排忧解难:线上问题排查工具箱

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 线上系统在各行各业中扮演关键角色,任何问题都可能对企业运营造成严重影响。排查复杂性增加,需要专门的线上问题排查工具箱。工具箱包含监控、日志分析、性能分析和故障排查工具,如系统监控的`top`、`htop`,应用监控的`New Relic`、`AppDynamics`,日志分析的`ELK Stack`、`Graylog`,以及故障排查的`jps`、`jstack`、`Arthas`等。这些工具能提升问题解决效率,降低排查成本,确保业务连续性。

一、线上系统问题的重要性及挑战

随着互联网的普及,24小时运行的线上系统已经成为了企业运营中不可或缺的一部分。无论是电商、金融、教育还是其他行业,线上系统都发挥着至关重要的作用。一旦线上系统出现问题,不仅会影响到企业的正常运营,甚至可能给企业带来重大的经济损失。因此,线上系统问题的重要性不言而喻。

同时随着技术的发展,线上系统问题排查的复杂性也带来了不小的挑战。线上系统往往涉及到复杂的软硬件架构、大量的数据和用户交互,任何一个微小的异常都可能引发大范围的问题。而且,由于问题可能发生在任何时刻,排查起来也相当困难。因此,如何快速准确地定位和解决问题,成为了线上系统运维的一大难题。

二、线上问题排查工具箱的作用

为了应对这一挑战,技术团队往往会配备一套专门的线上问题排查工具箱。这个工具箱通常由一系列软件工具和脚本组成,旨在帮助工程师快速识别、分析和解决线上系统问题。这些工具涵盖了性能测试、日志分析、故障诊断等多个方面,能够从多个角度出发,提供全面的解决方案。通过使用工具箱,工程师可以显著提高问题解决的效率,降低排查成本,减少因问题导致的业务中断和损失。

三、线上问题排查工具箱盘点

那我们常见的排查问题的工具有哪些呢?我用过的主要分为4类:监控工具、日志分析工具、性能分析工具、故障排查工具。那下面我们就看下有哪些工具吧。

1、监控工具

1)系统监控工具

系统监控工具用于实时监测系统的运行状况,包括CPU、内存、磁盘空间等指标。常见的系统监控工具有:

  • top:这是一个在Unix和类Unix系统(比如Linux)中常用的系统监控工具,可以实时显示系统中各个进程的资源使用情况,包括CPU、内存、交换空间等等;
  • htop:这是一个类似于top的交互式进程查看器,它在功能和界面上进行了优化,可以实时显示系统进程的详细信息
  • vmstat:这个命令用于报告系统的虚拟内存统计信息,包括进程、内存、CPU、磁盘等资源的状态;
  • sar:这是一个系统性能记录器,它可以收集各种系统资源的使用情况,如CPU使用率、内存使用情况等,并将其写入日志文件中;
  • iostat:这个工具用于报告系统中各个服务器的CPU使用情况,包括CPU的统计信息(比如用户进程和系统进程的使用比例)等;
  • nmon:这是一个非常强大的系统监控工具,它可以提供各种指标的实时数据,包括CPU使用率、内存使用情况、网络流量等;

2)应用程序监控工具

  • 应用程序性能监控工具用于监测应用程序的性能指标,如响应时间、吞吐量、错误率等。常见的应用程序监控工具有:
  • New Relic:New Relic提供了一个全面的APM解决方案,可以实时监测应用程序的性能,并提供详细的报告和分析;
  • AppDynamics:AppDynamics提供了一个实时动态性能监控解决方案,可以实时监测应用程序的性能,并提供详细的报告和分析;
  • Dynatrace:Dynatrace是一个高级性能监测和优化工具,可以帮助用户找到性能瓶颈并优化应用程序性能;
  • Prometheus:Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库,可以用于监测应用程序的性能和其它系统指标;
  • Zabbix:Zabbix是一个功能全面的开源监控系统,可以监测各种系统指标,并提供告警功能,可以在出现问题时及时通知用户;

当然某些框架也有自己的一些监控工具,例如dubboadmin用来监控dubbo的,DynamicTp用了监控线程池的Grafana可以与各种监控系统配合使用,提供丰富的数据展示和图形化界面,例如我们做一下业务监控或者用户体验监控,在监控面板可以看的很清楚。DeepFlow是面向混合云、容器、微服务的全栈虚拟化环境,构建的多维度、一体化的可观测性平台。这些监控工具主要是为我们构建以下这几个层次的监控:基础设施监控、系统层监控、应用层监控、业务层监控、端用户体验监控。使得我们可以实时监测系统的运行状况,及时发现潜在问题,避免问题扩大化。

3)日志分析工具

日志分析用于实时监测应用程序日志,发现异常和故障。常见的日志监控工具有:

  • ELK Stack:ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是一种流行的日志管理解决方案,可以收集、存储、搜索和分析应用程序日志
  • Graylog:Graylog是一个流行的日志管理工具,提供了实时日志收集、搜索和分析功能。

使用日志分析工具的优势在于可以全面了解系统的运行状况和问题趋势,帮助快速定位和解决问题。通过分析日志数据,我们可以了解应用程序的交互流程、系统资源使用情况等信息,为解决问题提供有力的支持。

4)故障排查工具

java常见的排查工具有:

  • jps:用于列出所有Java虚拟机的进程ID和主类名称。
  • jstat:用于监视Java虚拟机的统计信息,包括垃圾收集、类加载、线程状态等。
  • jconsole:Java Management Extensions (JMX) 监控和管理工具,可以用于监视Java虚拟机的性能和状态。
  • jstack:用于生成Java线程堆栈跟踪,可以用于诊断死锁、线程暂停等问题。
  • jmap:用于生成Java堆转储(heap dump),可以用于分析内存泄漏和内存使用情况。
  • Arthas:用来进行线上问题诊断的,
  • Kindling-OriginX :是利用创新型TraceProfiling 技术构建的一款故障根因推导产品 使用故障排查工具的优势在于可以快速定位问题并制定有效的解决方案。通过使用故障排查工具,我可以找到问题的根源并制定针对性的解决方案,缩短解决问题的时间和提高工作效率。

5)网络诊断工具

  • 网络诊断工具是用于诊断网络故障和应用程序通信问题,这些工具可以实时分析网络数据包,并提供丰富的协议信息和分析报告,帮助了解网络状况和问题原因,下面就简单介绍几个哈。
  • Ping:这是最基础的网络诊断工具之一,它可以测试两个网络节点之间的连通性。
  • Traceroute/Tracepath:这个工具可以显示数据包在网络中如何传输,帮助诊断网络故障和性能问题。
  • Netstat:这个命令行工具可以显示网络连接、路由表和网络接口等信息,用于诊断网络连接问题。
  • Nmap:这是一个网络扫描和安全审计工具,可以用于发现网络设备、评估网络安全和诊断网络性能。
  • Wireshark:这是一个网络协议分析工具,可以捕获并详细分析网络数据包,用于诊断网络通信问题。
  • Network MonitorSniffer:这些工具可以实时监测网络流量,显示数据包的内容和来源,用于诊断网络性能和安全问题。
  • WirelessMon:这是一个用于诊断无线网络问题的工具,可以监测无线网络的性能、信号质量和安全等。

6)分析诊断工具:

有的问题在线上不好操作,我们需要拿一些线上文件到一些工具中进行分析,找出性能瓶颈和潜在优化点。常见的工具有:

  • VisualVM:这是一个功能强大的工具,它集成了多个JDK软件工具,并可以监控、分析和调试Java应用程序。VisualVM提供了轻量级内存和CPU信息概要能力,常用于监测Java应用程序的运行情况;
  • JProfiler:JProfiler是另一个流行的Java性能剖析工具,它提供了广泛的性能分析功能,包括CPU使用情况、内存泄漏检测、线程和锁分析等。JProfiler还提供了直观的界面和丰富的报告功能;
  • JConsole:JConsole是JDK自带的一个Java监视工具,它可以同时监测本地和远程的Java虚拟机(JVM)。JConsole提供了对JVM内存、线程、类加载等信息的实时监控,并可以动态地查看和管理Java应用程序的性能;
  • Java Flight Recorder(JFR):JFR是Java 11引入的一个新的性能剖析工具,它提供了低开销、高精度的性能数据采集和分析功能。JFR可以帮助开发人员收集和分析Java应用程序的运行时数据,包括CPU使用情况、内存分配、I/O操作等;使用性能分析工具的优势在于可以找到性能瓶颈并优化应用程序性能,提高系统的稳定性和可靠性。通过分析性能数据,我们可以制定有效的优化策略,提高系统的性能和响应速度,满足业务需求和提高用户满意度;
  • Spring Boot DevTools:这是Spring框架提供的诊断工具,它可以提供线程转储、内存使用和线程分析等功能;
  • MAT(Memory Analyzer Tool):Eclipse Memory Analyzer,用于分析Java堆转储(heap dumps)并找出内存泄漏;还有GCViewer和GCeasy分析gclog的工具。

5)性能测试工具

有时候有的性能问题在生产环境上不好操作,我们得在性能测试环境进行复现,那就需要一些性能测试工具了,性能测试工具是用于模拟真实场景下的负载压力,测试应用程序在不同负载下的性能表现。常见的性能测试工具有:

  • Apache JMeter:JMeter是一款开源软件,被广泛用于对不同类型的应用或服务进行性能测试。它支持图形化界面和命令行模式,可以模拟高负载场景下的压力测试,并支持部署在分布式环境中。此外,JMeter还能对性能测试结果提供图形分析功能;
  • LoadRunner:LoadRunner是一种商业化的性能测试工具,它可以模拟大量用户同时访问系统,评估系统的响应时间和资源使用情况。LoadRunner还提供了丰富的分析和报告功能,帮助用户快速定位性能瓶颈;
  • Gatling:Gatling是一个开源的高性能负载测试工具,基于Scala开发。它可以模拟大量并发用户,对Web应用程序进行压力测试,并支持实时报告和图形化结果展示;
  • WebLOAD:WebLOAD是一个专业的Web和移动应用程序性能测试工具。它可以模拟真实用户的行为,支持多种协议和应用程序类型,包括Web、移动、API等。WebLOAD还提供了详细的性能分析和报告功能;
  • Locust:Locust是一个开源的负载测试工具,使用Python编写。它可以模拟大量并发用户,对系统进行压力测试,并支持自定义用户行为和测试结果分析;
  • Taurus:Taurus是一个开源的自动化测试工具,它可以与多种性能测试工具(如JMeter、Gatling等)集成,提供统一的命令行界面和YAML配置文件格式。Taurus简化了性能测试的配置和执行过程,并支持实时报告和可视化结果展示。

以上就是要介绍的一些线上问题排查工具箱了,希望对大家有用,当然观测云这样专业做可观测性的公司也有很多产品,阿里云上也有很多可观测性产品也值得关注。

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