1 概述

针对性能问题，判断和分析起来是极其复杂的，那么有什么简单易用的方法来确定问题原因呢？在此，我们介绍一个武器-Arthas，通过这个工具的几个命令的使用来讲解如何分析性能问题。

Arthas是Alibaba开源的Java诊断工具，可以用于在线排查问题，动态跟踪Java代码，实时监控JVM状态，这些特性正是分析苍穹性能问题需要的。

首先，实际生产环境中，容器众多，要确定具体哪个容器有问题，还是有点难度的，我们建议通过金蝶云GPaaS平台的容器监控或者kubectl命令来请确定高负载的容器，然后再进入对应容器使用Arthas进行详细跟踪。

常见的性能问题，大多都可以通过首先检查CPU得以确诊或者确认，GC线程或者VM Thread高负载提示内存回收问题，说明内存使用存在瓶颈；业务线程高负载提示业务逻辑存在缺陷。那么第一斧子就是监控CPU使用率。

如果苍穹进程不能挂载Arthas，或者处于CPU严重超载时，我们建议通过如下shell来获取最耗时的线程：

# top -b -d2 -n3 -H -p 1 | grep 'top -' -A 17 > slow.log && /jdk/bin/jstack -l 1 >> slow.log

间隔2秒，获取3次进程1的前10个最耗费CPU的线程信息，并与线程堆栈一起输出到文件slow.log中，然后通过线程号找到最耗费CPU的线程。

但是，大多数场合中，Arthas还是能够后正确地附加到苍穹进程的，在Arthas启动后，使用命令$thread –n 2 –I 5000就可以监控在5秒内，最耗费CPU的两个线程并打印堆栈。

当我们确定对应的疑似有性能问题的方法时，我们可以继续跟踪器执行频率和响应时间，使用命令$ monitor  类 方法  -c 5来间隔5秒监控方法的执行，如果执行频率太高或者响应时间太长都是提示性能问题。例如下图这个监控SQL执行频率的示例。

当然单纯使用火焰图，是无法精确找到某个耗时方法的，还需要和具体的业务动作相结合，才能更快地定位瓶颈，例如审核动作慢，那么一定是在慢在audit方法；数据加载慢，那么很可能慢在loaddata一类的方法中。此时与苍穹Monitor的线程堆栈配合使用是个很好的思路。

我们建议获取火焰图时，使用线程进行隔离，命令$profiler start --include'java/lang/*'  --threads开始启动火焰图抓取，在对应跟踪周期结束时，使用命令$profiler stop 来结束跟踪并构建火焰图。