linux中如何排查Java问题
小编给大家分享一下linux中如何排查Java问题，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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Linux命令类
tail
最常用的tail -f
grep
awk
1 基础命令
2 匹配
3 内建变量
NR:NR表示从awk开始执行后，按照记录分隔符读取的数据次数，默认的记录分隔符为换行符，因此默认的就是读取的数据行数，NR可以理解为Number of Record的缩写。
FNR:在awk处理多个输入文件的时候，在处理完第一个文件后，NR并不会从1开始，而是继续累加，因此就出现了FNR，每当处理一个新文件的时候，FNR就从1开始计数，FNR可以理解为File Number of Record。
NF: NF表示目前的记录被分割的字段的数目，NF可以理解为Number of Field。
find
pgm
批量查询vm-shopbase满足条件的日志
tsar
tsar是咱公司自己的采集工具。很好用, 将历史收集到的数据持久化在磁盘上，所以我们快速来查询历史的系统数据。当然实时的应用情况也是可以查询的啦。大部分机器上都有安装。
top
top除了看一些基本信息之外，剩下的就是配合来查询vm的各种问题了
获得线程10进制转16进制后jstack去抓看这个线程到底在干啥
其他
排查利器
btrace
首当其冲的要说的是btrace。真是生产环境&预发的排查问题大杀器。简介什么的就不说了。直接上代码干
1、查看当前谁调用了ArrayList的add方法，同时只打印当前ArrayList的size大于500的线程调用栈
2、监控当前服务方法被调用时返回的值以及请求的参数
注意:
经过观察，1.3.9的release输出不稳定，要多触发几次才能看到正确的结果
正则表达式匹配trace类时范围一定要控制，否则极有可能出现跑满CPU导致应用卡死的情况
由于是字节码注入的原理，想要应用恢复到正常情况，需要重启应用。
Greys
说几个挺棒的功能(部分功能和btrace重合):
sc -df xxx: 输出当前类的详情,包括源码位置和classloader结构
trace class method: 相当喜欢这个功能! 很早前可以早JProfiler看到这个功能。打印出当前方法调用的耗时情况，细分到每个方法。
javOSize
就说一个功能
classes：通过修改了字节码，改变了类的内容，即时生效。所以可以做到快速的在某个地方打个日志看看输出，缺点是对代码的侵入性太大。但是如果自己知道自己在干嘛，的确是不错的玩意儿。
其他功能Greys和btrace都能很轻易做的到，不说了。
JProfiler
之前判断许多问题要通过JProfiler，但是现在Greys和btrace基本都能搞定了。再加上出问题的基本上都是生产环境(网络隔离)，所以基本不怎么使用了，但是还是要标记一下。
大杀器
eclipseMAT
可作为eclipse的插件，也可作为单独的程序打开。
Java三板斧，噢不对，是七把
jps
我只用一条命令：
jstack
普通用法:
native+java栈:
jinfo
可看系统启动的参数，如下
jmap
两个用途
1.查看堆的情况
2.dump
或者
3.看看堆都被谁占了? 再配合zprofiler和btrace，排查问题简直是如虎添翼
jstat
jstat参数众多，但是使用一个就够了
jdb
时至今日，jdb也是经常使用的。
jdb可以用来预发debug,假设你预发的java_home是/opt/taobao/java/，远程调试端口是8000.那么
sudo -u admin /opt/taobao/java/bin/jdb -attach 8000.
出现以上代表jdb启动成功。后续可以进行设置断点进行调试。
CHLSDB
CHLSDB感觉很多情况下可以看到更好玩的东西，不详细叙述了。查询资料听说jstack和jmap等工具就是基于它的。
plugin of intellij idea
key promoter
快捷键一次你记不住，多来几次你总能记住了吧？
maven helper
分析maven依赖的好帮手。
VM options
1、你的类到底是从哪个文件加载进来的？
2、应用挂了输出dump文件
jar包冲突
把这个单独写个大标题不过分吧？每个人或多或少都处理过这种烦人的case。我特么下边这么多方案不信就搞不定你?
打出所有依赖
只打出指定groupId和artifactId的依赖关系
vm启动脚本加入。在tomcat启动脚本中可见加载类的详细信息
vm启动脚本加入。在tomcat启动脚本中可见加载类的详细信息
greys的sc命令也能清晰的看到当前类是从哪里加载过来的
其他
dmesg
如果发现自己的java进程悄无声息的消失了，几乎没有留下任何线索，那么dmesg一发，很有可能有你想要的。
去找关键字oom_killer。找到的结果类似如下:
以上表明，对应的java进程被系统的OOM Killer给干掉了，得分为854.
解释一下OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控机器的内存资源消耗。当机器内存耗尽前，该机制会扫描所有的进程（按照一定规则计算，内存占用，时间等），挑选出得分最高的进程，然后杀死，从而保护机器。
dmesg日志时间转换公式:
log实际时间=格林威治1970-01-01+(当前时间秒数-系统启动至今的秒数+dmesg打印的log时间)秒数：
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