解析Arthas协助排查线上skywalking不可用问题

目录
  • 前言
  • 使用到的工具arthas
  • 先定位问题一
    • 问题一:
    • 问题解决:
    • 功能说明
    • 参数说明
  • 定位问题二
    • 问题二:
    • 问题解决:
  • 结语

前言

首先描述下问题的背景,博主有个习惯,每天上下班的时候看下skywalking的trace页面的error情况。但是某天突然发现生产环境skywalking页面没有任何数据了,页面也没有显示任何的异常,有点慌,我们线上虽然没有全面铺开对接skywalking,但是也有十多个应用。看了应用agent端日志后,其实也不用太担心,对应用毫无影响。大概情况就是这样,但是问题还是要解决,下面就开始排查skywalking不可用的问题。

使用到的工具arthas

Arthas是阿里巴巴开源的一款在线诊断java应用程序的工具,是greys工具的升级版本,深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决:

  • 这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception?
  • 我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了?
  • 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗?
  • 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现!
  • 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况?
  • 有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态?
  • Arthas采用命令行交互模式,同时提供丰富的 Tab 自动补全功能,进一步方便进行问题的定位和诊断。

先定位问题一

查看skywalking-oap-server.log的日志,发现会有一条异常疯狂的在输出,异常详情如下:

2019-03-01 09:12:11,578 - org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker -3264081149 [DataCarrier.IndicatorPersistentWorker.endpoint_inventory.Consumser.0.Thread] ERROR [] - Validation Failed: 1: id is too long, must be no longer than 512 bytes but was: 684;
org.elasticsearch.action.ActionRequestValidationException: Validation Failed: 1: id is too long, must be no longer than 512 bytes but was: 684;
        at org.elasticsearch.action.ValidateActions.addValidationError(ValidateActions.java:26) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.action.index.IndexRequest.validate(IndexRequest.java:183) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequest(RestHighLevelClient.java:515) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequestAndParseEntity(RestHighLevelClient.java:508) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.index(RestHighLevelClient.java:348) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.apache.skywalking.oap.server.library.client.elasticsearch.ElasticSearchClient.forceInsert(ElasticSearchClient.java:141) ~[library-client-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.storage.plugin.elasticsearch.base.RegisterEsDAO.forceInsert(RegisterEsDAO.java:66) ~[storage-elasticsearch-plugin-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker.lambda$onWork$0(RegisterPersistentWorker.java:83) ~[server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at java.util.HashMap$Values.forEach(HashMap.java:981) [?:1.8.0_201]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker.onWork(RegisterPersistentWorker.java:74) [server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker.access$100(RegisterPersistentWorker.java:35) [server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker$PersistentConsumer.consume(RegisterPersistentWorker.java:120) [server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread.consume(ConsumerThread.java:101) [apm-datacarrier-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread.run(ConsumerThread.java:68) [apm-datacarrier-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
2019-03-01 09:12:11,627 - org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker -3264081198 [DataCarrier.IndicatorPersistentWorker.endpoint_inventory.Consumser.0.Thread] ERROR [] - Validation Failed: 1: id is too long, must be no longer than 512 bytes but was: 684;
org.elasticsearch.action.ActionRequestValidationException: Validation Failed: 1: id is too long, must be no longer than 512 bytes but was: 684;
        at org.elasticsearch.action.ValidateActions.addValidationError(ValidateActions.java:26) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.action.index.IndexRequest.validate(IndexRequest.java:183) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequest(RestHighLevelClient.java:515) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequestAndParseEntity(RestHighLevelClient.java:508) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.index(RestHighLevelClient.java:348) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
        at org.apache.skywalking.oap.server.library.client.elasticsearch.ElasticSearchClient.forceInsert(ElasticSearchClient.java:141) ~[library-client-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.storage.plugin.elasticsearch.base.RegisterEsDAO.forceInsert(RegisterEsDAO.java:66) ~[storage-elasticsearch-plugin-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker.lambda$onWork$0(RegisterPersistentWorker.java:83) ~[server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at java.util.HashMap$Values.forEach(HashMap.java:981) [?:1.8.0_201]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker.onWork(RegisterPersistentWorker.java:74) [server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker.access$100(RegisterPersistentWorker.java:35) [server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.oap.server.core.register.worker.RegisterPersistentWorker$PersistentConsumer.consume(RegisterPersistentWorker.java:120) [server-core-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread.consume(ConsumerThread.java:101) [apm-datacarrier-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]
        at org.apache.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread.run(ConsumerThread.java:68) [apm-datacarrier-6.0.0-alpha.jar:6.0.0-alpha]

可以看到,上面的异常输出的时间节点,以这种频率在疯狂的刷新。通过异常message,得知到是因为skywalking在写elasticsearch时,索引的id太长了。下面是elasticsearch的源码:

        if (id != null && id.getBytes(StandardCharsets.UTF_8).length > 512) {
            validationException = addValidationError("id is too long, must be no longer than 512 bytes but was: " +
                            id.getBytes(StandardCharsets.UTF_8).length, validationException);
        }

问题一:

通过日志,初步定位是哪个系统的url太长,skywalking在注册url数据时触发elasticsearch针对索引id校验的异常,而skywalking注册失败后会不断的重试,所以才有了上面日志不断刷的现象。

问题解决:

elasticsearch client在写es前通过硬编码的方式写死了索引id的长度不能超过512字节大小。也就是我们不能通过从ES侧找解决方案了。回到异常的message,只能看到提示id太长,并没有写明id具体是什么,这个异常提示其实是不合格的,博主觉得应该把id的具体内容抛出来,问题就简单了。因为异常没有明确提示,系统又比较多,不能十多个系统依次关闭重启来验证到底是哪个系统的哪个url有问题。这个时候Arthas就派上用场了,在不重启应用不开启debug模式下,查看实例中的属性对象。下面通过Arthas找到具体的url。

从异常中得知,org.elasticsearch.action.index.IndexRequest这个类的validate方法触发的,这个方法是没有入参的,校验的id属性其实是对象本身的属性,那么我们使用Arthas的watch指令来看下这个实例id属性。先介绍下watch的用法:

功能说明

让你能方便的观察到指定方法的调用情况。能观察到的范围为:返回值、抛出异常、入参,通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。

参数说明

watch 的参数比较多,主要是因为它能在 4 个不同的场景观察对象

参数名称 参数说明
class-pattern 类名表达式匹配
method-pattern 方法名表达式匹配
express 观察表达式
condition-express 条件表达式
[b] 在方法调用之前观察
[e] 在方法异常之后观察
[s] 在方法返回之后观察
[f] 在方法结束之后(正常返回和异常返回)观察
[E] 开启正则表达式匹配,默认为通配符匹配
[x:] 指定输出结果的属性遍历深度,默认为 1

从上面的用法说明结合异常信息,我们得到了如下的指令脚本:

watch org.elasticsearch.action.index.IndexRequest validate "target"

执行后,就看到了我们希望了解到的内容,如:

索引id的具体内容看到后,就好办了。我们暂时把定位到的这个应用启动脚本中的的skywalking agent移除后(计划后面重新设计下接口)重启了下系统验证下。果然疯狂输出的日志停住了,但是问题并没完全解决,skywalking页面上的数据还是没有恢复。

定位问题二

skywalking数据存储使用了elasticsearch,页面没有数据,很有可能是elasticsearch出问题了。查看elasticsearch日志后,发现elasticsearch正在疯狂的GC,日志如:

: 139939K->3479K(153344K), 0.0285655 secs] 473293K->336991K(5225856K), 0.0286918 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.03 secs]
2019-02-28T20:05:38.276+0800: 3216940.387: Total time for which application threads were stopped: 0.0301495 seconds, Stopping threads took: 0.0001549 seconds
2019-02-28T20:05:38.535+0800: 3216940.646: [GC (Allocation Failure) 2019-02-28T20:05:38.535+0800: 3216940.646: [ParNew
Desired survivor size 8716288 bytes, new threshold 6 (max 6)
- age   1:    1220136 bytes,    1220136 total
- age   2:     158496 bytes,    1378632 total
- age   3:      88200 bytes,    1466832 total
- age   4:      46240 bytes,    1513072 total
- age   5:     126584 bytes,    1639656 total
- age   6:     159224 bytes,    1798880 total
: 139799K->3295K(153344K), 0.0261667 secs] 473311K->336837K(5225856K), 0.0263158 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.03 secs]
2019-02-28T20:05:38.562+0800: 3216940.673: Total time for which application threads were stopped: 0.0276971 seconds, Stopping threads took: 0.0001030 seconds
2019-02-28T20:05:38.901+0800: 3216941.012: [GC (Allocation Failure) 2019-02-28T20:05:38.901+0800: 3216941.012: [ParNew
Desired survivor size 8716288 bytes, new threshold 6 (max 6)

问题二:

查询后得知,elasticsearch的内存配置偏大了,GC时间太长,导致elasticsearch脱离服务了。elasticsearch所在主机的内存是8G的实际内存7.6G,刚开始配置了5G的堆内存大小,可能Full GC的时候耗时太久了。查询elasticsearch官方文档后,得到如下的jvm优化建议:

  • 将最小堆大小(Xms)和最大堆大小(Xmx)设置为彼此相等。
  • Elasticsearch可用的堆越多,它可用于缓存的内存就越多。但请注意,过多的堆可能会使您陷入长时间的垃圾收集暂停。
  • 设置Xmx为不超过物理RAM的50%,以确保有足够的物理RAM用于内核文件系统缓存。
  • 不要设置Xmx为JVM用于压缩对象指针(压缩oops)的截止值之上; 确切的截止值变化但接近32 GB。

问题解决:

根据Xmx不超过物理RAM的50%上面的jvm优化建议。后面将Xms和Xmx都设置成了3G。然后先停掉skywalking(由于skywalking中会缓存部分数据,如果直接先停ES,会报索引找不到的类似异常,这个大部分skywalking用户应该有遇到过),清空skywalking缓存目录下的内容,如:

在重启elasticsearch,接着启动skywalking后页面终于恢复了

结语

整个问题排查到解决大概花了半天时间,幸好一点也不影响线上应用的使用,这个要得益于skywalking的设计,不然就是大灾难了。然后要感谢下Arthas的技术团队,写了这么好用的一款产品并且开源了,如果没有Arthas,这个问题真的不好定位,甚至一度想到了换掉elasticsearch,采用mysql来解决索引id过长的问题。Arthas真的是线上找问题的利器,博主在Arthas刚面世的时候就关注了,并且一直在公司推广使用,在这里再硬推一波。

以上就是解析Arthas协助排查线上skywalking不可用问题的详细内容,更多关于Arthas排查线上skywalking不可用的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Skywalking改成适配阿里云等带Http Basic的Elasticsearch服务

    目录 前言 skywalking项目结构 定位代码改动 注意事项 结语 前言 最近公司skywalking服务经常出现大盘空白的情况,经查明,是由于ES的写入瓶颈造成线程阻塞,数据没有落地到ES造成.后综合运维成本等方面考虑,准备使用阿里云提供的Elasticsearch服务,阿里云的ES无论内外网都加上了Http Basic认证,但是skywalking6.x提供的RestHighLevelClient客户端并没有适配带Http Basic基础认证的ES服务,所以需要稍加改动下skywalki

  • python实现skywalking的trace模块过滤和报警(实例代码)

      skywalking本身的报警功能,用起来视乎不是特别好用,目前想实现对skywalking的trace中的错误接口进行过滤并报警通知管理员和开发.所以自己就用python对skywalking做了二次数据清洗实现.项目方在了自己了github(https://github.com/shygit-dev/skywalking-cli-python)上了,有兴趣的同学可以做二次改造,共同学习.下面简单列出了代码内容: sw-trace.py #!/usr/bin/env python # _*

  • Elasticsearch写入瓶颈导致skywalking大盘空白

    目录 前言 问题定位 THREAD-B,找出当前阻塞其他线程的线程 解决方案 临时方案,SKYWALKING参数调优 最终方案-优化ES的写入性能 结语 前言 继上次skywalking出故障<解析Arthas协助排查线上skywalking不可用问题>不到一个月,线上skywalking又出毛病了.又是大盘空白,trace列表最近的数据都查询不出来,但是时间稍久的数据就能查询出来,如一天前的数据有,一个小时前的数据就没有,这个只是表象,最终查明症结是ES的服务写入瓶颈,导致写入写入数据的线程

  • net core下链路追踪skywalking安装和简单使用教程

    当我们用很多服务时,各个服务间的调用关系是怎么样的?各个服务单调用的顺序\时间性能怎么样?服务出错了,到底是哪个服务引起的?这些问题我们用什么方案解决呢,以前的方式是各个系统自己单独做日志,出了问题从暴出问题的服务开始一个一个服务的排查,耗时耗力,有些日志不全的,还不一定查得出来.好在现在有Skywalking链路追踪系统,可以不用写任何代码,就追踪到各个服务间的调用关系和性能状态等. 本文将从0开始搭建两个webapi项目,使用Skywalking来追踪他们之间的调用关系及响应时间.开发环境为

  • 解析Arthas协助排查线上skywalking不可用问题

    目录 前言 使用到的工具arthas 先定位问题一 问题一: 问题解决: 功能说明 参数说明 定位问题二 问题二: 问题解决: 结语 前言 首先描述下问题的背景,博主有个习惯,每天上下班的时候看下skywalking的trace页面的error情况.但是某天突然发现生产环境skywalking页面没有任何数据了,页面也没有显示任何的异常,有点慌,我们线上虽然没有全面铺开对接skywalking,但是也有十多个应用.看了应用agent端日志后,其实也不用太担心,对应用毫无影响.大概情况就是这样,但

  • Java线上问题排查神器Arthas实战原理解析

    概述 背景 是不是在实际开发工作当中经常碰到自己写的代码在开发.测试环境行云流水稳得一笔,可一到线上就经常不是缺这个就是少那个反正就是一顿报错抽风似的,线上调试代码又很麻烦,让人头疼得抓狂:而且debug不一定是最高效的方法,遇到线上问题不能debug了怎么办.原先我们Java中我们常用分析问题一般是使用JDK自带或第三方的分析工具如jstat.jmap.jstack. jconsole.visualvm.Java Mission Control.MAT等.但此刻的你没有看错,还有一款神器Art

  • JAVA线上常见问题排查手段(小结)

    在平时开发过程中,对于线上问题的排查以及系统的优化,免不了和Linux进行打交道.每逢大促和双十一,对系统的各种压测性能测试,优化都是非常大的一次考验.抽空整理了一下自己在线上问题排查以及系统优化的一些经验. 一.系统性能瓶颈在哪 我们常常提到项目的运行环境,那么运行环境包括哪些呢?一般包括你的操作系统.CPU.内存.硬盘.网络带宽.JRE环境.你的代码依赖的各种组件等等.所以系统性能的瓶颈往往是IO瓶颈.CPU瓶颈.内存瓶颈或者程序导致的性能瓶颈 登录到服务器上,我们使用TOP命令可以很全面的

  • java开发 线上问题排查命令详解

    前言 作为一个合格的开发人员,不仅要能写得一手还代码,还有一项很重要的技能就是排查问题.这里提到的排查问题不仅仅是在coding的过程中debug等,还包括的就是线上问题的排查.由于在生产环境中,一般没办法debug(其实有些问题,debug也白扯...),所以我们需要借助一些常用命令来查看运行时的具体情况,这些运行时信息包括但不限于运行日志.异常堆栈.堆使用情况.GC情况.JVM参数情况.线程情况等. 给一个系统定位问题的时候,知识.经验是关键,数据是依据,工具是运用知识处理数据的手段.为了便

  • JAVA线上常见问题排查手段汇总

    在平时开发过程中,对于线上问题的排查以及系统的优化,免不了和Linux进行打交道.每逢大促和双十一,对系统的各种压测性能测试,优化都是非常大的一次考验.抽空整理了一下自己在线上问题排查以及系统优化的一些经验. 一.系统性能瓶颈在哪 我们常常提到项目的运行环境,那么运行环境包括哪些呢?一般包括你的操作系统.CPU.内存.硬盘.网络带宽.JRE环境.你的代码依赖的各种组件等等.所以系统性能的瓶颈往往是IO瓶颈.CPU瓶颈.内存瓶颈或者程序导致的性能瓶颈 登录到服务器上,我们使用TOP命令可以很全面的

  • 一次线上mongo慢查询问题排查处理记录

    目录 一.简单介绍 二.事件脉络 1.起因 2.排查处理 3.问题分析 4.回顾 三.总结 一.简单介绍 mongo语句查询条件中出现null或空串,可能会导致索引失效,查询优化器无法选择正确的查询计划,出现慢查询引起服务异常 mongo查询的执行计划使用了LRU缓存,在很多种情况下会失效,导致重新选择执行计划并缓存,供后续同类查询直接使用: 服务开始时一直运行正常,当执行计划失效后,恰好出现null值的查询导致选择了错误的执行计划并缓存,后续正常的查询也会出现异常. 二.事件脉络 1.起因 用

  • 一次线上websocket返回400问题排查的实战记录

    目录 现象 抓包排查 问题定位 解决方案1 解决方案2 原因探讨 总结 现象 生产环境websocket无法正常连接,服务端返回400 bad request,开发及测试环境均正常. 抓包排查 src:nginx服务器 172.16.177.193 dst:imp应用服务器 172.16.177.218 问题定位 观察到header中的host值带有下划线,在一些中间件(如kafka.hadoop)中,对host中的特殊字符也有限制.由此猜测是header问题. 经排查,此header来自ngi

  • java排查一个线上死循环cpu暴涨的过程分析

    问题,打一个页面cpu暴涨,打开一次就涨100%,一会系统就卡的不行了. 排查方法,因为是线上的linux,没有用jvm监控工具rim链接上去. 只好用命令排查: top cpu排序,一个java进程cpu到500%了,什么鬼..... 查到对应java进程 jps || ps -aux | grep 端口 pid=13455 查看进程中线程使用情况 T排序 查看cpu占用time最高的线程编号 top -Hp 13455 有个线程9877 的时间一直在爆涨 获取线程十六进制地址9877 (十六

  • 记一次线上SpringCloud Feign请求服务超时异常排查问题

    由于近期线上单量暴涨,第三方反馈部分工单业务存在查询处理失败现象,经排查是当前系统通过FeignClient调用下游系统出现部分超时失败(异常代码贴在下方). Caused by: feign.RetryableException: Read timed out executing POST http://xxxx        at feign.FeignException.errorExecuting(FeignException.java:84) ~[feign-core-10.1.0.j

  • j2Cache线上异常排查问题解决记录分析

    目录 问题背景 问题分析 假设问题 小心求证 问题重现 问题解决 问题后记-下面才是真正的原因 重新假设 最终解决 问题背景 开发反馈,线上有个服务在运行一段时间后,就会抛异常导致redis缓存不可用.项目使用了j2Caceh,异常是j2Cache的RedisCacheProvider抛出来的,如: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisException: Could not get a reso

随机推荐