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ArthasStar破2万的回顾：
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的开源贡献者人数从85增长到119，非常感谢他们的工作：
人均体验时长23分钟以上。
上线了Arthas新网站之后，我们统计平均每个月arthaszip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。
阿里内部的技术论坛ATA发布年度热搜关键词top100，Arthas作为Java诊断神器是唯一进入top10的非集团指定产品。Arthas在阿里内部的受欢迎程度可见一斑。
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：
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：
publicstaticclassSampleInterceptor{@AtEnter(inline=true,suppress=RuntimeException.class,suppressHandler=PrintExceptionSuppressHandler.class)publicstaticvoidatEnter(@Binding.ThisObjectobject,@Binding.ClassObjectclazz,@Binding.ArgsObject[]args,@Binding.MethodNameStringmethodName,@Binding.MethodDescStringmethodDesc){System.out.println("atEnter,args[0]:"+args[0]);}比如在DubboFilter里插入APM代码：
@Instrument(Interface="org.apache.dubbo.rpc.Filter")publicabstractclassDubboFilter_APM{publicResultinvoke(Invoker<>invoker,Invocationinvocation)throwsRpcException{System.err.println("invokerclass:"+this.getClass().getName());Resultresult=InstrumentApi.invokeOrigin();returnresult;}}通过Bytekit框架，Arthas：
HttpAPI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，HttpAPI可以提供结构化的数据，支持更复杂的交互功能。
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/HTTPAPI的鉴权，参考：
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javaagent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。
通过ArthasTunnelServer/Client可以远程管理/连接多个Agent。TunnelServer新增加功能：
通过arthas-spring-boot-starter，用户可以直接以编程方式引入Arthas，结合TunnelServer，可以轻松实现集群化管理。
之前，Arthas的文档放在githubio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。
去年，我们规划了三个目标：
实际上完成了2.5个，其中插件化支持，我们孵化出全新的OneJavaAgent项目来实现。
OneJavaAgent项目的目标：
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。
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。