Arthas实践--使用redefine排查应用奇怪的日志来源

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: ## 背景 随着应用越来越复杂,依赖越来越多,日志系统越来越混乱,有时会出现一些奇怪的日志,比如: ``` [] [] [] No credential found ``` 那么怎样排查这些奇怪的日志从哪里打印出来的呢?因为搞不清楚是什么logger打印出来的,所以想定位就比较头疼。 下面介绍用arthas的redefine命令快速定位奇怪日志来源。 * Ar

背景

随着应用越来越复杂,依赖越来越多,日志系统越来越混乱,有时会出现一些奇怪的日志,比如:

[] [] [] No credential found

那么怎样排查这些奇怪的日志从哪里打印出来的呢?因为搞不清楚是什么logger打印出来的,所以想定位就比较头疼。

下面介绍用arthas的redefine命令快速定位奇怪日志来源。

修改StringBuilder

首先在java代码里,字符串拼接基本都是通过StringBuilder来实现的。比如下面的代码:

    public static String hello(String world) {
        return "hello " + world;
    }

实际上生成的字节码也是用StringBuilder来拼接的:

  public static java.lang.String hello(java.lang.String);
    descriptor: (Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String;
    flags: ACC_PUBLIC, ACC_STATIC
    Code:
      stack=3, locals=1, args_size=1
         0: new           #22                 // class java/lang/StringBuilder
         3: dup
         4: ldc           #24                 // String hello
         6: invokespecial #26                 // Method java/lang/StringBuilder."<init>":(Ljava/lang/String;)V
         9: aload_0
        10: invokevirtual #29                 // Method java/lang/StringBuilder.append:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/StringBuilder;
        13: invokevirtual #33                 // Method java/lang/StringBuilder.toString:()Ljava/lang/String;
        16: areturn

在java的logger系统里,输出日志时通常也是StringBuilder来实现的,最终会调用StringBuilder.toString(),那么我们可以修改StringBuilder的代码来检测到日志来源。

StringBuilder.toString() 的原生实现是:

    @Override
    public String toString() {
        // Create a copy, don't share the array
        return new String(value, 0, count);
    }

修改为:

    @Override
    public String toString() {
        // Create a copy, don't share the array
        String result = new String(value, 0, count);
        if(result.contains("No credential found")) {
            System.err.println(result);
            new Throwable().printStackTrace();
        }
        return result;
    }

增加的逻辑是:当String里包含No credential found时打印出当前栈,这样子就可以定位日志输出来源了。

编绎修改过的StringBuilder

其实很简单,在IDE里把StringBuilder的代码复制一份,然后贴到任意一个工程里,然后编绎即可。

也可以直接用javac来编绎:

javac StringBuilder.java

启动应用,使用Arthas redefine修改过的StringBuilder

启动应用后,在奇怪日志输出之前,先使用arthas attach应用,再redefine StringBuilder:

$ redefine -p /tmp/StringBuilder.class
redefine success, size: 1

当执行到输出[] [] [] No credential found的logger代码时,会打印当前栈。实际运行结果是:

[] [] [] No credential found
java.lang.Throwable
    at java.lang.StringBuilder.toString(StringBuilder.java:410)
    at com.taobao.middleware.logger.util.MessageUtil.getMessage(MessageUtil.java:26)
    at com.taobao.middleware.logger.util.MessageUtil.getMessage(MessageUtil.java:15)
    at com.taobao.middleware.logger.slf4j.Slf4jLogger.info(Slf4jLogger.java:77)
    at com.taobao.spas.sdk.common.log.SpasLogger.info(SpasLogger.java:18)
    at com.taobao.spas.sdk.client.identity.CredentialWatcher.loadCredential(CredentialWatcher.java:128)
    at com.taobao.spas.sdk.client.identity.CredentialWatcher.access$200(CredentialWatcher.java:18)
    at com.taobao.spas.sdk.client.identity.CredentialWatcher$1.run(CredentialWatcher.java:58)
    at java.util.TimerThread.mainLoop(Timer.java:555)
    at java.util.TimerThread.run(Timer.java:505)

可以看到是spas.sdk打印出了[] [] [] No credential found的日志。

总结

  • logger最终会用StringBuilder来输出
  • 修改StringBuilder来定位输出特定日志的地方
  • 使用Arthas redefine命令来加载修改过的StringBuilder
  • redefine命令实际上实现了任意代码线上debug的功能,可以随意本地修改代码重新编绎,然后线上redefine加载
  • redefine的功能过于强大,所以请小心使用:)

Arthas实践系列

相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
相关文章
|
29天前
|
SQL 人工智能 监控
SLS Copilot 实践:基于 SLS 灵活构建 LLM 应用的数据基础设施
本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
441 47
|
4月前
|
监控 安全 Linux
AWK在网络安全中的高效应用:从日志分析到威胁狩猎
本文深入探讨AWK在网络安全中的高效应用,涵盖日志分析、威胁狩猎及应急响应等场景。通过实战技巧,助力安全工程师将日志分析效率提升3倍以上,构建轻量级监控方案。文章详解AWK核心语法与网络安全专用技巧,如时间范围分析、多条件过滤和数据脱敏,并提供性能优化与工具集成方案。掌握AWK,让安全工作事半功倍!
140 0
|
6月前
|
Arthas 监控 Java
Arthas profiler(使用async-profiler对应用采样,生成火焰图)
Arthas profiler(使用async-profiler对应用采样,生成火焰图)
852 10
|
7月前
|
存储 监控 算法
基于 PHP 语言的滑动窗口频率统计算法在公司局域网监控电脑日志分析中的应用研究
在当代企业网络架构中,公司局域网监控电脑系统需实时处理海量终端设备产生的连接日志。每台设备平均每分钟生成 3 至 5 条网络请求记录,这对监控系统的数据处理能力提出了极高要求。传统关系型数据库在应对这种高频写入场景时,性能往往难以令人满意。故而,引入特定的内存数据结构与优化算法成为必然选择。
178 3
|
7月前
|
SQL 数据库
【YashanDB知识库】应用绑定参数的慢查询,慢日志抓取不到
【YashanDB知识库】应用绑定参数的慢查询,慢日志抓取不到
|
8月前
|
SQL 分布式计算 Serverless
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
188 0
|
11月前
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
3151 31
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
5月前
|
监控 容灾 算法
阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践:链路、成本与高可用性优化
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
678 54
|
10月前
|
监控 安全 Apache
什么是Apache日志?为什么Apache日志分析很重要?
Apache是全球广泛使用的Web服务器软件,支持超过30%的活跃网站。它通过接收和处理HTTP请求,与后端服务器通信,返回响应并记录日志,确保网页请求的快速准确处理。Apache日志分为访问日志和错误日志,对提升用户体验、保障安全及优化性能至关重要。EventLog Analyzer等工具可有效管理和分析这些日志,增强Web服务的安全性和可靠性。
287 9