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线上故障主要会包括 CPU、磁盘、内存以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如 jstack、jmap 等工具也是不囿于一个方面的问题的，基本上出问题就是 df、free、top 三连，然后依次 jstack、jmap 伺候，具体问题具体分析即可。

CPU
一般来讲我们首先会排查 CPU 方面的问题。CPU 异常往往还是比较好定位的。原因包括业务逻辑问题(死循环)、频繁 gc 以及上下文切换过多。而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的，可以使用 jstack 来分析对应的堆栈情况。使用 jstack 分析 CPU 问题我们先用 ps 命令找到对应进程的 pid(如果你有好几个目标进程，可以先用 top 看一下哪个占用比较高)。

接着用top -H -p pid来找到 CPU 使用率比较高的一些线程

然后将占用最高的 pid 转换为 16 进制printf '%x\n' pid得到 nid

接着直接在 jstack 中找到相应的堆栈信息jstack pid |grep 'nid' -C5 –color

可以看到我们已经找到了 nid 为 0x42 的堆栈信息，接着只要仔细分析一番即可。当然更常见的是我们对整个 jstack 文件进行分析，通常我们会比较关注 WAITING 和 TIMED_WAITING 的部分，BLOCKED 就不用说了。我们可以使用命令cat jstack.log | grep "java.lang.Thread.State" | sort -nr | uniq -c来对 jstack 的状态有一个整体的把握，如果 WAITING 之类的特别多，那么多半是有问题啦。

频繁 gc当然我们还是会使用 jstack 来分析问题，但有时候我们可以先确定下 gc 是不是太频繁，使用jstat -gc pid 1000命令来对 gc 分代变化情况进行观察，1000 表示采样间隔(ms)，S0C/S1C、S0U/S1U、EC/EU、OC/OU、MC/MU 分别代表两个 Survivor 区、Eden 区、老年代、元数据区的容量和使用量。YGC/YGT、FGC/FGCT、GCT 则代表 YoungGc、FullGc 的耗时和次数以及总耗时。如果看到 gc 比较频繁，再针对 gc 方面做进一步分析，具体可以参考一下 gc 章节的描述。

上下文切换针对频繁上下文问题，我们可以使用vmstat命令来进行查看

cs(context switch)一列则代表了上下文切换的次数。

如果我们希望对特定的 pid 进行监控那么可以使用 pidstat -w pid命令，cswch 和 nvcswch 表示自愿及非自愿切换。

磁盘

磁盘问题和 CPU 一样是属于比较基础的。首先是磁盘空间方面，我们直接使用df  -hl来查看文件系统状态

更多时候，磁盘问题还是性能上的问题。我们可以通过 iostatiostat -d -k -x来进行分析

最后一列%util可以看到每块磁盘写入的程度，而rrqpm/s以及wrqm/s分别表示读写速度，一般就能帮助定位到具体哪块磁盘出现问题了。

另外我们还需要知道是哪个进程在进行读写，一般来说开发自己心里有数，或者用 iotop 命令来进行定位文件读写的来源。

不过这边拿到的是 tid，我们要转换成 pid，可以通过 readlink 来找到 pidreadlink -f /proc/*/task/tid/../..。

找到 pid 之后就可以看这个进程具体的读写情况cat /proc/pid/io

我们还可以通过 lsof 命令来确定具体的文件读写情况lsof -p pid

内存

内存问题排查起来相对比 CPU 麻烦一些，场景也比较多。主要包括 OOM、GC 问题和堆外内存。一般来讲，我们会先用free命令先来检查一发内存的各种情况。

堆内内存

内存问题大多还都是堆内内存问题。表象上主要分为 OOM 和 Stack Overflo。

OOM

JMV 中的内存不足，OOM 大致可以分为以下几种：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

这个意思是没有足够的内存空间给线程分配 Java 栈，基本上还是线程池代码写的有问题，比如说忘记 shutdown，所以说应该首先从代码层面来寻找问题，使用 jstack 或者 jmap。如果一切都正常，JVM 方面可以通过指定Xss来减少单个 thread stack 的大小。另外也可以在系统层面，可以通过修改/etc/security/limits.confnofile 和 nproc 来增大 os 对线程的限制

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space这个意思是堆的内存占用已经达到-Xmx 设置的最大值，应该是最常见的 OOM 错误了。解决思路仍然是先应该在代码中找，怀疑存在内存泄漏，通过 jstack 和 jmap 去定位问题。如果说一切都正常，才需要通过调整Xmx的值来扩大内存。Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Meta space这个意思是元数据区的内存占用已经达到XX:MaxMetaspaceSize设置的最大值，排查思路和上面的一致，参数方面可以通过XX:MaxPermSize来进行调整(这里就不说 1.8 以前的永久代了)。Stack Overflow栈内存溢出，这个大家见到也比较多。Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError表示线程栈需要的内存大于 Xss 值，同样也是先进行排查，参数方面通过Xss来调整，但调整的太大可能又会引起 OOM。使用 JMAP 定位代码内存泄漏上述关于 OOM 和 Stack Overflo 的代码排查方面，我们一般使用 JMAPjmap -dump:format=b,file=filename pid来导出 dump 文件

通过 mat(Eclipse Memory Analysis Tools)导入 dump 文件进行分析，内存泄漏问题一般我们直接选 Leak Suspects 即可，mat 给出了内存泄漏的建议。另外也可以选择 Top Consumers 来查看最大对象报告。和线程相关的问题可以选择 thread overview 进行分析。除此之外就是选择 Histogram 类概览来自己慢慢分析，大家可以搜搜 mat 的相关教程。

日常开发中，代码产生内存泄漏是比较常见的事，并且比较隐蔽，需要开发者更加关注细节。比如说每次请求都 new 对象，导致大量重复创建对象；进行文件流操作但未正确关闭；手动不当触发 gc；ByteBuffer 缓存分配不合理等都会造成代码 OOM。

另一方面，我们可以在启动参数中指定-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError来保存 OOM 时的 dump 文件。