Java定位问题好用的工具

JDK 自带工具查看 JVM 情况

常用的监控工具

 

 使用 Wireshark 分析 SQL 批量插入慢的问题

案例：

有一个数据导入程序需要导入大量的数据，想到了使用 Spring JdbcTemplate 的批量操作功能进行数据批量导入，但是发现性能非常差，和普通的单条 SQL 执行性能差不多。

分析：

其实，对于批量操作，我们希望程序可以把多条 insert SQL 语句合并成一条，或至少是一次性提交多条语句到数据库，以减少和 MySQL 交互次数、提高性能。那么，我们的程序是这样运作的吗？

解决：

分析问题一定需要依据，可以使用网络分析工具 Wireshark 来分析一下这个案例， Wireshark可以来观察、分析应用程序与 MySQL 交互的整个流程。

使用 MAT 分析 OOM 问题

对于排查 OOM 问题、分析程序堆内存使用情况，最好的方式就是分析堆转储。

堆转储，包含了堆现场全貌和线程栈信息（好似得到了病人在某个瞬间的全景核磁影像）；

Memory Analyzer（也叫做 MAT）做堆转储的分析

使用 MAT 分析 OOM 问题，一般可以按照以下思路进行：

1. 通过支配树功能或直方图功能查看消耗内存最大的类型，来分析内存泄露的大概原因；

2. 查看那些消耗内存最大的类型、详细的对象明细列表，以及它们的引用链，来定位内存泄露的具体点；

3. 配合查看对象属性的功能，可以脱离源码看到对象的各种属性的值和依赖关系，帮助我们理清程序逻辑和参数；

4. 辅助使用查看线程栈来看 OOM 问题是否和过多线程有关，甚至可以在线程栈看到 OOM 最后一刻出现异常的线程。

使用 Arthas 分析高 CPU 问题

Arthas是阿里开源的 Java 诊断工具，相比 JDK 内置的诊断工具，要更人性化，并且功能强大，可以实现许多问题的一键定位，而且可以一键反编译类查看源码，甚至是直接进行生产代码热修复，实现在一个工具内快速定位和修复问题的一站式服务。

arthas常用命令及排查

通过 Arthas 工具排查了高 CPU 的问题常用步骤：

1. 首先，通过 dashboard + thread 命令，基本可以在几秒钟内一键定位问题，找出消耗 CPU 最多的线程和方法栈；
2. 然后，直接 jad 反编译相关代码，来确认根因；
3. 此外，如果调用入参不明确的话，可以使用 watch 观察方法入参，并根据方法执行时间来过滤慢请求的入参。

除了阿里 Arthas 之外，还可以关注去哪儿的Bistoury 工具，其提供了可视化界面，并且可以针对多台机器进行管理，甚至提供了在线断点调试等功能，模拟 IDE 的调试体验。

总结

JDK 自带的一些监控和故障诊断工具中，有命令行工具也有图形工具。其中，命令行工具更适合在服务器上使用，图形界面工具用于本地观察数据更直观。为了帮助你用好这些工具，我们带你使用这些工具，分析了程序错误设置 JVM 参数的两个问题，并且观察了 GC 工作的情况。

通过 Wireshark 分析网络包可以让一切变得如此透明。因此，Wireshark，对我们排查 C/S 网络程序的 Bug 或性能问题，会有非常大的帮助。

比如，遇到诸如 Connection reset、Broken pipe 等网络问题的时候，你可以利用 Wireshark 来定位问题，观察客户端和服务端之间到底出了什么问题。

案例：一个 OOM 问题，通过查监控、查日志、查调用链路排查了数小时也无法定位问题，但使用堆转储文件后，直接打开支配树图一眼就看到了可疑点。Mybatis 每次查询都查询出了几百万条数据，通过查看线程栈马上可以定位到出现 Bug 的方法名，然后来到代码果然发现因为参数条件为 null 导致了全表查询，整个定位过程不足 5 分钟。

因此，使用正确的工具、正确的方法来分析问题，几乎可以在几分钟内定位到问题根因。今天，我和你介绍的 MAT 正是分析 Java 堆内存问题的利器，而 Arthas 是快速定位分析 Java 程序生产 Bug 的利器。利用好这两个工具，就可以帮助我们在分钟级定位生产故障。

原文链接：https://time.geekbang.org/column/article/230534