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可观测可回溯 | Continuous Profiling 实践解析
我们定位异常时,时常无法知晓代码内部发生了什么,因此无从谈起修复和改善代码。​Continuous Profiling帮助开发者全面掌握、回溯生产环节代码执行细节,增强可观测性。​
使用阿里arthas 定位oom问题原因
1,最近我们生产服务器在做营销活动的时候突然发生oom,堆内存溢出。这个很让人头疼, 我们开发排查了好长时间,最终找到了问题的所在。这里我先买一个关子,问题的原因大家看完文章就一清二白了。
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7月前
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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)
深入理解JVM《火焰图:性能分析的终极可视化利器》
火焰图是Brendan Gregg发明的性能分析利器,将复杂调用栈可视化为“火焰”状图形,直观展示函数耗时与调用关系。通过宽度识别热点函数,结合async-profiler或Arthas工具生成,助力快速定位CPU、内存等性能瓶颈,提升优化效率。
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2月前
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一次线上CPU飙高排查实录:从Arthas到JVM调优的深入之旅
本文记录了一次线上Java应用CPU使用率异常升高的故障排查过程。通过使用阿里巴巴开源工具Arthas,快速定位到问题根源:日志切面中存在性能缺陷的正则表达式在处理超长字符串时引发“回溯爆炸”,导致CPU资源耗尽。文中详细介绍了排查步骤、问题分析及解决方案,包括利用Arthas进行实时监控、线程分析、方法监控和在线热更新修复。最后总结了排查经验与技术启示,强调工具掌握、性能意识与防御式编程的重要性。
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