前言
程序员定位问题的能力是非常重要的，假如现在产线上出了一个问题，客户端发的请求过了10s还没返回，你会怎么排查？
jstack
jstack是个很强大的命令，可以生成指定进程当前时刻的线程快照，在讲如何使用jstack排查之前，我们需要一些前置知识
线程状态的转换
| 状态 | 说明 |
|---|---|
| NEW | 初始状态，线程被构建，但是还没有调用start()方法 |
| RUNNABLE | 运行状态 |
| WAITING | 等待状态，进入该状态表示当前线程需要等待其它线程做出特定动作（通知或中断） |
| TIMED_WAITING | 超时等待状态，在指定的时间内会自行返回 |
| BLOCKED | 阻塞状态，表示线程阻塞于锁 |
| TERMINATED | 终止状态，表示当前线程已经执行完毕 |
知道以上状态之后，我们理解jstack的dump信息就会容易很多，在dump信息中，需要留意下面几种状态
- 死锁，Deadlock
- 等待资源，Waiting on condition
- 等待获取监视器，Waiting on monitor entry（这个一般都有问题）
- 阻塞，Blocked
- 执行中，Runnable
- 暂停，Suspended
模拟Waiting on condition
public class ThreadSleepTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread.sleep(10000000);
}
}
复制代码模拟死锁
public class ThreadDeadLockTest {
public static void main(String[] args) {
StringBuilder a = new StringBuilder();
StringBuilder b = new StringBuilder();
Thread thread1 = new Thread(() -> {
synchronized (a) {
a.append("a");
b.append("b");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (b) {
b.append("c");
a.append("d");
}
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
synchronized (b) {
b.append("b");
a.append("a");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (a) {
a.append("c");
b.append("d");
}
}
});
thread1.setName("线程1");
thread2.setName("线程2");
thread1.start();
thread2.start();
}
}
复制代码可以看到线程1和线程2都在等待锁资源，处于BLOCK状态
再往下看，就可以看到死锁的提示
模拟runnable
public class ThreadRunningTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int sum = 0;
while (true) {
sum += 1;
}
}
}
复制代码如何找到问题线程
以上都是我们写程序模拟的，可以很容易地找到问题线程，但是在实际生产环境中，请求非常庞大的情况下，要怎么找到这个有问题的线程呢？
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最经典的方法是以下四个步骤，找出占用cpu最高的线程，并且打印该堆栈信息
// 找出占用cpu最高的进程
top
// 找出该进程下占用cpu最高的线程
top -Hp pid
// 打印该线程的16进制数据
printf "%x\n" 线程id
// 打印堆栈信息
jstack pid | grep nid=16进制
复制代码Time+：线程占用cpu的累积时间
还有一个比较巧妙的方法，dump出一份线程堆栈后，隔一段时间再dump出一份
在IDEA上使用Compare Files进行比较，分析两份dump文件的异同，如果有一个请求超过了10s还没返回，理论上在两份文件中都会存在，这个时候就可以找出那个线程id了，这是个较为经典的方法，比较抓包的请求也可以使用这个方法
数据库
请求太久没有返回，本人一般都会先排查数据库，万一数据库被打穿，后果很严重
现检查有没有开启慢查询日志
mysql> show variables like '%slow_query_log%';
+---------------------+----------------------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+----------------------------------------------------------+
| slow_query_log | ON |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/zhangxiaobindeMacBook-Pro-slow.log |
+---------------------+----------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.01 sec)
复制代码执行一条慢sql
mysql> select sleep(100), id from user where id = 1;
+------------+----+
| sleep(100) | id |
+------------+----+
| 0 | 1 |
+------------+----+
1 row in set (1 min 40.24 sec)
复制代码我们就可以在慢查询日志中查询到这条sql，并且知道执行了多长时间
/usr/local/mysql/bin/mysqld, Version: 5.7.27-log (MySQL Community Server (GPL)). started with:
Tcp port: 3306 Unix socket: /tmp/mysql.sock
Time Id Command Argument
# Time: 2021-07-03T08:33:40.680324Z
# User@Host: root[root] @ localhost [] Id: 7
# Query_time: 100.238479 Lock_time: 0.168766 Rows_sent: 1 Rows_examined: 1
use test;
SET timestamp=1625301220;
select sleep(100), id from user where id = 1;
复制代码找到sql之后，就好办了，可以使用explain关键字看看sql的执行过程
show processlist
也有可能sql还没有进入慢查询日志中，这个时候可以使用show processlist命令，查询有没有执行时间过长的sql，就比较较为快速定位出问题的sql
mysql> show processlist;
+----+------+-----------------+------+---------+------+------------+----------------------------------------------+
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |
+----+------+-----------------+------+---------+------+------------+----------------------------------------------+
| 2 | root | localhost:54718 | test | Sleep | 35 | | NULL |
| 3 | root | localhost:54725 | NULL | Sleep | 42 | | NULL |
| 4 | root | localhost:51794 | test | Sleep | 62 | | NULL |
| 5 | root | localhost:51795 | NULL | Sleep | 12 | | NULL |
| 7 | root | localhost | test | Query | 23 | User sleep | select sleep(100), id from user where id = 1 |
| 9 | root | localhost | NULL | Query | 0 | starting | show processlist |
+----+------+-----------------+------+---------+------+------------+----------------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
复制代码参考资料
《Java并发编程》