我总结了所有面试题,论程序员成长的正确姿势

12
四月
2021

前言

前段时间发放了学习资料给予自学java的同学们,自学虽好,但是架不住没有老师讲解重侧点(实际上许多培训班的老师也是水分多多,甚至无实战经验),今天我就抽空把java零基础入门(六个月)的学习重点画出来,在不影响达到工作和进阶的前提下删繁就简!去掉不必要的注水内容!

什么是 Arthas?

Arthas 是一款开源在线诊断工具,采用命令行交互模式,支持 web 端在线诊断,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。这是一款开源一年多 GitHub star 2 万,99% 的阿里研发小哥都在用的 Java 终极诊断利器!相对比直接下载使用,我推荐开发者可以试一下通过 IDE插件 Cloud Toolkit 中使用Arthas 来实现一键远程诊断功能。

得益于 Arthas 强大且丰富的功能,让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况,更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。

  • 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况?
  • 为什么 CPU 又升高了,到底是哪里占用了 CPU ?
  • 运行的多线程有死锁吗?有阻塞吗?
  • 程序运行耗时很长,是哪里耗时比较长呢?如何监测呢?
  • 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?
  • 有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态?

Arthas 的命令、功能在其官方文档有详细介绍,下文将介绍一下近期几个使用场景。

场景 1:定位压测时的性能瓶颈

平时服务器请求都很正常。压测时,依赖的服务、数据库也都没有到达瓶颈,但是机器的 CPU 全部飘红,why?

通过 jstack 命令,只能看到某一时刻的堆栈,没有抓到真凶。

thread 查看当前线程信息,查看线程的堆栈。

thread -n 3 -i 10000 可以统计 10 秒内最忙的 3 个线程,并且打印它们的堆栈,很容易发现问题。最终发现的问题比较简单:日志中打印了 location 的信息,包括 类名、方法名和行号。

动态获取代码的方法名、行号等信息,通常是通过 new Throwable() -> 打印 Throwable 的堆栈 -> 截取堆栈中最顶层的业务代码 -> 拆分字符串获取类、方法、行号等信息, 打印堆栈对性能损耗是比较大的。

场景 2:检测偶发的超时

有段时间,总是碰到几次偶尔的超时,但是看日志都正常,鹰眼的调用链路都完全 ok,没有哪一步数据库操作或者 HSF 调用是特别慢的。

各种监控统计的时间维度的耗时,都十分正常,无法找到那个 rt 的尖刺。

想到了可能是日志的问题,但是没有证据支撑。

trace 命令能监控每一步的耗时,并且可以配合条件表达式,当耗时超过 xx ms 时打印详细日志。

找台机器,输入命令,后面的就是静等了。再次出现 rt 尖刺时,能够捕捉到耗时的分布情况。

通过 Arthas 拿到的结果,定位到是日志打印的问题。同步日志改为异步日志后,问题解决。

场景3:debug?那要是动态字节码生成咋办?

之前碰到过一个 json 序列化时输出的数字带不带引号的问题。当时各种 debug、看代码,发现是通过 ASM 动态字节码的方式生成的序列化类。到这完全放弃了,debug 已经无法定位问题了。当时通过另外一种方式避免了这种问题。

反过来看这个问题的时候,我们可以通过 Arthas 的 jad 命令,反编译动态字节码生成的类,结合 watch 等命令,定位排查问题。

jad——反编译指定已加载类的源码

还可以通过 mc(menory compiler), redefine 命令线上热更新代码,欢迎探索。

最后

这份文档从构建一个键值数据库的关键架构入手,不仅带你建立起全局观,还帮你迅速抓住核心主线。除此之外,还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等,帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。

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