java应用线上问题排查思路_java线上问题排查思路

常见问题分类

java应用线上一般会出现什么问题？一般可以分为业务上的问题，还有系统上的问题。常见的情况：

1、业务问题：

比如：找不到服务、业务异常报错、运行时异常报错

2、资源问题：

比如内存溢出、内存泄漏、CPU飙升、磁盘IO居高、磁盘空间不足、网络IO突然升高、线程资源不够。

这里主要是出现资源问题的分析。

资源的概念：

一个JAVA应用是通过JVM运行在操作系统上（当然有一些还部署在类似tomcat这种容器中）。所以涉及的资源本身有：

JVM的资源：堆栈内存、线程、创建的异步队列等相关资源

操作系统：CPU、内存、磁盘、网络、磁盘空间等指标

外部依赖：跟外部中间件相关的连接池、及外部中间件：如数据库、redis等

第三方依赖：依赖外部第三方的系统服务。

怎么发现资源问题：

1、主动发现：相关owner每天查看系统监控情况，主动发现了一些异常的现象。

2、拨测：通过定时对应用进行连通性测试，如果发现服务不可用时进行告警；一般这种主要针对依赖的第三方系统服务

3、监控系统告警：应用上线的时候，需要对这些资源进行监控，建立监控指标，如果超过指标时进行告警。比如应用响应时间在某个时间段上升了，资源层面cpu、内存、io、tcp连接数、disk、线程数、GC、连接池等各个服务器指标异常，可能是某台的服务器出现了异常，但是业务还未受到大面积影响

4、人工发现：客户反馈

监控指标：

1、系统本身：cpu、内存、io、tcp连接数、disk空间、线程数，等指标

2、应用：GC次数、数据库连接池，常见日志Error比如OutOfMemoryError

3、中间件依赖：中间件的状态、中间件服务器的CPU、内存、磁盘等指标

4、数据库层面：慢sql日志，锁日志，RO延迟等等。

5、Redis：redis的状态、cpu、内存容量、磁盘容量

6、外部依赖：服务状态、cpu、内存、磁盘等

出现资源问题怎么处理：

1、紧急措施：

对于7*24小时的应用一般都需要快速恢复服务，留给排查的时间窗口其实不多，很可能需要最短时间内重启应用，所以需要快速保留现场，比如dump。

如果有多个运维的话，可以进行分组配合：（切流量抓快照、重启应用、线上分析、迅速限流）

2、快速分析：

怎么利用工具快速定位问题：

操作系统命令：free、top、netstat

常用的jvm命令：jstack、jmap、jstat

工具的使用：mat、gcviewer

在线运维工具：arthas

日志及监控：skywalking、elk

3、分析要点：

最慢：关注慢交易、慢sql等相关指标；可以通过skywalking或者其他监控工具发现

最多：关注线程数很多的交易，如果同个交易线程数特别多，那可能问题出现在线程方面；可以通过jstack的堆栈日志进行分析。

最高：占用CPU最高的线程，一般是通过top，top -Hp pid的方式，配合jstack日志进行分析。一般如果CPU占比不是GC线程，而是业务线程；那最有可能是当前的交易产生的问题。

最大：占用内存最多的对象或者线程，CPU是比较容易捕获的信息，内存对象一般需要dump，而且需要内存分析工具才能查看，所以最好能快速判断，然后进行dump日志，最后采用mat、或者gcviewer进行分析。VM启动参数最好也指定gc日志及出现内存溢出时生成dump文件。

4、事后处理：

1、限流：当定位到某个交易出现异常的时候，针对该交易进行限流，可以避免故障进行蔓延。

2、隔离：对于没办法快速优化、而又需要持续在线的服务，可以抽离出来单独部署，进行故障隔离。

3、优化：对功能分析进行优化，同时进行压测，避免重复问题出现。

5、预防措施：

日常巡检：

        线上很多突如其来的意外，往往都带着必然性。比如：功能迭代越来越复杂，接口越来越慢；线上的容量在快速增长是不是被忽视了，大客户的报表功能是否有做过压测，在线上有没有分析过sql性能等等。

        所以在日常对系统的健康情况需要不定时巡检，可以的话就做成自动化脚本。比如：慢接口的监控、慢sql的监控、redis大key的梳理、交易量增速的监控、数据库表数据量监控等。

 评审压测：

        开发过程中，需要对每个交易的设计方案进行评审，同时对交易的流量进行预估，对流量较大的交易在上线前需要进行压测。

线上常见的案例：

1、动态条件查询未做非空判断，load出全表数据，导致内存溢出，引起CPU占用100%并引发事故

2、生成树形结构数据时，结果parentID等于自己导致循环查数据

3、while(true)循环没有退出条件

4、慢sql引起数据库上升，其他sql挂起，系统短时不可用

5、外调第三方服务没有加超时时间，导致线程数爆掉

6、Redis节点容量不够导致业务异常

7、使用一些性能不好的API，比如POI的XLS，生成excel文件数据量过大时，很容易就CPU暴涨。

最后欢迎读者在评论区留下你们遇到过的线上问题及分析思路。