實戰！使用 阿里 Arthas 工具分析 CPU 飆高
Arthas是阿里開源的 Java 診斷工具，相比 JDK 內置的診斷工具，要更人性化，并且功能強大，可以實現許多問題的一鍵定位，而且可以一鍵反編譯類查看源碼，甚至是直接進行生產代碼熱修復，實現在一個工具內快速定位和修復問題的一站式服務。
今天，我就帶你使用 Arthas 定位一個 CPU 使用高的問題，系統學習下這個工具的使用。
首先，下載并啟動 Arthas：
curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar啟動后，直接找到我們要排查的 JVM 進程，然后可以看到 Arthas 附加進程成功：
[INFO] arthas-boot version: 3.1.7
[INFO] Found existing java process, please choose one and hit RETURN.
* [1]: 12707
[2]: 30724 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
[3]: 30725 org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication
[4]: 24312 sun.tools.jconsole.JConsole
[5]: 26328 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
[6]: 24106 org.netbeans.lib.profiler.server.ProfilerServer
3
[INFO] arthas home: /Users/zhuye/.arthas/lib/3.1.7/arthas
[INFO] Try to attach process 30725
[INFO] Attach process 30725 success.
[INFO] arthas-client connect 127.0.0.1 3658
,---. ,------. ,--------.,--. ,--. ,---. ,---.
/ O \ | .--. ''--. .--'| '--' | / O \ ' .-'
| .-. || '--'.' | | | .--. || .-. |`. `-.
| | | || |\ \ | | | | | || | | |.-' |
`--' `--'`--' '--' `--' `--' `--'`--' `--'`-----'
wiki https://alibaba.github.io/arthas
tutorials https://alibaba.github.io/arthas/arthas-tutorials
version 3.1.7
pid 30725
time 2020-01-30 15:48:33輸出 help 命令，可以看到所有支持的命令列表。今天，我們會用到 dashboard、thread、jad、watch、ognl 命令，來定位這個 HighCPUApplication 進程。你可以通過官方文檔:https://arthas.aliyun.com/doc/commands.html，查看這些命令的完整介紹：
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dashboard 命令用于整體展示進程所有線程、內存、GC 等情況，其輸出如下：
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可以看到，CPU 高并不是 GC 引起的，占用 CPU 較多的線程有 8 個，其中 7 個是 ForkJoinPool.commonPool。
ForkJoinPool.commonPool 是并行流默認使用的線程池。
所以，此次 CPU 高的問題，應該出現在某段并行流的代碼上。
接下來，要查看最繁忙的線程在執行的線程棧，可以使用 thread -n 命令。這里，我們查看下最忙的 8 個線程：
thread -n 8輸出如下：
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可以看到，由于這些線程都在處理 MD5 的操作，所以占用了大量 CPU 資源。我們希望分析出代碼中哪些邏輯可能會執行這個操作，所以需要從方法棧上找出我們自己寫的類，并重點關注。
由于主線程也參與了 ForkJoinPool 的任務處理，因此我們可以通過主線程的棧看到需要重點關注 org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication 類的 doTask 方法。
接下來，使用 jad 命令直接對 HighCPUApplication 類反編譯：
jad org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication可以看到，調用路徑是 main->task()->doTask()，當 doTask 方法接收到的 int 參數等于某個常量的時候，會進行 1 萬次的 MD5 操作，這就是耗費 CPU 的來源。那么，這個魔法值到底是多少呢？
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你可能想到了，通過 jad 命令繼續查看 User 類即可。這里因為是 Demo，所以我沒有給出很復雜的邏輯。在業務邏輯很復雜的代碼中，判斷邏輯不可能這么直白，我們可能還需要分析出 doTask 的“慢”會慢在什么入參上。
這時，我們可以使用 watch 命令來觀察方法入參。如下命令，表示需要監控耗時超過 100 毫秒的 doTask 方法的入參，并且輸出入參，展開 2 層入參參數：
watch org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication doTask '{params}' '#cost>100' -x 2可以看到，所有耗時較久的 doTask 方法的入參都是 0，意味著 User.ADMN_ID 常量應該是 0。
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最后，我們使用 ognl 命令來運行一個表達式，直接查詢 User 類的 ADMIN_ID 靜態字段來驗證是不是這樣，得到的結果果然是 0：
[arthas@31126]$ ognl '@org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.User@ADMIN_ID'
@Integer[0]需要額外說明的是，由于 monitor、trace、watch 等命令是通過字節碼增強技術來實現的，會在指定類的方法中插入一些切面來實現數據統計和觀測，因此診斷結束要執行 shutdown 來還原類或方法字節碼，然后退出 Arthas。
在這個案例中，我們通過 Arthas 工具排查了高 CPU 的問題：
- 首先，通過 dashboard + thread 命令，基本可以在幾秒鐘內一鍵定位問題，找出消耗 CPU 最多的線程和方法棧；
- 然后，直接 jad 反編譯相關代碼，來確認根因；
- 此外，如果調用入參不明確的話，可以使用 watch 觀察方法入參，并根據方法執行時間來過濾慢請求的入參。
可見，使用 Arthas 來定位生產問題根本用不著原始代碼，也用不著通過增加日志來幫助我們分析入參，一個工具即可完成定位問題、分析問題的全套流程。
對于應用故障分析，除了阿里 Arthas 之外，還可以關注去哪兒的Bistoury ：https://github.com/qunarcorp/bistoury工具，其提供了可視化界面，并且可以針對多臺機器進行管理，甚至提供了在線斷點調試等功能，模擬 IDE 的調試體驗。
