JAVA性能监控工具之Jprofiler

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一、代码质量保障

当前当码质量、安全、测试覆盖范围都有对应的工具及成熟的度量指标，但性能一直处于空缺阶段，建议将性能前置纳入开发 or 测试阶段可以解决大部分（预测在30~50%）性能问题（可以先实践在总结）。

 

二、当前性能测试存在的一些问题

性能测试工具选型、及jvm调优、方案设计非重要，否则会做很多无用功。

 

三、Java代码监控及分析工具

3.1 jporfiler

工具描述：Jprofiler java开发软件性能测试工具 方便开发期测试开发软件的性能,提高开发效率,同时也保证软件性能。

优点：

1、  CPU,Thread,Memory分析功能尤其强大

2、  支持对jdbc,慢Sql监控,jsp, servlet, socket等进行分析

3、  支持多种模式(离线，在线)的分析

4、  支持IDEA、eclipse插件，若在生产过程中识别代码性能问题将能解决大部分性能问题。保守在30~50%左右。

5、 支持跨平台：windows、liunx、macos...

缺点：

1、在吞吐量很高的时候jprofiler工具自己也无法响应,本生也会消耗一定的性能。且在某些条件下还发现不了泄漏

2、jprofiler在启动的时候比较消耗服务器资源，单进程cpu%在100左右。

3、当接口响应较快时同一场景打开jprofler与不打开jprofiler cpu使用相差7~20%，内存使用率在20%左右。

4、jprofiler监控本身会将监控数据写入磁盘，5s写一次，请求较快时jprofile 要记录的东西比较多会导致监听服务进程异常终止。

注：性能测试过程中不建议打开，当存在问题可以打开监控采集数据。

3.2 jvisualvm

工具描述：Jdk自带的jvm监控工具jvisualvm 通过检测 JVM 中加载的类和对象信息等帮助分析内存使用情况

优点：

1、不需要额外安装，只需要配置远程jmx连接即可。

2、JVM运行时的JVM参数、系统参数、堆栈、CPU使用等信息。可分析本地应用及远程应用

缺点：不能监控慢sql。

3.3 MAT

工具描述：java内存溢出性能分析工具

优点：

1、 支持IDEA插件

2、单线的内存泄漏分要此功能比较有优势

缺点：功能单一

四、安装

 

下载地址：https://www.ej-technologies.com/download/jprofiler/version_92

五、视图使用说明

5.1 Telemetries 遥测视图

 

5.2 Live Memory-内存视图

该视图专注于对象的内存分配情况，包含以下选项卡

All Objects

 

显示堆中实时的对象情况：显示某种类型（聚合级别可以是类、包等）对象的数量（Instance Count）、浅尺寸（Shallow size）关于浅尺寸的计算：

普通对象大小的计算不包括引用、类变量，由变量本身地址、基本类型的变量占用的内存等组成

数组整体计算，不分为单个元素计算大小/数量

注意，有些对象虽然没有引用，但是可能没被GC回收，可以手工Run GC

右击某一类型，可以转到Class Tracker或者Heaper Walker视图

Recorded Objects

 

显示已经进行记录的对象。与All Objects相比，可以查看对象分配调用树（Allocation Call

Tree）、分配热点（Allocation Hot Sports）点击工具栏：Start Memory，可以录制对象分配

Allocation Call Tree

显示选中的、已录制对象类型的分配调用数，分析调用栈的哪些栈帧比较消耗资源。从线程执行开始处，一直追溯到对象被创建的地方，显示对象占用内存的大小。

 

Allocation Hot Sports

显示选中的、已录制对象类型的分配热点：以创建对象的方法为根显示调用树，一般看 hot sports

 

Class Tracker

显示选中类型对象的实例个数的曲线图

5.3 Heap Walker –堆遍历视图

该视图用于静态分析堆快照，在生成快照之前，会进行一次Full GC。包含以下选项卡:

Classes

类似于Memory Views的All Objects，可以显示快照中所有对象的数量、大小。右击选择Use Selected Instances，则可以显示单种类型的数据。

Allocations

分析对象分配情况：包括4种显示方式：Cumulated Allocation Tree：累积调用树，显示对象分配调用树，包含对象sizeAllocation Tree：调用树，显示对象分配调用树，包含对象sizeAllocation

Tree Map：以Tree Map形式显示调用树Allocation

Hot spots：显示分配对象最多的方法

Biggest Objects

显示占用内存最多的对象

References

显示单种类型的引用情况包含4种显示方式：Incoming references：其它对象对每一个选中对象的引用Outcoming references：每一个选中对象对其它对象的引用。Cumulated Incoming

references：显示其它对象、字段对选中对象类型的总体引用统计Cumulated 。Outcoming references：显示选中对象类型对其它对象、字段的总体引用统计。

Time

分析对象分配的消耗时间。

Inspections

提供多种精细的对象分配分析方式。

Graph

图形化方式显示对象的引用图。

5.4 CPU Views –CPU视图

该视图用于分析方法的CPU占用时间，通过执行时间越长则占用CPU的资源则越多包括以下选项卡：

Call Tree

 

显示自顶而下的调用堆栈的树，树的根是线程开始处，树的分叉表示的不同的调用路径。暗红色显示当前节点及其子节点消耗的时间、高亮红色显示本级节点消耗的时间。

显示未过滤类对过滤类的直接调用，不显示深入的调用，在被过滤类的左上角显示红三角。main方法、线程的run方法总是显示，不予过滤。

通过Profiling

Settings可以选择CPU时间的度量方式：Elapsed

time/Estimated CPU time，前者为Wall clock time（物理世界真实时间），后者为占用CPU的时间。由于操作系统的固有限制，10ms以下的时间可能不具有统计学意义。

界面右上角的Thread Status用于选择参与分析的线程状态，通常选择Runnable来分析性能问题，有时可以结合Net I/O、Blocked。

工具栏Start Tracking，可以追踪某些任务在不同线程之间的传递（调用点/执行点Call site/Execution site）

Hot Spots

 

显示耗时最高的方法调用，显示消耗时间、平均消耗时间、调用次数等字段，以耗时方法为根，可以追溯到线程启动处Filtered Classes设置：选择被过滤类占用时间，可以单独列出，或者算在调用它的元素上（main、线程run不能过滤）每个方法可能被多个调用栈调用，百分比显示不同调用栈对此方法的固有时间的“贡献”不显示Total time，只显示Inherent  Time

Call Graph

 

显示方法调用的序列，包括某个方法的调用与被调用情况

Method Stat

点击工具栏图标，可以录制方法的统计信息并进行分析

Call Tracer

点击工具栏图标，可以对方法调用进行跟踪

5.5 Thread –线程视图

该视图用于分析线程的状态和历史分析、检测死锁，并可以获取线程快照，包含以下选项卡：

Thread History

 

线程状态时间线，可以选择显示活着的或者死去的线程。

绿色：Runnable：表示线程可以接受CPU调度，但不一定正在占用CPU，和线程优先级、调度算法、系统负载有关

黄色：Waiting：表示线程正在睡眠（java.lang.Thread.Sleep），或者在监视器上等待（java.lang.Object.wait），前者不会放弃占有的监视器

红色：Blocked：表示线程被阻塞，正在积极尝试进入同步区

浅蓝色：Net

I/O：线程正在等待网络操作的完成，监听Socket或者读写Socket时产生此状态

Thread Monitor

显示线程的开始结束时间、父线程、状态等信息

Thread Dumps

获取线程快照，可以分析瞬时系统各线程的调用栈

5.6 Monitor Views-监视器视图

该视图用于锁状态检测，包含以下选项卡:

Current Locking  Graph

 

当前锁状态图，显示监视器、以及在监视器上等待的线程。

黑色箭头表示当前拥有此监视器的线程

红色虚线表示被阻塞的线程（积极尝试获得锁）

黄色箭头表示在监视器上等待的线程（java.lang.Object.wait）

Current Monitors

 

显示当前活动的监视器，包括监视器状态、监视器类、等待线程、拥有者线程等信息

Locking History  Graph

可以录制监视器锁定的历史

Monitor History

可以显示所有监视器的历史

Monitor Usage Stat

以监视器、线程等方式分组，显示监视器的使用统计，包括阻塞次数、阻塞持续时间、等待次数、等待持续时间等

5.7 Database-数据库视图

该视图用于查看jdbc连接及执行情况，包括以下选项

Time lineIdle

 

颜色：黄色,表示:空闲的

Statement execution:颜色:绿色，表示：语句执行

Perpared Statement execution：颜色：蓝色，表示：准备执行。

Batch execution：颜色：紫色，表示批量执行。

Connections

连接数，连接id,开始时间，结束时间，事件个数，事件执行持续时间

Call Tree

 

显示自顶而下的调用堆栈的树，树的根是线程开始处，树的分叉表示的不同的调用路径。暗红色显示当前节点及其子节点消耗的时间、高亮红色显示本级节点sql执行消耗的时间。

界面右上角的Thread Status用于选择参与分析的线程状态，通常选择Runnable来分析性能问题，有时可以结合Net I/O、Blocked。

Hot Spot

 

显示耗时最高的方法调用，显示消耗时间、平均消耗时间、调用次数等字段，以耗时方法为根，

Conection leacks

连接泄漏 ，连接完后没有关闭

Telemetries执行时间分布图

events

连接事件

Trackes

工具栏Start Tracking，可以追踪某些任务在不同线程之间的传递（调用点/执行点Call site/Execution site）

5.8 JavaEE以及探针（JEE & Probes）

可以使用多种探针来检测不同的应用领域，包括：JDBC、JPA/Hibernate、JNDI、JMS、Servlet、RMI、Socket、WebServices、Files等。

六、性能测试分析

6.1 内存泄漏的现象

a. 在服务器中执行某些批量操作的时候，发现内存只升不降；就算gc后，内存也不能被完全释放；

b. 除非重启tomcat服务器，内存永远不会被释放，反复执行这些操作，会导致无可用内存，会导致进程被kill。

6.2 内存分析

系统的内存消耗过多往往有以下几种原因：

a、频繁创建Java对象，如：数据库查询时，没分页，导致查出表中所有记录；

b、存在大对象，如：读取文件时，不是边读边写而是先读到一个byte数组，这样如果读取的文件时50M则仅此一项操作就会占有JVM50M内存。

c、存在内存泄漏，导致已不被使用的对象不被GC回收，从而随着系统使用时间的增长，内存不断受到解压，最终OutOfMemory。

6.3 CPU 分析

 

a、CPU消耗的分布及时间(cpu时间或者运行时间); 方法的执行图; 方法的执行统计(最大，最小，平均运行时间等)

b、主要看hot spots看那个资源耗时时间，平均时长，及访问次数。

c、请求响应时时间越长越消耗CPU。

 

6.4 线程分析

线程的运行情况可以直接反应出系统的瓶颈所在，对线程一般有以下三个关注点：

a、Web容器的线程最大数管理，Web容器允许开启的线程数与系统要求的最大并发数有一定的对应关系，通常是Web容器运行的线程数略大于最大并发数，以Tomcat为例，在{$tomcat}/conf/server.xml文件的Connector选项里配置maxThreads，它的默认值时150；

b、线程阻塞；

c、线程死锁。

d、亮蓝色表示线程在 Net I/O操作，线程在等待 JAVA库的网络操作完成。在线程监听 socket连接或者等待读写数据到 socket中时，会产生这种状态

6.5 database分析

主要看 Hot Spots显示耗时最高的方法调用，显示消耗时间、平均消耗时间、调用次数等字段，以耗时方法为根。

 

a、sql执行较慢的需要优化sql。

b、执行次数较多也需要处理。

c、查看db最大线程数是多少，是否满足当前业务，如果不满足需要调整。

d.  在性能执行过程中若接口请求较快时需要添加一定的think time，这个根据项目而定，一般在100ms左右。

原文：https://www.cnblogs.com/jinanxiaolaohu/p/12092338.html