要優點是，我們不需要修改代碼，甚至不需要重新啟動我們想要監視的 Java 服務。

在本教程中，我們將首先安裝 Arthas，在此之後，通過一個簡單的案例來演示 Arthas 的一些關鍵特性。

最後，由於 Arthas 是用 Java 編寫的，因此它是跨平臺的，可以在 Linux、macOS 和 Windows 上運行。

2. 下載和入門

首先，我們可以通過直接下載鏈接或使用curl來下載 Arthas 庫：

curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar

現在，讓我們通過運行帶有-h（幫助）選項的 Arthas 來測試它是否工作：

java -jar arthas-boot.jar -h

如果成功，我們應該看到顯示所有命令的幫助指南：

3. 案例分析

在本教程中，我們將使用一個非常簡單的應用程式，基於利用遞歸實現的斐波那契數列的相對低效的實現方式：

public class FibonacciGenerator {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("按任意鍵繼續");
        System.in.read();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long result = fibonacci(i);
            System.out.println(format("fib(%d): %d", i, result));
        }
    }

    public static long fibonacci(int n) {
        if (n == 0 || n == 1) {
            return 1L;
        } else {
            return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
        }
    }
}

這個示例的最有趣的部分是遵循斐波那契數列的數學定義的 fibonacci 方法。

在 main 方法中，我們使用一個迴圈和相對較大的數字，以便讓電腦進行較長時間的計算。這當然正是我們想要的，以便演示 Arthas。

4. 啟動 Arthas

現在讓我們試試 Arthas！我們需要做的第一件事是運行我們的小型斐波那契應用程式。我們可以使用我們喜歡的 IDE 或直接在終端中運行它。它會要求按下一個鍵才能啟動。我們將在將進程附加到 Arthas 之後按下任意鍵。

現在，讓我們運行 Arthas 可執行文件：

java -jar arthas-boot.jar

Arthas 提示選擇要附加到的進程：

[INFO] arthas-boot version: 3.1.7
[INFO] Found existing java process, please choose one and hit RETURN.
* [1]: 25500 com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
...

讓我們選擇名稱為 com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator 的進程。在此示例中，只需在列表中輸入數字‘1’並按 Enter 即可。

Arthas 現在會附加到該進程並啟動：

[INFO] Try to attach process 25500
[INFO] Attach process 25500 success.
...

一旦 Arthas 啟動，我們就有一個提示符，可以發出不同的命令。

我們可以使用 help 命令獲取有關可用選項的更多信息。為了方便使用 Arthas，我們還可以使用 tab 鍵來自動完成其命令。

在將 Arthas 附加到進程後，我們現在可以按下一個鍵，程式將開始列印斐波那契數。

5. 儀錶盤

一旦 Arthas 啟動，我們可以使用儀錶盤。在這種情況下，我們通過輸入 "dashboard" 命令來使用儀錶盤。現在，我們可以看到一個詳細的屏幕，其中包含多個面板和關於我們的 Java 進程的許多信息：

讓我們更詳細地看一下其中的一些內容：

頂部區域專門顯示當前正在運行的線程
一個重要的列是每個線程的 CPU 使用情況
第三部分顯示每個線程的 CPU 時間
另一個有趣的面板是記憶體分析。不同的記憶體區域以及它們的統計信息都列在其中。在右側，我們有垃圾收集器的信息
最後，在第五部分，我們有關於主機平臺和 JVM 的信息

我們可以通過按下 "q" 鍵退出儀錶盤。

我們應該記住，即使退出，Arthas 仍會附加到我們的進程上。因此，為了正確地從我們的進程中斷開它的連接，我們需要運行 "stop" 命令。

6. 分析堆棧跟蹤

在儀錶盤中，我們看到我們的主進程占用了幾乎 100% 的 CPU。該進程的 ID 是 1，在第一列中可以看到。

現在我們已經退出了儀錶盤，我們可以通過運行 "thread" 命令來更詳細地分析該進程：

thread 1

作為參數傳遞的數字是線程 ID。Arthas 列印出一個堆棧跟蹤信息，其中充斥著對 fibonacci 方法的調用。

如果堆棧跟蹤信息很長而且難以閱讀，可以使用 "thread" 命令結合 "grep" 命令來過濾：

thread 1 | grep 'main('

這將只列印與 "grep" 命令匹配的行：

[arthas@25500]$ thread 1 | grep 'main('
    at com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator.main(FibonacciGenerator.java:10)

7. 反編譯Java類

假設我們正在分析一個我們對其中瞭解甚少或一無所知的Java應用程式，突然發現堆棧中充斥著以下類型的重覆調用：

[arthas@59816]$ thread 1
"main" Id=1 RUNNABLE
  at app//com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator.fibonacci(FibonacciGenerator.java:18)
  at app//com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator.fibonacci(FibonacciGenerator.java:18)
  ...

由於我們運行了Arthas，我們可以反編譯一個類來查看其內容。為了實現這一點，我們可以使用jad命令，將限定類名作為參數傳遞：

jad com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator

類載入器：
+-jdk.internal.loader.ClassLoaders $ AppClassLoader @ 799f7e29
  +-jdk.internal.loader.ClassLoaders $ PlatformClassLoader @ 60f1dd34

位置：
/home/amoreno/work/baeldung/tutorials/libraries-3/target/

/*
 * 反編譯使用CFR。
 */
package com.baeldung.arthas;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
importjava.io.PrintStream;

public class FibonacciGenerator {
    public static void main(String[] arrstring) throws IOException {

輸出是反編譯的Java類和一些有用的元數據，如類的位置。這是一個非常有用和強大的功能。

8. 搜索類和搜索方法

搜索類命令在搜索JVM中載入的類時非常方便。我們可以使用它通過輸入sc並將模式作為參數傳遞來使用，帶或不帶通配符：

[arthas@70099]$ sc *Fibonacci*
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
Affect(row-cnt:1) cost in 5 ms.

一旦我們獲得了類的限定名稱，我們可以使用兩個附加標誌來查找更多信息：

-d顯示類的詳細信息
-f顯示類的欄位

然而，類的欄位必須與詳細信息一起查詢：

[arthas@70099]$ sc -df com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
  class-info        com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
  ...

同樣，我們可以使用sm（搜索方法）命令來查找類中載入的方法。在這種情況下，對於我們的類com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator，我們可以運行：

[arthas@70099]$ sm com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator <init>()V
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator main([Ljava/lang/String;)V
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci(I)J
Affect(row-cnt:3) cost in 4 ms.

我們可以使用-d標誌來檢索方法的詳細信息。最後，我們可以傳遞方法的名稱作為可選參數，以縮小返回方法的數量：

sm -d com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci
 declaring-class  com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
 method-name      fibonacci
 modifier         public,static
 annotation
 parameters       int
 return           long
 exceptions
 classLoaderHash  799f7e29

9. 監視方法調用

我們可以使用Arthas來監視方法，這在調試應用程式的性能問題時非常方便。為此，我們可以使用monitor命令。

monitor命令需要一個-c <秒數>標誌和兩個參數 - 限定類名和方法名。

對於我們的案例研究，讓我們來調用monitor：

monitor -c 10 com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci

正如我們所預期的，Arthas將每10秒列印有關fibonacci方法的指標：

Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 47 ms.
 timestamp            class                                          method     total   success  fail  avg-rt(ms)  fail-rate                                                                       
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------                                                                      
 2020-03-07 11:43:26  com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator  fibonacci  528957  528957   0     0.07        0.00%
...

對於那些最終失敗的調用，我們也有指標 - 這對於調試很有用。

10. 監控方法參數

如果我們需要調試方法的參數，我們可以使用watch命令。但是，語法會稍微複雜一些：

watch com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci '{params[0], returnObj}' 'params[0]>10' -n 10

讓我們詳細看一下各個參數：

第一個參數是類名
第二個參數是方法名
第三個參數是定義我們要查看的內容的OGNL表達式 - 在這種情況下，它是第一個（也是唯一的）方法參數和返回值
第四個和最後一個可選參數是用於過濾我們要監視的調用的布爾表達式

對於此示例，我們只想在參數大於10時監視。最後，我們添加一個標誌來限制結果為10個：

watch com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci '{params[0], returnObj}' 'params[0]>10' -n 10
按Q或Ctrl+C中斷。
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 19 ms.
ts=2020-02-17 21:48:08; [cost=30.165211ms] result=@ArrayList[
    @Integer[11],
    @Long[144],
]
ts=2020-02-17 21:48:08; [cost=50.405506ms] result=@ArrayList[
    @Integer[12],
    @Long[233],
]
...

在這裡，我們可以看到帶有CPU時間和輸入/返回值的調用示例。