Arthas 是阿里开源的 Java 诊断工具，相比 JDK 内置的诊断工具，要更人性化，并且功能强大，可以实现许多问题的一键定位，而且可以一键反编译类查看源码，甚至是直接进行生产代码热修复，实现在一个工具内快速定位和修复问题的一站式服务。
今天，我就带你使用 Arthas 定位一个 CPU 使用高的问题，系统学习下这个工具的使用。
首先，下载并启动 Arthas：
curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar java -jar arthas-boot.jar
启动后，直接找到我们要排查的 JVM 进程，然后可以看到 Arthas 附加进程成功：
[INFO] arthas-boot version: 3.1.7 [INFO] Found existing java process, please choose one and hit RETURN. * [1]: 12707 [2]: 30724 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher [3]: 30725 org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication [4]: 24312 sun.tools.jconsole.JConsole [5]: 26328 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher [6]: 24106 org.netbeans.lib.profiler.server.ProfilerServer 3 [INFO] arthas home: /Users/zhuye/.arthas/lib/3.1.7/arthas [INFO] Try to attach process 30725 [INFO] Attach process 30725 success. [INFO] arthas-client connect 127.0.0.1 3658 ,---. ,------. ,--------.,--. ,--. ,---. ,---. / O \ | .--. ''--. .--'| '--' | / O \ ' .-' | .-. || '--'.' | | | .--. || .-. |`. `-. | | | || |\ \ | | | | | || | | |.-' | `--' `--'`--' '--' `--' `--' `--'`--' `--'`-----' wiki https://alibaba.github.io/arthas tutorials https://alibaba.github.io/arthas/arthas-tutorials version 3.1.7 pid 30725 time 2020-01-30 15:48:33
输出 help 命令，可以看到所有支持的命令列表。今天，我们会用到 dashboard 、thread 、jad 、watch 、ognl 命令，来定位这个 HighCPUApplication 进程。你可以通过官方文档:https://arthas.aliyun.com/doc/commands.html，查看这些命令的完整介绍：
dashboard 命令用于整体展示进程所有线程、内存、GC 等情况，其输出如下：
可以看到，CPU 高并不是 GC 引起的，占用 CPU 较多的线程有 8 个，其中 7 个是 ForkJoinPool.commonPool。
ForkJoinPool.commonPool 是并行流默认使用的线程池。
所以，此次 CPU 高的问题，应该出现在某段并行流的代码上。
接下来，要查看最繁忙的线程在执行的线程栈，可以使用 thread -n 命令。这里，我们查看下最忙的 8 个线程：
thread -n 8
输出如下：
可以看到，由于这些线程都在处理 MD5 的操作，所以占用了大量 CPU 资源。我们希望分析出代码中哪些逻辑可能会执行这个操作，所以需要从方法栈上找出我们自己写的类，并重点关注。
由于主线程也参与了 ForkJoinPool 的任务处理，因此我们可以通过主线程的栈看到需要重点关注 org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication 类的 doTask 方法。
接下来，使用 jad 命令直接对 HighCPUApplication 类反编译：
jad org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication
可以看到，调用路径是 main->task()->doTask()，当 doTask 方法接收到的 int 参数等于某个常量的时候，会进行 1 万次的 MD5 操作，这就是耗费 CPU 的来源。那么，这个魔法值到底是多少呢？
你可能想到了，通过 jad 命令继续查看 User 类即可。这里因为是 Demo，所以我没有给出很复杂的逻辑。在业务逻辑很复杂的代码中，判断逻辑不可能这么直白，我们可能还需要分析出 doTask 的“慢”会慢在什么入参上。
这时，我们可以使用 watch 命令来观察方法入参。如下命令，表示需要监控耗时超过 100 毫秒的 doTask 方法的入参，并且输出入参，展开 2 层入参参数：
watch org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication doTask '{params}' '#cost>100' -x 2
可以看到，所有耗时较久的 doTask 方法的入参都是 0，意味着 User.ADMN_ID 常量应该是 0。
最后，我们使用 ognl 命令来运行一个表达式，直接查询 User 类的 ADMIN_ID 静态字段来验证是不是这样，得到的结果果然是 0：
[arthas@31126]$ ognl '@org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.User@ADMIN_ID' @Integer[0]
需要额外说明的是，由于 monitor、trace、watch 等命令是通过字节码增强技术来实现的，会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测，因此诊断结束要执行 shutdown 来还原类或方法字节码，然后退出 Arthas。
在这个案例中，我们通过 Arthas 工具排查了高 CPU 的问题：
- 首先，通过 dashboard + thread 命令，基本可以在几秒钟内一键定位问题，找出消耗 CPU 最多的线程和方法栈；
- 然后，直接 jad 反编译相关代码，来确认根因；
- 此外，如果调用入参不明确的话，可以使用 watch 观察方法入参，并根据方法执行时间来过滤慢请求的入参。
可见，使用 Arthas 来定位生产问题根本用不着原始代码，也用不着通过增加日志来帮助我们分析入参，一个工具即可完成定位问题、分析问题的全套流程。
对于应用故障分析，除了阿里 Arthas 之外，还可以关注去哪儿的Bistoury ：https://github.com/qunarcorp/bistoury工具，其提供了可视化界面，并且可以针对多台机器进行管理，甚至提供了在线断点调试等功能，模拟 IDE 的调试体验。
