系统故障诊断

给系统做诊断，犹如给人看病，需要根据各种现象，抽丝剥茧，排除各种可能，最后选择可能的选项，然后再通过验证，去论证观点；原因确定后，再针对原因进行改进。可见，诊断不是一件容易的事情，考察的是一个人的综合能力，包括基础知识是否扎实，实战经验是否丰富。诊断出系统故障的根因，且能够药到病除，这是大神才有的手段。

在极客时间上，学习过《linux性能调优》算是对Linux下的系统诊断，做了一个全面的描述，可是作者手段倒是高超，只是看过了如果没有勤加实践，很容易忘记，很希望有个短小精悍一点的指导手册来作为应用诊断的地图。这次在极客时间的每日一课中看到《如何快速对应用系统做一个360度的画像诊断?》（作者：冯忠旗 京东数科高级架构师）的文章，刚好满足了这方面的需求，大呼过瘾，干货满满，我这篇文章是对这个视频的一个整理和扩充。这篇文章的角度尽可能的把握重点，不可能面面俱到。如果所有细节都说清楚了，整体脉络反而可能看不清了。

一 为什么要诊断

诊断一般是发生在系统上线后，突然遇到了CPU暴增，内存被耗尽，数据库连接池被耗尽，线程死锁，页交换频繁这些问题，最终就是影响了系统的性能，这里面的性能包括系统的吞吐量和相应时间。这时候需要老中医来对系统号号脉了。

二 如何进行诊断

现在大型些的系统，大部分运行在Linux系统上，在Linux系统上，任何应用都是个进程，而在Linux上，任何东西在Linux操作系统层面都是以文件形式存储的，进程也不例外，所以我们诊断的对象在Linux上就是进程和线程。

2.1 Proc 信息查看

先来看看Linux下的进程存储，需要重点关注/proc这个目录，这个目录其实一种特殊的，由软件创建的文件系统，内核使用它向外界导出信息的，只存在内存中，不占用外存空间。

在Linux下找一个nginx的进程来举例查看：

#系统程序名
/proc/$pid/exe
#启动命令行
 /proc/$pid/cmdline
#环境变量
/proc/$pid/environ
#操作文件或网络连接[inode]，可以到/proc/net/tcp里面对应
/proc/$pid/fd
#内存映射，这个有些特殊情况下非常有用，比如占用内存过大分析
cat /proc/$pid/maps

#查看线程的堆栈信息，很有用
 cat /proc/$pid/task/$taskId/stack

2.2 CPU

如果系统的性能不行，包括吞吐量或者响应性，则看看CPU占用高不高，如果CPU占用不高，说明系统并没有忙于计算，可能忙于IO。一般来讲IO的占用和CPU是呈反向的，CPU高时候，说明系统忙于计算，那么此系统的必定IO比较低；如果IO比较高，系统在进行IO的时候是，一般是让出CPU的。
这里面的IO需要关注： 磁盘IO，驱动程序IO（这个目前没看过不明白），内存的换页率，网络IO。

如果CPU，内存，IO，网络带宽都不高，系统性能还是有问题，那么可能是系统被阻塞了，比如CPU在等待哪个锁，也可能等待接口返回，还有就是可能发生了上下文的切换等。

CPU资源的争夺将导致性能问题，主要是锁竞争，锁进制，导致上下文频繁切换，表现就是cpu的内核态的CPU利用率偏高。

2.3 缓存内存磁盘的速度对比

CPU 和L1 L2 内存速率对比：

图片来自：https://manybutfinite.com/post/what-your-computer-does-while-you-wait/
上图说明，L1缓存，延迟大概是1ns即3个时钟周期，L2 缓存大概是4.7ns即是14个时钟周期，内存访问大概是83ns，即250个时钟周期。
上图的文章中有个有趣的举例：假如一个时钟周期为1秒，那么从L1高速缓存读取数据就像从桌子上拿起一张纸（3秒），L2 缓存相当于从附近的书架拿一本书（14秒）， 系统内存相当于占用4分钟的路程，相当于到办公楼下面买一瓶饮料（可能需要4分钟），访问磁盘，相当于离开办公楼，到地球其他地方进行了长达一年零三个月的旅行，由此可知，与指令条数相比，缓存命中不命中对程序性能的提升更加重要。

网络IO，由于要经过复杂的网络环境，所以网络的访问速度比本次磁盘的速度更慢。

2.4 内存

最大的问题是内存不足，导致swap区被占用，从而产生性能问题，对于Java程序来说，我们更多关注GC就可以了。

2.5 连接

系统对外部依赖的中间件，接口比如数据库连接，如果数据量过大或连接过大都会影响性能。
数量量过大会造成TCP的阻塞，根据TCP的一些算法会自动调整发送窗口的大小，导致性能更差。

2.6 Java异常

Java的异常捕获和处理是非常耗费资源的。如果程序在高频率地进行异常捕获和处理也会影响到性能。

三 快速诊断

3.1 资源诊断

资源包括CPU，内存，IO，网络这几个方面。

3.1.1 CPU平均负载

用top命令或uptime命令查看平均负载，这个负载是1分钟内，5分钟内，15分钟内的负载情况。

 load average: 2.57, 2.50, 2.56

简单来说，平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数量，也就是活跃的进程数，这个和CPU的使用率没有直接关系。可运行状态的进程，是指正在使用CPU或正在等待CPU的进程，也就是我们ps命令看到的，处于R状态（Running 或Runnable）进程。
不可中断状态的进程，则是正处于内核态关键流程中的进程，不可终端，ps中处于D状态（Uniterruptible Sle也称为Disk Sleep）的进程。不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的保护，保证磁盘数据和进程数据一致性。
—摘自《Linux性能优化实战》

平均负载多少合适，这个没有绝对的值，和cpu的个数有关系，通过：

 cat /proc/cpuinfo |grep "model name"|wc -l

命令查看CPU的逻辑核心数，如果平均负载超过了CPU数量的70%，就需要检查CPU问题了。
比如同样负载为2，在4个cpu上，表示有50%的CPU空闲；在2个CPU上，意味着所有的CPU刚好被完全占用，在一个CPU上，则表示一半的进程进制不到CPU。

CPU另外一个关注点就是关注内核态cpu和用户态的CPU占用，下图中us表示用户态的cpu占用29.2% 内核态CPU占用23.3%。

两个命令比较关键：

#每5s打印一次所有cpu使用情况
mpstat -P ALL 5
#打印 哪个进程占用cpu高 间隔5秒钟输出一组数据 -u表示cpu情况
pidstat -u 5 1
`

3.2 内存占用

通过一下命令来直接定位具体的进程的内存占用情况：
-r 表示查看内存情况。

pidstat -r -p  pid 1 3

查看某个进程的IO占用情况，-d表示磁盘查看情况。

pidstat  -p  pid -d 1 2

• kB_rd/s ： 每秒进程从磁盘读取的数据量（以kB为单位）
• kB_wr/s : 每秒进程向磁盘写的数据量（以kB为单位）

#也可以同样查看内存，cpu，io情况
#如果swpd占用比较高，在大数据系统的应用中，大多都禁用swap。
vmstat 1 5

3.3 网络问题的定位

我们可以用strace来跟踪系统的执行和系统的调用。在linux中，进程不能直接访问硬件，要访问硬件，必须从用户态进入到内核态，通过系统调用访问硬件，strace可以跟踪到进程的系统调用，包括参数，返回值和耗费的时间，可以用来排除一些系统调用原因的问题。

#下面的含义是 跟踪28979进程的所有系统调用（-e trace=all），并统计系统调用的花费时间，以及开始时间（并以可视化的时分秒格式显示），最后将记录结果存在output.txt文件里面。
strace -o output.txt -T -tt -e trace=all -p pid

网络IO也可以通过cat /proc/interrupts 看到网络的中断响应情况，我们需要长期观察的话可以通过命令:

watch cat /proc/interrupts

这个命令要查看cpu的中断响应是否均衡，在Java中很少出现这种cpu的中断不平衡问题。

3.4 磁盘IO查看

磁盘的IO可以通过dstat命令来查看，非常清楚看到IO情况：

#pidstat  可以查看具体的进程的IO情况，方便我们具体的定位。
pidstat -d  1 2

3.4 网络连接

我们和外网系统可能有交互，比如连接数据库，用netstat命令查看网络连接情况：

#我常用netstat -antp，这个o可以查看网络的具体连接状态
netstat -anop|grep 3306

连接数过多常也是一个故障点之一。
对于数据库连接数比较多，可能原因是系统不停连接数据库，或者存在慢查询，导致连接数过多的问题。

我们重点关注：TIME-WAIT和CLOSE-WAIT两种状态，其中TIME-WAIT表示主动关闭，CLOSE-WAIT表示被动关闭，如果客户端的并发量持续很高，那么TIME-WAIT数量很多，则可能是客户端连不上服务器端，需要重点关注下。

3.5 线程异常情况

线程异常关注两个问题：1. 线程状态；2.线程的连接数。
系统设计的时候要考虑资源的限制，避免系统的资源使用过度而崩溃，比如控制线程池的最大的连接数。
当系统的SY值过高的，表示Linux要耗费大量时间进行上下文的切换，在Java中，造成这种问题的最可能原因是创建的线程数比较多，这些线程不断地处于阻塞，锁等待，IO等待，状态变化过程中，这就产生了大量的上下文切换。Java在创建线程的时候，会使用堆外内存，在一定情况下，会看到系统报：

unable to create new native thread

这时候就是Java系统创建太多的线程所致，如果想创建更多线程，和想像中的相反，是要缩小些Java的内存，这样可以让OS有更多内存来创建线程，或者是缩小Java的线程里面的数据的大小。

查看线程的方法很多：

cat /proc/pid/status
top -bH -d 3  -p pid
pstree -p pid|wc -l
pstack pid |head -1

线程状态：

Blocked
Waiting
Time_Waiting
New_Runnable
Terminated

重点关注Blocked状态和Time_waiting状态：

3.6 CPU过载诊断

对于Java来说，主要通过一下方法来定位：

1. 通过TOP命令或pidstat 命令来定位CPU占用过高的进程。
2. top -p pid 后按住shift+H，显示线程情况，观察定位到具体线程号。
3. 通过printf “%x\n” 线程id来将线程ID转成16进制的线程ID，因为在java的线程栈中，线程号是16进制展示的。
4. 通过jstack -l pid |grep -A 20 16进程线程号，来分析线程具体执行的什么内容。

3.7 OOM

原因：
1.资源不够。

1. 申请对象太多，频繁，内存耗尽。
   3.特定资源被耗尽，比如频繁创建线程，比如频繁发起网络连接等。
   定位方法：
2. 确认内存分配的大小，通过jmap -heap pid 来查看分配的Java内存情况。
   2.找到最耗费内存的对象，通过：jmap -histo:live pid |more 来找到。
3. 确认资源是否被耗尽，pstree，netstat看线程或连接被占用完。
4. 内存分析最好用dump，用MAT等工具进行分析，需要进行一次Full GC，可能会影响生产系统：

   jmap -dump:format=b,file=test.hprof  pid
   

3.8 JVM的GC问题

GC会导致程序的临时暂停，频繁GC必然会导致系统的响应延迟问题，所以最好开启GC日志，方便分析问题。
可以通过jstat命令去做基本的GC分析。

3.9 日志的诊断

检查日志的异常，Error，可以快速了解系统运行情况，比如监控系统，或一些日志分析工具来查看。

​