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今天给大家介绍一款调优神器 – 阿里巴巴Arthas，可以帮助你的应用释放潜力。

1. 介绍

阿里巴巴 Arthas 是一个诊断工具，可以用于监视、分析和解决 Java 应用程序的问题。使用 Arthas 的一个主要优点是，我们不需要修改代码，甚至不需要重新启动我们想要监视的 Java 服务。

在本教程中，我们将首先安装 Arthas，在此之后，通过一个简单的案例来演示 Arthas 的一些关键特性。

最后，由于 Arthas 是用 Java 编写的，因此它是跨平台的，可以在 Linux、macOS 和 Windows 上运行。

2. 下载和入门

首先，我们可以通过直接下载链接或使用curl来下载 Arthas 库：

curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar

现在，让我们通过运行带有-h（帮助）选项的 Arthas 来测试它是否工作：

java -jar arthas-boot.jar -h

如果成功，我们应该看到显示所有命令的帮助指南：

3. 案例分析

在本教程中，我们将使用一个非常简单的应用程序，基于利用递归实现的斐波那契数列的相对低效的实现方式：

public class FibonacciGenerator {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("按任意键继续");
        System.in.read();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long result = fibonacci(i);
            System.out.println(format("fib(%d): %d", i, result));
        }
    }

    public static long fibonacci(int n) {
        if (n == 0 || n == 1) {
            return 1L;
        } else {
            return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
        }
    }
}

这个示例的最有趣的部分是遵循斐波那契数列的数学定义的 fibonacci 方法。

在 main 方法中，我们使用一个循环和相对较大的数字，以便让计算机进行较长时间的计算。这当然正是我们想要的，以便演示 Arthas。

4. 启动 Arthas

现在让我们试试 Arthas！我们需要做的第一件事是运行我们的小型斐波那契应用程序。我们可以使用我们喜欢的 IDE 或直接在终端中运行它。它会要求按下一个键才能启动。我们将在将进程附加到 Arthas 之后按下任意键。

现在，让我们运行 Arthas 可执行文件：

java -jar arthas-boot.jar

Arthas 提示选择要附加到的进程：

[INFO] arthas-boot version: 3.1.7
[INFO] Found existing java process, please choose one and hit RETURN.
* [1]: 25500 com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
...

让我们选择名称为 com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator 的进程。在此示例中，只需在列表中输入数字‘1’并按 Enter 即可。

Arthas 现在会附加到该进程并启动：

[INFO] Try to attach process 25500
[INFO] Attach process 25500 success.
...

一旦 Arthas 启动，我们就有一个提示符，可以发出不同的命令。

我们可以使用 help 命令获取有关可用选项的更多信息。为了方便使用 Arthas，我们还可以使用 tab 键来自动完成其命令。

在将 Arthas 附加到进程后，我们现在可以按下一个键，程序将开始打印斐波那契数。

5. 仪表盘

一旦 Arthas 启动，我们可以使用仪表盘。在这种情况下，我们通过输入 “dashboard” 命令来使用仪表盘。现在，我们可以看到一个详细的屏幕，其中包含多个面板和关于我们的 Java 进程的许多信息：

让我们更详细地看一下其中的一些内容：

顶部区域专门显示当前正在运行的线程
一个重要的列是每个线程的 CPU 使用情况
第三部分显示每个线程的 CPU 时间
另一个有趣的面板是内存分析。不同的内存区域以及它们的统计信息都列在其中。在右侧，我们有垃圾收集器的信息
最后，在第五部分，我们有关于主机平台和 JVM 的信息

我们可以通过按下 “q” 键退出仪表盘。

我们应该记住，即使退出，Arthas 仍会附加到我们的进程上。因此，为了正确地从我们的进程中断开它的连接，我们需要运行 “stop” 命令。

6. 分析堆栈跟踪

在仪表盘中，我们看到我们的主进程占用了几乎 100% 的 CPU。该进程的 ID 是 1，在第一列中可以看到。

现在我们已经退出了仪表盘，我们可以通过运行 “thread” 命令来更详细地分析该进程：

thread 1

作为参数传递的数字是线程 ID。Arthas 打印出一个堆栈跟踪信息，其中充斥着对 fibonacci 方法的调用。

如果堆栈跟踪信息很长而且难以阅读，可以使用 “thread” 命令结合 “grep” 命令来过滤：

thread 1 | grep 'main('

这将只打印与 “grep” 命令匹配的行：

[arthas@25500]$ thread 1 | grep 'main('
    at com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator.main(FibonacciGenerator.java:10)

7. 反编译Java类

假设我们正在分析一个我们对其中了解甚少或一无所知的Java应用程序，突然发现堆栈中充斥着以下类型的重复调用：

[arthas@59816]$ thread 1
"main" Id=1 RUNNABLE
  at app//com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator.fibonacci(FibonacciGenerator.java:18)
  at app//com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator.fibonacci(FibonacciGenerator.java:18)
  ...

由于我们运行了Arthas，我们可以反编译一个类来查看其内容。为了实现这一点，我们可以使用jad命令，将限定类名作为参数传递：

jad com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator

类加载器：
+-jdk.internal.loader.ClassLoaders $ AppClassLoader @ 799f7e29
  +-jdk.internal.loader.ClassLoaders $ PlatformClassLoader @ 60f1dd34

位置：
/home/amoreno/work/baeldung/tutorials/libraries-3/target/
/*
 * 反编译使用CFR。
 */
package com.baeldung.arthas;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
importjava.io.PrintStream;

public class FibonacciGenerator {
    public static void main(String[] arrstring) throws IOException {

输出是反编译的Java类和一些有用的元数据，如类的位置。这是一个非常有用和强大的功能。

8. 搜索类和搜索方法

搜索类命令在搜索JVM中加载的类时非常方便。我们可以使用它通过输入sc并将模式作为参数传递来使用，带或不带通配符：

[arthas@70099]$ sc *Fibonacci*
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
Affect(row-cnt:1) cost in 5 ms.

一旦我们获得了类的限定名称，我们可以使用两个附加标志来查找更多信息：

-d显示类的详细信息
-f显示类的字段

然而，类的字段必须与详细信息一起查询：

[arthas@70099]$ sc -df com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
  class-info        com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
  ...

同样，我们可以使用sm（搜索方法）命令来查找类中加载的方法。在这种情况下，对于我们的类com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator，我们可以运行：

[arthas@70099]$ sm com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator <init>()V
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator main([Ljava/lang/String;)V
com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci(I)J
Affect(row-cnt:3) cost in 4 ms.

我们可以使用-d标志来检索方法的详细信息。最后，我们可以传递方法的名称作为可选参数，以缩小返回方法的数量：

sm -d com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci
 declaring-class  com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator
 method-name      fibonacci
 modifier         public,static
 annotation
 parameters       int
 return           long
 exceptions
 classLoaderHash  799f7e29

9. 监视方法调用

我们可以使用Arthas来监视方法，这在调试应用程序的性能问题时非常方便。为此，我们可以使用monitor命令。

monitor命令需要一个-c <秒数>标志和两个参数 - 限定类名和方法名。

对于我们的案例研究，让我们来调用monitor：

monitor -c 10 com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci

正如我们所预期的，Arthas将每10秒打印有关fibonacci方法的指标：

Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 47 ms.
 timestamp            class                                          method     total   success  fail  avg-rt(ms)  fail-rate                                                                       
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------                                                                      
 2020-03-07 11:43:26  com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator  fibonacci  528957  528957   0     0.07        0.00%
...

对于那些最终失败的调用，我们也有指标 - 这对于调试很有用。

10. 监控方法参数

如果我们需要调试方法的参数，我们可以使用watch命令。但是，语法会稍微复杂一些：

watch com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci '{params[0], returnObj}' 'params[0]>10' -n 10

让我们详细看一下各个参数：

第一个参数是类名
第二个参数是方法名
第三个参数是定义我们要查看的内容的OGNL表达式 - 在这种情况下，它是第一个（也是唯一的）方法参数和返回值
第四个和最后一个可选参数是用于过滤我们要监视的调用的布尔表达式

对于此示例，我们只想在参数大于10时监视。最后，我们添加一个标志来限制结果为10个：

watch com.baeldung.arthas.FibonacciGenerator fibonacci '{params[0], returnObj}' 'params[0]>10' -n 10
按Q或Ctrl+C中断。
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 19 ms.
ts=2020-02-17 21:48:08; [cost=30.165211ms] result=@ArrayList[
    @Integer[11],
    @Long[144],
]
ts=2020-02-17 21:48:08; [cost=50.405506ms] result=@ArrayList[
    @Integer[12],
    @Long[233],
]
...

在这里，我们可以看到带有CPU时间和输入/返回值的调用示例。

11. 分析器

对于那些对应用程序性能感兴趣的人来说，通过分析器命令提供了一种非常直观的能力。分析器将评估我们的进程正在使用的CPU的性能。

让我们通过运行profiler start来启动分析器。这是一个非阻塞的任务，意味着在分析器工作时我们可以继续使用Arthas。

随时可以通过运行profiler getSamples来询问分析器有多少个样本。

现在让我们使用profiler stop来停止分析器。此时，一个FlameGraph图像将被保存。在这个具体的案例中，我们有一个以斐波那契线程为主导的图表：

注意，当我们想要检测我们的CPU时间花在哪里时，这个图表特别有用。

12. 总结

在本教程中，我们探索了Arthas的一些最强大和有用的功能。

正如我们所见，Arthas有许多命令可以帮助我们诊断各种问题。当我们无法访问正在审查的应用程序的代码，或者我们想快速诊断在服务器上运行的有问题的应用程序时，它也可以特别有帮助。

参考资料：

官方文档：https://arthas.aliyun.com/doc/
Arthas的GitHub仓库地址：https://github.com/alibaba/arthas

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Arthas -- 一款释放潜力的神器