Java 诊断工具 — Arthas 使用与原理介绍

Arthas 基本介绍

Arthas（阿尔萨斯）是阿里巴巴中间件团队于 2018 年 9 月开源的 Java 诊断利器。凭借其卓越的性能和丰富的功能，Arthas 迅速在开发者社区获得广泛认可，目前 GitHub 星标已近 2 万。作为一款"生产级"诊断工具，它能够在不重启 JVM 的情况下，对线上应用进行实时观测和问题定位。

GitHub 地址：https://github.com/alibaba/arthas

Arthas 解决的核心问题

1. 系统运行状况全局监控：提供整体视图，快速了解应用健康状态
2. 线上问题实时诊断：无需本地重现，直接在生产环境定位问题
3. 性能瓶颈精准定位：当服务响应变慢时，快速锁定耗时操作
4. 代码运行状态验证：确认线上代码版本和类加载状况是否符合预期
5. 线程阻塞问题排查：识别并解决线程死锁或阻塞问题

Arthas 使用篇

环境部署

Linux 系统:

# 一键安装方式
curl -L https://alibaba.github.io/arthas/install.sh | sh

# 或手动下载启动
wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

# 一键安装方式
curl -L https://alibaba.github.io/arthas/install.sh | sh

# 或手动下载启动
wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

Windows 系统:

wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

系统状态实时监控

Dashboard命令提供了系统关键指标的实时视图，包括 JVM 内存使用、线程状态分布、GC 活动等核心运行数据，方便开发者快速把握系统整体健康状况。

图片加载失败

dashboard

线上问题诊断

当生产环境出现难以复现的问题时，Arthas 提供了一系列精确诊断工具：

1. watch命令：方法执行观测

此命令可深入观察方法调用的完整生命周期，包括入参、返回值和异常信息。结合 OGNL 表达式，还能实现条件过滤和复杂数据提取。

watch demo.MathGame primeFactors returnObj

watch demo.MathGame primeFactors returnObj

专业提示：使用options json-format true可获得更易读的 JSON 格式输出。

2. tt命令：时间隧道

时间隧道（TimeTunnel）功能如同"方法执行录像机"，记录指定时间段内的所有调用，便于事后分析：

tt -t demo.MathGame primeFactors

tt -t demo.MathGame primeFactors

3. stack命令：调用栈分析

快速获取指定方法的完整调用链路，帮助理解方法调用上下文：

stack demo.MathGame primeFactors

stack demo.MathGame primeFactors

性能问题精准定位

面对系统性能下降，Arthas 提供了专业的性能分析工具：

trace命令：方法耗时分析

# 跟踪方法调用及其耗时
trace demo.MathGame run

# 过滤 JDK 内部调用，聚焦业务代码
trace -j demo.MathGame run

# 只关注耗时超过阈值的调用
trace demo.MathGame run '#cost > 10'

# 多目标跟踪
trace -E com.test.ClassA|org.test.ClassB method1|method2|method3

# 跟踪方法调用及其耗时
trace demo.MathGame run

# 过滤 JDK 内部调用，聚焦业务代码
trace -j demo.MathGame run

# 只关注耗时超过阈值的调用
trace demo.MathGame run '#cost > 10'

# 多目标跟踪
trace -E com.test.ClassA|org.test.ClassB method1|method2|method3

注意事项：trace命令本身会带来少量性能开销，结果数据可能有轻微偏差，但不影响问题定位。

结合monitor命令可持续监控方法执行统计数据：

monitor -c 5 demo.MathGame primeFactors

monitor -c 5 demo.MathGame primeFactors

代码与类加载分析

当应用行为与预期不符时，通常需要检查运行时的代码状态：

1. sc命令：类加载分析

# 类搜索
sc -d demo.*

# 类详细信息查看
sc -d demo.MathGame

# 类字段结构检查
sc -d -f demo.MathGame

# 类搜索
sc -d demo.*

# 类详细信息查看
sc -d demo.MathGame

# 类字段结构检查
sc -d -f demo.MathGame

2. jad命令：即时反编译

验证运行中的代码是否为预期版本，解决代码部署疑难问题：

jad demo.MathGame

jad demo.MathGame

线程问题诊断

thread命令提供了强大的线程分析能力：

# 定位阻塞线程
thread -b

# 识别最繁忙的线程
thread -n 3

# 设置采样间隔
thread -i

# 定位阻塞线程
thread -b

# 识别最繁忙的线程
thread -n 3

# 设置采样间隔
thread -i

Arthas 原理介绍

核心技术基础

Arthas 的强大功能建立在两大关键技术之上：

1. Java Instrumentation 机制

Java 5 引入的 Instrumentation API 是 Arthas 的核心基础，它提供了在 JVM 运行时修改已加载类的能力。Arthas 利用这一机制，通过 Java Agent 技术在不重启应用的情况下，动态地"附着"到目标 JVM 进程。

它的关键工作流程包括：

1. 使用 JVM 的attach机制连接到目标进程
2. 注入自定义的 Java Agent
3. 在 Agent 中获取Instrumentation实例
4. 利用Instrumentation.redefineClasses()或retransformClasses()方法实现类定义的动态修改

这使得 Arthas 能够在不侵入原始代码的情况下，为目标方法添加监测逻辑。

2. ASM 字节码操作框架

Arthas 采用轻量级的 ASM 框架进行字节码操作，实现了：

1. 高效的类结构解析：快速分析类的字段、方法结构
2. 精准的字节码增强：在方法入口、出口和异常处理点插入监控代码
3. 低开销的运行时转换：确保修改过程对目标应用的性能影响最小化

ASM 的面向访问者的 API 设计，使 Arthas 能够精确控制字节码转换的每个细节，在保证功能强大的同时，将性能开销控制在最低水平。

系统架构与工作流程

Arthas 采用分层设计，主要包含以下核心组件：

命令处理引擎

命令处理引擎负责解析用户输入，并路由到相应的命令处理器。它采用了可插拔的模块化设计，通过 SPI 机制支持命令扩展，使第三方开发者能够方便地添加自定义命令。

字节码增强器

字节码增强器是 Arthas 的核心，它通过以下步骤工作：

1. 类筛选：根据用户指定的类名和方法名，筛选需要增强的类
2. 字节码分析：解析目标类的结构，确定注入点
3. 代码注入：在方法执行前、执行后、异常处理点插入监控代码
4. 类重定义：使用 Instrumentation API 应用修改后的字节码

数据收集与呈现

当增强后的方法被执行时，注入的代码会收集相关数据（如方法入参、返回值、执行时间等），并通过内部通信机制传回 Arthas 控制台，最终以用户友好的方式呈现。

命令实现原理详解

Arthas 的命令按实现方式可分为两大类：

1. 非字节码增强类命令

这类命令主要利用 JVM 提供的标准 API 获取信息：

• dashboard命令：综合使用java.lang.management包中的 MXBean 接口获取 JVM 运行状态
• sc命令：调用Instrumentation.getAllLoadedClasses()枚举已加载类，并结合反射 API 分析类结构
• thread命令：结合Thread.getAllStackTraces()和 JMX 接口获取线程状态与堆栈
• jvm命令：访问各种 JVM 运行时 MXBean，获取内存、GC、类加载等指标

这些命令的优势在于实现简单，不需要修改目标代码，因此性能开销极小，适合频繁使用。

2. 字节码增强类命令

这类命令通过动态修改类定义，实现高级监控和分析功能：

• watch命令：在目标方法前后注入代码，捕获方法参数、返回值和异常信息
• trace命令：通过递归增强目标方法及其调用的所有方法，以构建完整的调用树和耗时分析
• tt命令：在方法调用点注入记录代码，保存调用上下文，并提供回放功能
• monitor命令：插入计数和计时代码，统计方法调用频率和 RT 分布

字节码增强实现的典型流程：

1. 定位类和方法：根据用户输入确定目标
2. 构建增强器：创建方法访问适配器，定义增强逻辑
3. 字节码转换：修改原方法字节码，插入监控点
4. 重定义类：将修改后的字节码实时应用到 JVM
5. 数据处理：收集、处理和展示运行时捕获的数据

这种方式能够实现极其强大的功能，但也需要更谨慎地处理，以避免引入不必要的性能开销或意外行为。

安全与性能考量

Arthas 在设计上充分考虑了线上环境的特殊需求：

1. 增强代码的隔离：使用独立的类加载器加载 Arthas 核心类，避免与目标应用产生干扰
2. 最小化性能影响：采用动态采样、条件过滤等技术，减少数据收集的开销
3. 优雅退出机制：通过shutdown命令移除所有增强代码，恢复应用原始状态
4. 权限控制：支持访问控制，防止未授权使用

使用注意事项

1. 完成诊断后执行shutdown命令：确保移除所有动态注入的代码，避免长期性能影响
2. 谨慎处理 JDK 核心类：修改java.*包下的类可能导致 JVM 不稳定，应尽量避免
3. 远程连接配置：确保 IP 和端口设置正确，特别是在容器或云环境中使用时

总结

Arthas 作为一款功能完备的 Java 诊断利器，大大简化了线上问题的排查过程。通过理解其实现原理，开发者能够更加高效地利用这一工具，提升系统的稳定性和可维护性。无论是日常监控还是紧急故障处理，Arthas 都是 Java 开发者不可或缺的得力助手。