hprof教程
大部分内容参考http://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/58178.htm
J2SE中提供了一个简单的命令行工具来对java程序的cpu和heap进行 profiling，叫做HPROF。HPROF实际上是JVM中的一个native的库，它会在JVM启动的时候通过命令行参数来动态加载，并成为 JVM进程的一部分。
要使用hprof，可以通过在运行java程序时指定-agentlib或者-Xrunhprof参数来使用，它会将cpu、heap等想着信息保存到一份文件中（默认情况是当前目录的java.hprof.txt。
其实，HPROF产生的profiling数据可以是二进制的，也可以是文本格式的。这些日志可以用来跟踪和分析 java进程的性能问题和瓶颈，解决内存使用上不优的地方或者程序实现上的不优之处。二进制格式的日志还可以被JVM中的HAT工具来进行浏览和分析，用 以观察java进程的heap中各种类型和数据的情况。
一、HPROF的参数
通过以下命令执行hporf
java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
或者
java -Xrunhprof[:options] ToBeProfiledClass
HPROF 完整参数列表：
java -agentlib:hprof=help
HPROF: Heap and CPU Profiling Agent (JVM TI Demonstration Code)
hprof usage: java -agentlib:hprof=[help]|[=, ...]
Option Name and Value Description Default
--------------------- ----------- -------
heap=dump|sites|all heap profiling all
cpu=samples|times|old CPU usage off
monitor=y|n monitor contention n
format=a|b text(txt) or binary output a
file= write data to file java.hprof[.txt]
net=: send data over a socket off
depth= stack trace depth 4
interval= sample interval in ms 10
cutoff= output cutoff point 0.0001
lineno=y|n line number in traces? y
thread=y|n thread in traces? n
doe=y|n dump on exit? y
msa=y|n Solaris micro state accounting n
force=y|n force output to y
verbose=y|n print messages about dumps y
Obsolete Options
----------------
gc_okay=y|n
Examples
--------
- Get sample cpu information every 20 millisec, with a stack depth of 3:
java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 classname
- Get heap usage information based on the allocation sites:
java -agentlib:hprof=heap=sites classname
默认情况下，java进程profiling的信息（sites和dump）都会被 写入到一个叫做java.hprof.txt的文件中。大多数情况下，该文件中都会对每个trace，threads，objects包含一个ID，每一 个ID代表一个不同的观察对象。通常，traces会从300000开始。
默认，force=y，会将所有��信息全部输出到output文件中，所以如果含有 多个JVMs都采用的HRPOF enable的方式运行，最好将force=n，这样能够将单独的JVM的profiling信息输出到不同的指定文件。
interval选项只在 cpu=samples的情况下生效，表示每隔多少毫秒对java进程的cpu使用情况进行一次采集。
msa选项仅仅在Solaris系统下才有效， 表示会使用Solaris下的Micro State Accounting功能
二、hprof的使用方式
1、在eclipse中使用hporfile
2、命令行运行hprof
三、实际例子
注意，进行hprof分析时，会将整个JVM中的情况进行分析，不只是当前的类。
我们可以自己写一个java应用程序，但是例子 里将使用一个J2SE中已有的java应用程序，javac。
或者使用java -agentlib:hprof=heap=sites Hello.java命令
Heap Allocation Profiles（heap=sites）
以下是对一个java代码文件运行java编译 器javac的heap allocation profile日志的一部分：
Command used: javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java
从日志中可以看到程序在运行的每一个部分都消耗了多少内存的heap profile数据。以上日志可以看出，整个程序的heap中有44.73%的被分配给了java.util.zip.ZipEntry对象。同时可以观 察到，live data的数量跟所有allocated的总数是匹配atch的，这就说明GC可能在HPROF遍历整个heap搜集信息的很短的时间之前已经做过一次内 存回收了。通常情况下，live data的数量是会稍微少于所有allocated的总数的。
Heap Dump (heap=dump)
该选项用来对java进程的heap进行进行完 全的dump：
Command used: javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java
这样会产生一个非常大的输出文件，但是可以用任 何编辑器进行打开和搜索。但是，更好的观察和分析办法是通过HAT来进行分析和观察。所有用heap=sites选项中获取的信息这里也都可以获取到。另 外还加上一些特别的细节数据。如对每个对象的内存分配以及其引用的其他所有的对象。
该选项会使用很多的内存，因为它会将所有对象的 内存分配情况全部记录下来，同时也可能会影响到应用程序本身的性能，因为数据的产生会影响对象分配和资源回收。
CPU Usage Sampling Profiles (cpu=samples)
HPROF可以用来搜集java进程中各个threads的cpu使用情况：
HPROF会对java进程中所有的threads进行周期性的stack traces采集。以上count一列就表示在采集中有多少次的stack trace被HPROF发现，并且是active的（而不是指一个method被执行了多少次）。这些stack traces包括cpu的使用，哪些是cpu消耗热点。
那么以上日志中可以看出什么信息呢？第一，统计数据的样本数据是很少的，只有126次的采样，如 果是比较大的程序编译，那么应该能够产生更有代表性的数据。第二，该数据跟以上对heap=sites的采集数据比较匹配，ZipFile耗费了比较多的 cpu时间和调用次数。在以上采集中，可以发现，跟ZipFile相关的的性能在javac中都会消耗的比较高，该ZipFile的stack trace如下：
CPU Usage Times Profile (cpu=times)
HPROF可以通过对java应用程序的各个方 法中注入code的方式来搜集各个method的执行情况。对每个methods的执行情况进行跟踪，count以及时间消耗的搜集。这种技术叫做 Byte Code Injection。所以这种采集方式的运行比cpu=samples要慢很多，以下是采集数据日志：
这里的count代表着该方法被真正执行了多少次，并且方法thread消耗了多少精确的cpu 时间。
四、在Hadoop中使用hprof
在JobConf中，有几个配置选项是可以用来控制task profiling行为的。比如对一个job，想要开启对其tasks的profiling功能，并设置profiling相应的HPROF参数，可以按如下方式：
conf.setProfileEnabled(true);
conf.setProfileParams("-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6," +
"force=n,thread=y,verbose=n,file=%s");
conf.setProfileTaskRange(true, "0-2");
第一行表示打开profiling task的功能，该功能默认情况下是关闭的。调用该接口相当于设置配置选项 mapred.task.profile=true，可以利用这种方式在hadoop job提交命令行上动态指定。
第二行是通过conf接口来设置对tasks进行HPROF 的profiling的采集参数，采用profiling enable的方式运行的tasks，会采用每个task一个独立的JVM的运行方式运行（即使enable了job的jvm reuse功能）。HPROF相关的采集参数设置，可以见其他资料。该选项也可以通过设置 mapred.task.profile.params 选项来指定。
第三行表示对job的哪些tasks需要进行profiling采集，第一true参数表示采集的是map tasks的性能数据，false的话表示采集reduce的性能数据，第二个参数表示只采集编号为0,1,2的tasks的数据，（默认为0-2）。如果想要采集除2,3,5编号的tasks，可以设置该参数为: 0-1,4,6-
Example
还是拿wordcount来举例，提交job命令如下：
bin/hadoop jar hadoop-examples-0.20.2-luoli.jar wordcount /
-D mapred.reduce.tasks=10 /
-D keep.failed.task.files=fales /
-D mapred.task.profile=true /
-D mapred.task.profile.params="-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y,verbose=n,file=%s" /
$input /
$output
这样，当job运行时，就会对前三个task进行profiling的采集，采集信息包括cpu的采样信息，内存分配的信息数据，stack trace 6层的堆栈信息。这里需要注意的是，由于前三个tasks被进行了HPROF的性能采样，所以这几个tasks的执行效率会受到一定的影响，profiling的信息越详细，性能影响就越大。如下图，前三个map就明显比其他的map运行的要慢很多。
不过这种运行方式通常都不是线上运行方式，而是用来进行优化调试，所以关系不大。
而当job运行完成后，这三个tasks对应的profiling日志也会会传到提交机器上，供用户分析判断。如下图：
与此同时，tasks在tasktracker上也将这些profiling日志信息记录到了一个profile.out的日志文件中，该文件通常位于tasktracker机器上的上${HADOOP_HOME}/logs/userlogs/${attempt_id}下，和该task的stderr，stdout，syslog保存在同一个目录下，如下图：
该文件中的内容，还可以通过taskdetails.jsp的页面查看到。如下图：
有了这些信息，相信对于任何一位hadoop应用程序的开发者来说，就拥有了足够的定位job瓶颈的信息了。MR的应用程序开发同学，请优化您的job吧~~
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