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
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推荐使用jpenable的形式链接远程服务
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推荐不改变jprofiler的默认配置方式
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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
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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