上篇文章中我们说到java自带的JVM调优工具，但是自带的工具用户体验不是很好，而且工具间来回切换比较繁琐。这篇我们来说一个阿里提供的体验更好，功能更强大的Java 诊断工具Arthas。

arthas是什么

Arthas 是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。

Arthas（阿尔萨斯）能做什么

Arthas 是 Alibaba 开源的 Java 诊断工具，深受开发者喜爱。

当你遇到以下类似问题而束手无策时，Arthas可以帮助你解决：

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？
线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 debug，线下无法重现！
是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？
怎么快速定位应用的热点，生成火焰图？
怎样直接从 JVM 内查找某个类的实例？

Arthas 支持 JDK 6+，支持 Linux/Mac/Windows，采用命令行交互模式，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。

下载

arthas最新版本为arthas-all-3.6.6，下载地址：https://github.com/alibaba/arthas/releases

下载arthas-bin.zip

解压后文件夹如图所示：

快速入门

入门准备

新建一个JvmLearingApplication项目用于测试，添加一个controller并启动项目

@RestController
@RequestMapping("arthas")
public class ArthasTestController {@GetMapping("/hello/{name}")public String hello(@PathVariable("name") String name){random();return "hello,"+name;}private void random(){Random random = new Random();}
}

启动arthas-boot.jar

cmd进入解压后的文件夹，使用java -jar arthas-boot.jar命令，进入下面界面

上图界面的意思是让我们选择一个java进程，然后回车。我们这里选择1，然后回车，看到如下界面表示启动arthas-boot成功，接着就可以尽情使用arthas的命令了。

入门实践

这里只简单介绍几个命令来体验一下arthas。

dashboard

dashboard：当前系统的实时数据面板，每隔5秒钟刷新一次。使用q键或者Ctrl+c可以退出刷新

数据说明

ID: Java 级别的线程 ID，注意这个 ID 不能跟 jstack 中的 nativeID 一一对应。
NAME: 线程名
GROUP: 线程组名
PRIORITY: 线程优先级, 1~10 之间的数字，越大表示优先级越高
STATE: 线程的状态
CPU%: 线程的 cpu 使用率。比如采样间隔 1000ms，某个线程的增量 cpu 时间为 100ms，则 cpu 使用率=100/1000=10%
DELTA_TIME: 上次采样之后线程运行增量 CPU 时间，数据格式为秒
TIME: 线程运行总 CPU 时间，数据格式为分:秒
INTERRUPTED: 线程当前的中断位状态
DAEMON: 是否是 daemon 线程

JVM 内部线程

Java 8 之后支持获取 JVM 内部线程 CPU 时间，这些线程只有名称和 CPU 时间，没有 ID 及状态等信息（显示 ID 为-1）。
通过内部线程可以观测到 JVM 活动，如 GC、JIT 编译等占用 CPU 情况，方便了解 JVM 整体运行状况。

当 JVM 堆(heap)/元数据(metaspace)空间不足或 OOM 时，可以看到 GC 线程的 CPU 占用率明显高于其他的线程。
当执行trace/watch/tt/redefine等命令后，可以看到 JIT 线程活动变得更频繁。因为 JVM 热更新 class 字节码时清除了此 class 相关的 JIT 编译结果，需要重新编译。

JVM 内部线程包括下面几种：

JIT 编译线程: 如 C1 CompilerThread0, C2 CompilerThread0
GC 线程: 如GC Thread0, G1 Young RemSet Sampling
其它内部线程: 如VM Periodic Task Thread, VM Thread, Service Thread

jvm

如果想查看当前JVM信息可以使用jvm命令

THREAD 相关

COUNT: JVM 当前活跃的线程数
DAEMON-COUNT: JVM 当前活跃的守护线程数
PEAK-COUNT: 从 JVM 启动开始曾经活着的最大线程数
STARTED-COUNT: 从 JVM 启动开始总共启动过的线程次数
DEADLOCK-COUNT: JVM 当前死锁的线程数

文件描述符相关

MAX-FILE-DESCRIPTOR-COUNT：JVM 进程最大可以打开的文件描述符数
OPEN-FILE-DESCRIPTOR-COUNT：JVM 当前打开的文件描述符数

arthas除了能对jvm进行监控以外，同时也能进行反编译、对方法进行监控、计算方法的运行时长等。

Jad

jad 命令将 JVM 中实际运行的 class 的 byte code 反编译成 java 代码，便于你理解业务逻辑。
上面我们自定义了一个ArthasTestController 类，现在来反编译一下ArthasTestController 。

如果是忘记了要编译的类在哪个包下面，输入jad命令之后再按tab键，arthas会自动项目都有哪些包给一层层展示出来。

使用命令 jad com.example.jvmlearing.controller.ArthasTestController就可以反编译出来对应的类了。通过反编译也能确定写的方法或者类是否生效。

在 Arthas Console 上，反编译出来的源码是带语法高亮的，阅读更方便。
当然，反编译出来的 java 代码可能会存在语法错误，但不影响你进行阅读理解

monitor

monitor可以对方法执行监控。比如下面一段命令 monitor -c 5 com.example.jvmlearing.controller.ArthasTestController hello，每隔5秒钟对ArthasTestController#hello方法进行一次监控。

监控结果参数说明：

监控项	说明
timestamp	时间戳
class	Java 类
method	方法（构造方法、普通方法）
total	调用次数
success	成功次数
fail	失败次数
rt	平均 RT
fail-rate	失败率

注意： 输入monitor 命令之后一定要对方法进行一次调用，要不然就会像下面这样，一直在等待。

为什么会这样呢？因为monitor 命令是一个非实时返回命令。

实时返回命令是输入之后立即返回，而非实时返回的命令，则是不断的等待目标 Java 进程返回信息，直到用户输入 Ctrl+C 为止。

服务端是以任务的形式在后台跑任务，植入的代码随着任务的中止而不会被执行，所以任务关闭后，不会对原有性能产生太大影响，而且原则上，任何 Arthas 命令不会引起原有业务逻辑的改变

trace

使用 trace 命令可以跟踪统计方法耗时。比如使用命令trace com.example.jvmlearing.controller.ArthasTestController hello统计ArthasTestController#hello方法耗时。

#20 表示在hello方法中调用了random()方法。

从结果中我们可以看到，hello()方法总共耗时0.693ms，其中random()方法耗时0.0622ms。很明显0.693 > 0.0622，那么问题来了剩余的时间都去哪儿了？

trace 结果时间不准确问题

没有被 trace 到的函数。比如java.* 下的函数调用默认会忽略掉。通过增加–skipJDKMethod false参数可以打印出来。
非函数调用的指令消耗。比如 i++, getfield等指令。
在代码执行过程中，JVM 可能出现停顿，比如 GC，进入同步块等。

watch

watch命令让你能方便的观察到指定函数的调用情况。能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参。这就跟aop一样，只不过watch是在字节码的基础上进行监控的。通过watch命令也可以在方法调用之前、返回之后、异常之后、结束之后(正常返回和异常返回)进行观察。

其中hello是方法名，arthas是参数。

问题来了，我们知道AOP是通过动态代理实现的，那arthas是怎么实现对方法进行监控的呢？arthas其实使用的是动态追踪技术，关于动态追踪下篇文章会进行介绍。

总结

arthas是一个很好的java线上诊断工具，在JVM监控部分命令是整合了JVM自带的内存调优工具，在方法进行监控部分使用了动态追踪技术，其他部分也集成了java方面的工具。感兴趣的可以去官网多了解一下，在我们进行线上诊断时用处挺大的。

参考资料：

https://arthas.aliyun.com/doc/

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