来源:juejin.cn/post/7139202066362138654
昨天线上容器突然cpu飙升,也是第一次排查这种问题所以记录一下~
前言
首先问题是这样的,周五正在写文档,突然收到了线上报警,发现cpu占用达到了90多,上平台监控系统查看容器,在jvm监控中发现有一个pod在两个小时内产生了61次youngGc一次fullGc,这个问题特别严重且少见,由于我之前也没有排查过此类问题,所以也是百度,但整个过程也有一些自己的思考,所以跟大家分享一下~
推荐一个开源免费的 Spring Boot 实战项目:
https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice
当时场景
我先给大家看一下一副正常的gc曲线监控(为保密性,我自己按照平台监控画了出来):
正常的jvm监控曲线图
产生问题的jvm监控曲线图
可以看的出来,正常情况下该系统很少gc(具体看业务系统使用情况、jvm内存分配),但是在图二中出现了大量异常的gc情况甚至触发了fullGc,所以我当时立马进行了分析。
具体分析
首先异常gc的情况只出现在一个pod上(系统有多个pod),在监控系统找到对应的pod,进入pod内部查看问题原因,排查问题一定要冷静
进入pod之后,输入top查看各linux进程对系统资源的使用情况(因我这是事后补稿,资源使用不高,大家看步骤即可)
分析资源使用情况在当时的情况下
当时我的pid为1的进程cpu上到了130(多核)那我认定就是java应用出问题了,control+c退出继续往下走
输入top -H -p pid 通过此命令可以查看实际占用CPU最高的的线程的id,pid为刚才资源使用高的pid号
出现具体线程的资源使用情况,表格里的pid代表线程的id,我们称他为tid
我记得当时的tip为746(上述图片只是我给大家重复步骤),使用命令printf "%x\n" 746,将线程tid转换为16进制
因为我们线程id号在堆栈里是16进制的所以需要做一个进制转换
输入jstack pid | grep 2ea >gc.stack
jstack pid | grep 2ea >gc.stack
解释一下,jstack是jdk给提供的监控调优小工具之一,jstack会生成JVM当前时刻的线程快照,然后我们可以通过它查看某个Java进程内的线程堆栈信息,之后我们把堆栈信息通过管道收集2ea线程的信息,然后将信息生成为gc.stack文件,我随便起的,随意
当时我先cat gc.stack 发现数据有点多在容器里看不方便,于是我下载到本地浏览,因为公司对各个机器的访问做了限制,我只能用跳板机先找到一台没用的机器a,把文件下载到a然后我再把a里的文件下载到本地(本地访问跳板机OK),先输入python -m SimpleHTTPServer 8080,linux自带python,这个是开启一个简单http服务供外界访问
然后登录跳板机,使用curl下载curl -o http://ip地址/gcInfo.stack
为方便演示,我在图中把ip换了一个假的
之后用同样的方法从本地下载跳板机就可以了,记得关闭python开启的建议服务嗷
把文件下载到了本地,打开查看编辑器搜索2ea,找到nid为2ea的堆栈信息
之后找到对应的impl根据行数分析程序
发现是在文件异步导出excel的时候,导出接口使用了公共列表查询接口,列表接口查询数据最多为分页200一批,而导出数据量每个人的权限几万到十几万不等
并且该判断方法使用了嵌套循环里判断,且结合业务很容易 get 不到 value,Java 下的new ArrayList 就是返回一个 List 集合(好像不用说这么细 (;一_一 ),在整个方法结束之前,产生的 lists生命周期还在所以发生多次gc触发重启之后还影响到了别的pod。然后对代码进行了fix,紧急上线,问题解决~
结束语
遇到生产问题,大家不要害怕,遇到问题先保证服务是否可用,然后通过有限的信息层层解析,找出最终的问题。如果你会 arthas,排查起来会更轻松!
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