Arthas是阿里开源的Java诊断工具，相比JDK内置的诊断工具，要更人性化，并且功能强大，可以实现许多问题的一键定位，而且可以一键反编译类查看源码，甚至是直接进行生产代码热修复，实现在一个工具内快速定位和修复问题的一站式服务。今天，我就带你使用Arthas定位一个CPU使用高的问题，系统学习下这个工具的使用。
首先，下载并启动Arthas：
curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar
dashboard命令用于整体展示进程所有线程、内存、GC等情况，其输出如下：
可以看到，CPU高并不是GC引起的，占用CPU较多的线程有8个，其中7个是ForkJoinPool.commonPool。ForkJoinPool.commonPool是并行流默认使用的线程池。所以，此次CPU高的问题，应该出现在某段并行流的代码上。
接下来，要查看最繁忙的线程在执行的线程栈，可以使用thread�-n命令。这里，我们查看下最忙的8个线程：
可以看到，由于这些线程都在处理MD5的操作，所以占用了大量CPU资源。我们希望分析出代码中哪些逻辑可能会执行这个操作，所以需要从方法栈上找出我们自己写的类，并重点关注。由于主线程也参与了ForkJoinPool的任务处理，因此我们可以通过主线程的栈看到需要重点关注
org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication类的doTask方法。接下来，使用jad命令直接对HighCPUApplication类反编译：
jad org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.highcpu.HighCPUApplication
可以看到，调用路径是main->task()->doTask()，当doTask方法接收到的int参数等于某个常量的时候，会进行1万次的MD5操作，这就是耗费CPU的来源。那么，这个魔法值到底是多少呢？
你可能想到了，通过jad命令继续查看User类即可。这里因为是Demo，所以我没有给出很复杂的逻辑。在业务逻辑很复杂的代码中，判断逻辑不可能这么直白，我们可能还需要分析出doTask的“慢”会慢在什么入参上。
这时，我们可以使用watch命令来观察方法入参。如下命令，表示需要监控耗时超过100毫秒的doTask方法的入参，并且输出入参，展开2层入参参数：
最后，我们使用ognl命令来运行一个表达式，直接查询User类的ADMIN_ID静态字段来验证是不是这样，得到的结果果然是0：
需要额外说明的是，由于monitor、trace、watch等命令是通过字节码增强技术来实现的，会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测，因此诊断结束要执行shutdown来还原类或方法字节码，然后退出Arthas。
在这个案例中，我们通过Arthas工具排查了高CPU的问题：
- 首先，通过dashboard�+�thread命令，基本可以在几秒钟内一键定位问题，找出消耗CPU最多的线程和方法栈；
- 然后，直接jad反编译相关代码，来确认根因；
- 此外，如果调用入参不明确的话，可以使用watch观察方法入参，并根据方法执行时间来过滤慢请求的入参。
可⻅，使用Arthas来定位生产问题根本用不着原始代码，也用不着通过增加日志来帮助我们分析入参，一个工具即可完成定位问题、分析问题的全套流程。
