jprofiler8使用小贴士

说明：本文的小贴士是针对jprofiler8的，其他版本上可能有不适用的地方

贴士一：使用jpenable监控，无需增加jvm参数和重启

  • jprofiler8服务端监控的时，有四种方式，主要为需要增加jvm参数和不需要增加jvm参数，离线模式和非离线模式，其中最简单的使用方式为：直接执行jprofiler8/bin/下面的jpenable，选择要监控的应用程序的pid，指定端口号

服务器执行如下：

qaperf@classb:~/perftest/jprofiler8/bin$ ./jpenable Connecting to org.apache.catalina.startup.Bootstrap start [14007] ... Please select the profiling mode: GUI mode (attach with JProfiler GUI) [1, Enter] Offline mode (use config file to setprofiling settings) [2]1Please enter a profiling port [31757]8849You can now use the JProfiler GUI to connect on port 8849

四种方式对比

 

贴士二：设置sampling或instrument采集模式

 

  •      jprofiler客户端连接时，可以设置监控方式，其中在Method clall recording中有      定制监控方法分为，instrumentation方式和sampling方式

    • instrumentation（注入）方式，是指在方法中注入字节码，记录监控信息，优点，结果更准确真实，监控的数据更多，包含调用次数等，缺点：性能开销大

    • sampling（采样）方式，是指，通过额外的线程，周期性的采集其他线程的执行信息，jprofiler8中默认的采集间隔为5ms（visualVM中默认的采样时间为100ms），优点：开销小；缺点：无法采集调用次数等信息，且对于执行时间短且调用频率高的接口存在采集遗漏的情况

 

 

贴士三：设置CPU Profiling的统计时间类型    

  • Cpu Profiling，统计方法的执行时间有两种：

    • 一种：Elapsed time：（wall clock time），统计的是从方法进入到离开的时间，这种统计方式简单，开销小，但是统计出来的时间可能比真实的CPU时间长

    • 一种：Estimated CPU time：（CPU time）真正的CPU时间，开销大

 

 

贴士四：CPU监控之Call Tree层的监控点      

 

  • 右键，通过view settings可以设置显示的数据内容，该图片上包含了总时间、inherent time（即该方法的执行时间减去节点的执行时间）、执行次数、对应的类和方法

  • 层级展开，同故宫百分比可以看到消耗CPU的比例，这个接口中，freemarker消耗CPU约为70%以上，为最消耗CPU的方法

  • 方法前面的图标，绿色的m表示method，如果通过上方的Aggregation level选择Class or Package，会对应变成紫色的C或者黄色的P；红色的箭头表示Servlets，圆球表示browser，即对应url；如果遇到其他的一些看不懂的图标可以参见jprofiler的help文档，非常的全面和细致

 

 

贴士五：CPU监控之hot spot的使用                 

 

  • 点击host spot 可以查看当前的热点方法，找到是哪些方法最消耗CPU

  • 其中Filter classes这儿有个设置，默认情况下是 show separately，是每个方法独立的时间统计，不包含调用关系，推荐使用Add to calling class，这个是包含所调用方法时间的统计，这个更能从业务上看到是因为什么导致的CPU消耗高

  • 点击+号展开热点方法，可以看到是哪些更上层的方法调用了它

 

 

 

 

贴士六：CPU监控之动态修改监控配置  

 

  • Profiling setting

  • 监控过程中，可以通过点击session setting 实时调整监控配置

  • 设置好后，点击Apply now可以立刻应用到当前监控中

 

 

 

 

使用精华总结

 

  1. 推荐使用jpenable的形式链接远程服务

  2. 推荐不改变jprofiler的默认配置方式

  3. CPU监控使用hot spot时，推荐查看下Add to calling class的统计结果，方便理解

  4. visualVm也是通过sampling的方式进行CPU Profiling分析的，但是这种方式有个弊端：当存在某些接口执行时间较短且高频繁调用时，不易发现；而且采样存在遗漏，统计的结果分析不很清楚，需要使用instrument的方式进行补充验证。

 

 

 

安大叔说

我们都是乌龟，背负着责任和梦想，也曾怨愤，终有一天，你会发现，它们成了你唯一不离不弃的依靠

 

posted @ 2017-01-11 15:48  安大叔  阅读(794)  评论(0)  编辑  收藏  举报