什么是 Arthas？

Arthas 是一款开源在线诊断工具，采用命令行交互模式，支持 web 端在线诊断，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。这是一款开源一年多 GitHub star 2 万，99% 的阿里研发小哥都在用的 Java 终极诊断利器！相对比直接下载使用，我推荐开发者可以试一下通过 IDE插件 Cloud Toolkit 中使用Arthas 来实现一键远程诊断功能。

得益于 Arthas 强大且丰富的功能，让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况，更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。

是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
为什么 CPU 又升高了，到底是哪里占用了 CPU ？
运行的多线程有死锁吗？有阻塞吗？
程序运行耗时很长，是哪里耗时比较长呢？如何监测呢？
这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？

Arthas 的命令、功能在其官方文档有详细介绍，下文将介绍一下近期几个使用场景。

场景 1：定位压测时的性能瓶颈

平时服务器请求都很正常。压测时，依赖的服务、数据库也都没有到达瓶颈，但是机器的 CPU 全部飘红，why？

通过 jstack 命令，只能看到某一时刻的堆栈，没有抓到真凶。

thread 查看当前线程信息，查看线程的堆栈。

thread -n 3 -i 10000 可以统计 10 秒内最忙的 3 个线程，并且打印它们的堆栈，很容易发现问题。最终发现的问题比较简单：日志中打印了 location 的信息，包括类名、方法名和行号。

动态获取代码的方法名、行号等信息，通常是通过 new Throwable() -> 打印 Throwable 的堆栈 -> 截取堆栈中最顶层的业务代码 -> 拆分字符串获取类、方法、行号等信息, 打印堆栈对性能损耗是比较大的。

场景 2：检测偶发的超时

有段时间，总是碰到几次偶尔的超时，但是看日志都正常，鹰眼的调用链路都完全 ok，没有哪一步数据库操作或者 HSF 调用是特别慢的。

各种监控统计的时间维度的耗时，都十分正常，无法找到那个 rt 的尖刺。

想到了可能是日志的问题，但是没有证据支撑。

trace 命令能监控每一步的耗时，并且可以配合条件表达式，当耗时超过 xx ms 时打印详细日志。

找台机器，输入命令，后面的就是静等了。再次出现 rt 尖刺时，能够捕捉到耗时的分布情况。

通过 Arthas 拿到的结果，定位到是日志打印的问题。同步日志改为异步日志后，问题解决。

场景3：debug？那要是动态字节码生成咋办？

之前碰到过一个 json 序列化时输出的数字带不带引号的问题。当时各种 debug、看代码，发现是通过 ASM 动态字节码的方式生成的序列化类。到这完全放弃了，debug 已经无法定位问题了。当时通过另外一种方式避免了这种问题。

反过来看这个问题的时候，我们可以通过 Arthas 的 jad 命令，反编译动态字节码生成的类，结合 watch 等命令，定位排查问题。

jad——反编译指定已加载类的源码

还可以通过 mc(menory compiler), redefine 命令线上热更新代码，欢迎探索。

总结

互联网大厂比较喜欢的人才特点：对技术有热情，强硬的技术基础实力；主动，善于团队协作，善于总结思考。无论是哪家公司，都很重视高并发高可用技术，重视基础，所以千万别小看任何知识。面试是一个双向选择的过程，不要抱着畏惧的心态去面试，不利于自己的发挥。同时看中的应该不止薪资，还要看你是不是真的喜欢这家公司，是不是能真的得到锻炼。其实我写了这么多，只是我自己的总结，并不一定适用于所有人，相信经过一些面试，大家都会有这些感触。

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什么是 Arthas？

场景 1：定位压测时的性能瓶颈

场景 2：检测偶发的超时

场景3：debug？那要是动态字节码生成咋办？

总结

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