我的系统有bug？你可得有证据！

Posted 2021-10-30 程序员大咖

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来源丨小姐姐味道（ID：xjjdog）

原创：小姐姐味道（微信公众号ID：xjjdog），欢迎分享，转载请保留出处。

我在以前，分析过很多实际运行的故障，并把它做成了专辑，有十几篇文章，点击下面链接即可查看。

《故障看人性》

你要知道，在线下、在测试开发环境能够发现的bug，都是些小儿科。只有到了线上才发生的bug，你才会知道它的凶残。数据错乱，逻辑中断，进程死亡。处在如此问题场景下的你，are you ok？

问题频繁发生，故障难以定位，cto怒而呵斥，“你们难道不能在线上调试一下问题的发生根本么？要形成一套可行的方法论！”

从这种训话可以看出，cto的技术水准一般，但太极修养十分了得。在平常的表达中，在一篇报告中，不要出现技术术语，不要把话说的太死，是一个cto基本的素养。

但是活儿总是要有人干的，公司所有人都打太极，最后将形成一个虚幻的世界，不利于整个组织的健康发展。今天，我们就简单的聊一下线上程序，要留下哪些证据。

1. 证据

问题之所以成为问题，是因为它留下了证据。没有证据的问题，你虽然看到了影响结果，但是你无法找到元凶。比如，某个同学在办公室的饮水机里放了巴豆，让所有同事都畅快淋漓的发泄了一下。但由于没有安装监控，你也就无法找到这个可恶的同学。

而且问题通常都具有人性化，当它发现无法发现它的时候，它总会再次出现。就如同罪犯发现了漏洞，还会再次尝试利用它。

所以，要想处理线上问题，你需要留下问题发生的证据，这是重中之重。如果没有这些东西，你的公司，绝对会陷入无尽的扯皮之中。

1.1 日志证据

日志是最常见的作法。通过在程序逻辑中进行打点，配合Logback等日志框架，可以快速定位到发生问题的代码行。我们需要看一下bug的详细发生过程，对可能发生问题的逻辑进行详细的日志记录，进行更加细致的日志输出，在发生问题的时候，就可以切换到debug进行调试。

在SpringBoot中，可以通过actuator来动态调整相应类的日志级别。在下面的路径中，可以看到日志级别的具体信息。

localhost:8080/actuator/{loggers}

通过发送POST请求到具体的日志控制器，就可以实现动态更改。

curl -X POST \\
  http://localhost:8080/actuator/loggers/<Package/Class> \\
  -d '{"configuredLevel":"<LEVEL>"}'

但bug的发生频率可能很小，我们开启了debug后，可能等了好几天，同样的问题也没有再次复现，这是最让人头疼的事情。

接入一些APM平台是非常有必要的。最新的opentelemetry，同时记录了Traces, Metrics, Logs等三种格式的数据，对问题的分析支持非常大。

记录详细的监控信息也是非常有必要的，可以看到监控指标的历史时序，辅助我们查找排查问题。

1.2 JVM证据

在事故出现的时候，通常并不是那么温柔。你可能在半夜里就能接到报警电话，这是因为很多定时任务都设定在夜深人静的时候执行。

这个时候，再去看 jstat 已经来不及了，我们需要保留现场。这个便是看门狗的工作，看门狗可以通过设置一些 JVM 参数进行配置。

Java8的gc日志配置和8以后的版本差异很大，下面直接给出相应的配置示例。

java8：

-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintTenuringDistribution 
-Xloggc:/tmp/logs/gc_%p.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
-XX:HeapDumpPath=/tmp/logs -XX:ErrorFile=/tmp/logs/hs_error_pid%p.log 
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow

java8+:

-verbose:gc -Xlog:gc,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file
=/tmp/logs/gc_%p.log:tags,uptime,time,level -Xlog:safepoint:file=/tmp
/logs/safepoint_%p.log:tags,uptime,time,level -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
-XX:HeapDumpPath=/tmp/logs -XX:ErrorFile=/tmp/logs/hs_error_pid%p.log 
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow

2. 分析

问题分析是最困难的一环。有了证据环节，我们就避免了靠猜去找问题的现状，但如何在这些分散的信息和复杂的路径中，找到问题的根本原因，是非常有挑战的。

如果是大范围的bug，那么强烈建议直接在线上进行调试。不太推荐使用Arthas等工具动态的修改字节码进行测试，当然也不推荐IDEA的远程调试。相反，推荐使用类似金丝雀发布的方式，导出非常小的一部分流量，构造一个新的版本进行测试。如果你没有金丝雀发布平台，类似nginx的负载均衡工具也可以通过权重做到类似的事情。

在这个新的小版本中，你可以尽情的输出日志，把所有的输入输出都打印到日志里。大多数情况下，你能够通过日志很快发现这个问题。

缓存会是bug产生非常重要的一个影响因素。因为缓存和db通常不在一个基础设施中，通常会存在一致性问题。即使选用了cache aside pattern，实现了延时双删，在某些情况下，数据仍然会发生一致性问题。这种偶发的不一致问题，因为发生频率低，触发条件苛刻，一点发生会非常难以发现。所以一些非常关键的业务，通常会提供一键删除缓存的功能。如果清掉缓存之后，问题消失，那大可不必浪费时间花费在这种小概率事件上。

多线程是另外一个容易出现问题的地方，每个逻辑都必须仔细的进行评估。因为多线程是异步的，有些逻辑只能通过手工去推理，灰度的线上程序可能永远没有条件走到这一步。这个时候，给线程起一个合适的名字，是非常有必要的，这通常是由ThreadFactory去做的。

比如，有些同学，喜欢将字符串拼接起来直接打印成日志。

logger.debug("the request info: userId:{} tel:{},role:{},timeCost:{}")

这二种方式不是说不好，但在你处理问题的时候，就会遇到很多障碍，日志的输出不应该太随意。

logger.debug("the request info$ userId{}|tel:{}|role:{}|timeCost:{}")

通过这种方式，我们可以很容易的利用各种Linux工具，比如sed、awk、grep进行分析。在日志输出的时候，要有一定的技巧，否则你就只能使用肉眼去分析。

3. 总结

要想解决问题，就得通过不断的试错。试错并不是盲目的，我们必须要有各种证据的支持。手机证据最有效的是通过日志，尤其是有一定规律的日志信息。除了分析正常的业务逻辑，数据问题或者多线程问题，同样是常见的bug引起原因。

日志系统与监控系统，对硬件的需求是比较大的，尤其是你的请求体和返回体比较大的情况下，对存储和计算资源的额要求更是高。它的硬件成本，在整个基础设施中，占比也是比较高的。但这些证据信息，对分析问题来说，是非常有必要的。所以即使比较贵，很多公司依然会有很大的投入在这上面，包括硬件投入和人力投入。

如果你想要这样的功能但是没钱也没人？其实那也没关系，雇一个会扯皮的CTO，你的这些问题和bug，都会在你面前消失不见的。

作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。

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