使用阿里 Arthas 工具分析 CPU 飙高( 二 ) _Arthas

[arthas@31126]$ ognl '@org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.User@ADMIN_ID'@Integer[0]需要额外说明的是，由于 monitor、trace、watch 等命令是通过字节码增强技术来实现的，会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测，因此诊断结束要执行 shutdown 来还原类或方法字节码，然后退出 Arthas 。
在这个案例中，我们通过 Arthas 工具排查了高 CPU 的问题：

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；
然后，直接 jad 反编译相关代码，来确认根因；
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。

可见，使用 Arthas 来定位生产问题根本用不着原始代码，也用不着通过增加日志来帮助我们分析入参，一个工具即可完成定位问题、分析问题的全套流程。
对于应用故障分析，除了阿里 Arthas 之外，还可以关注去哪儿的Bistoury ：https://github.com/qunarcorp/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。