Arthas Star 突破 2.5 万啦开源地址：文档：

随着微服务的流行，应用更加轻量和高效，但是带来的困境是线上问题排查越来越复杂困难。传统的 Java 排查问题，需要重启应用再进行调试，但是重启应用之后现场会丢失，问题难以复现。

因此自 2018 年 9 月，阿里巴巴开源了久经考验，深受开发者喜爱的应用诊断利器 Arthas。

Arthas 通过创新的字节码织入技术，可以在应用无需重启时，查看调用上下文，高效排查问题；结合火焰图，可以直接定位热点，发现性能瓶颈；通过字节码替换，实现在线热更新代码；同时支持黑屏化和白屏化诊断，可以连接诊断大规模的集群。

在 2020 年 5 月时，我们做了 Arthas Star 破 2 万的回顾：

精益求精 | 开源应用诊断利器 Arthas GitHub Star 突破两万

冬去春又来，转眼间一年过去了，Arthas 的 Star 数突破 2.5 万了～

下面来回顾 Arthas 去年的一些数据和工作。

Arthas 过去一年的数据

1. Arthas Github Star 数突破 2.5W

2. Arthas Github Contributors 数

Arthas 的开源贡献者人数从 85 增长到 119，非常感谢他们的工作：

3. Arthas 登记公司数从 117 增长到 151 家

过去一年，Arthas 在工商银行、中原银行、朴朴科技、贝壳找房、斗鱼等生产场景落地，欢迎更多用户登记：。

工商银行打造在线诊断平台的探索与实践

4. Arthas 在线教程学习人次：133,996，学习时长：51798小时

人均体验时长 23 分钟以上。

5. Arthas zip 包月均下载 6.5w 次

上线了 Arthas 新网站之后，我们统计平均每个月 arthas zip 包下载 6.5 万次。所以保守估计，Arthas 平均每个月诊断 6W+ 台机器。

6. Arthas 在 ATA 年度技术搜索排行第 6

阿里内部的技术论坛 ATA 发布年度热搜关键词 top 100，Arthas 作为 Java 诊断神器是唯一进入 top 10 的非集团指定产品。Arthas 在阿里内部的受欢迎程度可见一斑。

Arthas 过去一年的工作

在过去的一年里，Arthas 发布了 19 个 release 版本，做了大量的改进，下面列出一些重点：

全新的 Bytekit 字节码增强框架完整支持 HTTP API，所有命令都完成适配Tenlet/WebSocket/HTTP API 支持统一的鉴权方案全新的热更新命令 retransformTunnel Server 支持集群部署，支持查看火焰图，内部上线支持流计算应用增加 arthas-spring-boot-starter 模块，并支持 endpoint，用户可以用编程方式引入 Arthas上线 arthas.aliyun.com 网站，更好服务国内用户

1. 全新的 Bytekit 字节码增强框架

Github:

Bytekit 框架可以通过简洁的注解来实现字节码增强，具体功能点：

丰富的注入点支持动态的 Binding可编程的异常处理比如在函数入口做增强：

    public static class SampleInterceptor {        @AtEnter(inline = true, suppress = RuntimeException.class, suppressHandler = PrintExceptionSuppressHandler.class)        public static void atEnter(@Binding.This Object object,                 @Binding.Class Object clazz,                @Binding.Args Object[] args,                 @Binding.MethodName String methodName,                @Binding.MethodDesc String methodDesc) {            System.out.println("atEnter, args[0]: " + args[0]);        }

比如在 Dubbo Filter 里插入 APM 代码：

@Instrument(Interface = "org.apache.dubbo.rpc.Filter")public abstract class DubboFilter_APM {    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {        System.err.println("invoker class: " + this.getClass().getName());        Result result = InstrumentApi.invokeOrigin();        return result;    }}

通过 Bytekit 框架，Arthas：

解决了多个 watch/trace 命令会重复某个类的问题统一使用一个 Transformer，解决了多个增强命令冲突问题实现了动态增强功能，通过指定 ListenerId，watch/trace 命令可以一起协作

2. HTTP API 支持

Http API 提供类似 RESTful 的交互接口，请求和响应均为 JSON 格式的数据。相对于 Telnet/WebConsole 的输出非结构化文本数据，Http API 可以提供结构化的数据，支持更复杂的交互功能。

3. 统一鉴权

在今天，应用的安全越来越受到重视。因此，诊断工具在提升诊断效率的同时，也要注意自身的安全性。

因为 Arthas 增加了 auth 命令，并且统一了 Telnet/WebSocket/HTTP API 的鉴权，参考：

4. 全新的热更新命令 retransform

之前，Arthas 里的 redefine 命令已经支持热更新功能，但是容易和 jad 命令或者其它 java agent 冲突。因此，我们开发了全新的 retransform 命令。

retransform 命令和 watch/trace 命令等是同一机制下实现的。如果对同一个类执行多个命令，则会经过下面的处理：

retransform 命令 -> watch 命令 -> trace命令

可以看到，retransform 命令执行后，不会影响 watch/trace 命令。

5. Tunnel Server 支持集群部署

通过 Arthas Tunnel Server/Client 可以远程管理/连接多个 Agent。Tunnel Server 新增加功能：

支持集群部署，支持 redis 存储支持 http proxy，查看火焰图

6. arthas-spring-boot-starter

通过 arthas-spring-boot-starter，用户可以直接以编程方式引入 Arthas，结合 Tunnel Server，可以轻松实现集群化管理。

7. 全新的网站 arthas.aliyun.com

之前，Arthas 的文档放在 github io 的域名下，经常访问失败。为了改进访问速度，因此，我们建设了全新网站，用户访问文档和下载 Arthas，都更加方便快捷。

Arthas 规划

去年，我们规划了三个目标：

RESTful API 支持全新的字节码框架 ByteKit插件化支持

实际上完成了 2.5 个，其中插件化支持，我们孵化出全新的 One Java Agent 项目来实现。

One Java Agent 项目的目标：

提供插件化支持，统一管理众多的 Java Agent插件支持 install/unstall，需要插件方实现接口支持传统的 java agent，即已经开发好的 java agent

从开源到现在，Arthas 在 Github 上一共有 1200 多个 Issue，最近我们回收了第一个 Issue：

在不断增强功能的同时，我们一直在持续改进 Arthas 的易用性。

不断改进帮助文档上线 arthas.aliyun.com ，改进国内用户访问速度为大部分命令准备交互式的在线教程

我们相信：赠人玫瑰之手，经久犹有余香，感谢广大用户的支持和喜爱。

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