技术实践｜线上故障分析及解决方法（下）

线上故障通常是指大规模的影响线上服务可用性的问题或者事件，而对于线上故障的处理不仅是一项技术活，更是对技术人员/技术团队应急反应能力的考验。本文主要从线上故障的分类、应对思路、出现原因等方面入手，总结一些经验和问题解决方法，以求与各位同仁探讨交流。

五、分析思路

■　根据日志输出的异常信息定位问题，需要区分Tomcat中的catalina.out（标准输出和错误）和iocalhost.xx.log（应用初始化的日志，错误则无法启动）

■　磁盘是否已满（df -h）？->删除多余日志

■　流量是否有异常？->限流、降级、扩展服务节点、架构优化

■　外部系统问题->数据库、搜索引擎、分布式缓存、消息队列的故障解决、性能优化、分区设计等

■　应用的CPU、内存、IO

1. CPU分析

■　使用top、vmstat、ps等命令定位CPU使用率高的线程：top -p [processId] -H

■　jstack [pid]打印繁忙进程的堆栈信息。

■　通过printf %0x [processId]转换进程id为16进制，在堆栈信息中查找对应的堆栈信息。

■　JVM加入-xx:+PrintCompilation参数，查看是否是JIT编译引起的CPU飙高。

CPU繁忙：线程中有无限空循环、无阻塞、正则匹配或者单纯的计算；发生了频繁的GC；多线程的上下文切换；JIT编译

2. CPU分析Tips

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■　一个进程的CPU使用率是其所有线程之和（线程对应LWP），CPU使用率高可以配合mpstat具体分析，是否是单线程应用程序引起的。

■　top的CPU使用率近似实时，ps则是平均使用率。

■　top的CPU使用率默认是Iris Mode，为单CPU衡量的一个值，最大为100%。

可切换为Solaris Mode，此值在多处理器环境下，为占的总CPU的使用率，例如，4核CPU中总的CPU使用率最高为400%。

■　jstack查看线程栈时需要注意：由于jstack dump实现机制每次只能转储出一个线程的栈信息，因此输出信息中可能会看到一些冲突的信息，如一个线程正在等待的锁并没有被其他线程持有，多个线程持有同一个锁等。

3. 内存分析

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内存使用不当：频繁GC，响应缓慢；OOM，堆内存、永久代内存、本地线程内存

■　堆外内存：JNI、Deflater/Inflater、DirectByteBuffer。通过vmstat、top、pidstat等查看swap和物理内存的消耗状况。通过Google-preftools来追踪JNI、Deflater这种调用的资源使用状况。

■　堆内存：创建的对象、全局集合、缓存、ClassLoader、多线程

●查看JVM内存使用状况：jmap -heap

●查看JVM内存存活的对象：jmap -histo:live

●把heap里所有对象都dump下来，无论对象是死是活：jmap -dump:format=b,file=xxx.hprof

●先做一次Full GC，再dump，只包含仍然存活的对象信息：jmap -dump:format=b,live,file=xxx.hprof

●使用Eclipse MAT或者jhat打开堆dump的文件，根据内存中的具体对象使用情况分析。

●VJTools中的vjmap可以分代打印出堆内存的对象实例占用信息。

4. 网络IO分析

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■　netstat -anpt：查看网络连接状况。当TIME_WAIT或者CLOSE_WAIT连接过多时，会影响应用的响应速度。前者需要优化内核参数，后者一般是代码Bug没有释放网络连接。

■　使用tcpdump来具体分析网络IO的数据。tcpdump出的文件直接打开是一堆二进制的数据，可以使用Wireshark查看具体的连接以及其中数据的内容。tcpdump -i eth0 -w tmp.cap -tnn dst port 8080。

■　sar -n DEV，查看吞吐率和吞吐数据包数，判断是否超过网卡限制。

5. IO分析Tips

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■　%iowait在Linux的计算为CPU空闲、并且有仍未完成的IO请求的时间占总时间的比例。

■　%iowait升高并不一定代表IO设备有瓶颈。需要结合其他指标来判断，如await（IO操作等待耗时）、svctm（IO操作服务耗时）等。

■　avgqu-sz是按照单位时间的平均值，所以不能反映瞬间的IO洪水。

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6. 在线代码分析

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■　远程Debug：Tomcat远程调试

■　在线Trace：BTrace、HouseMD、Greys-atonomy、arthas

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六、故障解决

1. 可能的问题分类

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■　代码Bug：fix

■　性能问题：CPU、内存、IO使用优化

■　JVM配置

2. CPU使用优化

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■　不要存在一直运行的线程（无限循环），可以使用sleep休眠一段时间。这种情况普遍存在于一些pull方式消费数据的场景下，当一次pull没有拿到数据的时候建议sleep一下，再做下一次pull。

■　轮询的时候可以使用wait/notify机制代替循环。

■　避免正则表达式匹配、过多的计算。例如，避免使用String的format、split、replace方法；避免使用正则去判断邮箱格式（有时候会造成死循环）；避免序列/反序列化。

■　使用线程池，减少线程数以及线程的切换。

■　多线程对于锁的竞争可以考虑减小锁的粒度（使用ReentrantLock）、拆分锁（类似ConcurrentHashMap分bucket上锁），或者使用CAS、ThreadLocal、不可变对象等无锁技术。同时，多线程代码的编写最好使用JDK提供的并发包、Executors框架以及ForkJoin等，此外Disruptor和Actor在合适的场景也可以使用。

■　结合JVM和代码一起进行分析，避免产生频繁的GC，尤其是Full GC。

3. 内存使用优化

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■　使用基本数据类型而不是其包装类型能够节省内存。

■　尽量避免分配大对象。大对象分配的代价以及初始化的代价很大，不同大小的大对象可能导致Java堆碎片，尤其是CMS。

■　避免改变数据结构大小。如避免改变数组或array backed collections/containers的大小；对象构建（初始化）时最好显式批量定数组大小；改变大小导致不必要的对象分配，可能导致Java堆碎片。

■　避免保存重复的String对象，同时也需要小心String.subString与String.intern的使用，中间过程会生成不少字符串。

■　尽量不要使用finalizer。

■　释放不必要的引用：ThreadLocal使用完记得释放以防内存泄漏，各种stream使用完也记得close。

■　使用对象池避免无节制创建对象，造成频繁GC。但也不要随便使用对象池，除非像连接池、线程池这种初始化/创建资源较大的场景。

■　缓存失效算法，可以考虑使用SoftReference、WeakReference保存缓存对象。

■　谨慎热部署/加载的使用，尤其是动态加载类等。

■　打印日志时，不要输出文件名、行号，因为日志框架一般都是通过打印线程堆栈实现，生成大量String。此外，打印日志时，先判断对应级别的日志是否打开再做操作，否则也会生成大量String。

4. IO使用优化

■　考虑使用异步写入代替同步写入，可以借鉴Redis的AOF机制。

■　利用预读取或者缓存，减少随机读。

■　尽量批量写入，减少IO次数和寻址。

■　使用数据库代替文件存储。

■　使用异步IO、多路复用IO/事件驱动IO代替同步阻塞IO。

■　使用协程提高网络IO性能：Quasar。

5. JVM配置

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■　合理设置各个代的大小。新生代尽量设置的大，但不能过大（会产生碎片），同样也要避免Survivor设置过大和过小。

■　选则合适的GC策略。需要根据不同的场景选择合适的GC策略。这里需要说的是，CMS并非全能的。除非特别需要再设置，毕竟CMS的新生代回收策略ParNew并非最快的，且会产生碎片。此外，G1直到JDK8的出现也并没有得到广泛应用，并不建议使用。

■　老年代优先使用Parallel GC （-XX:+UseParallel[Old]GC），可以保证最大的吞吐量。由于CMS会产生碎片，确实有必要才改成CMS或G1。

■　注意内存墙（严重阻碍处理器性能发挥的内存瓶颈），一般讲单点应用堆内存设置为4G到5G即可，依靠可扩展性提高并发能力。

■　设置JVM内存大小有一个经验法则：完成Full GC后，应该释放出70%的内存。

■　配置堆内存和永久代/元空间内存之和小于32GB，从而可以使用压缩指针节省对象指针的占用。

■　打开GC日志并读懂GC日志，以便于排查问题。GC日志文件可以使用GC Histogram（gchisto）生成图表和表格。

6. 代码性能建议

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■　算法、逻辑上是程序性能的首要，遇到性能问题，应该首先优化程序的逻辑处理。

■　优先考虑使用返回值而不是异常表示错误。虽然现代JVM已经做了大量优化工作，但毕竟异常是有代价的，需要在合适的地方使用。一般用错误码返回值处理可能会发生的事情，用异常捕捉处理不期望发生的事情。如果使用异常并且比较关注性能，可以通过覆盖掉异常类的fillInStackTrace方法为空方法，使其不拷贝栈信息。

■　查看自己的代码是否对内联是友好的。内联友好指的方法的大小不超过35字节（默认的内联阈值，不建议修改）、非虚方法（虚方法指的是在运行期才能确定执行对象的方法，最新的JVM对非虚方法会通过CHA类层次分析来判断是否可以内联）。