前段時間在給公司項目做性能分析，從簡單的分析Log（GC log, postgrep log, hibernate statitistic），到通過AOP蒐集軟件運行數據，再到PET測試，感覺時間花了不少，性能也有一定的提升，但總感覺像是工作在原始時代，無法簡單順暢，又無比清晰的獲得想要的結果。遂花費了一定的時間，從新梳理學習了一下之前用過的關於jvm調優和內存分析的各種工具，包括JDK自帶的jps, jstack, jmap, jconsole，以及IBM的HeapAnalyzer等，這些工具雖然提供了不少功能，但其可用度，便捷度，遠沒達到IntelliJ之於Java開發那種地步。在偶然情況下，在雲棲社區上發現有人推薦Jprofiler，裝上使用版一用，發現果然是神器，特此推薦給大家。先聲明，這個軟件是商用的，網上有很多關於lisence的帖子，我這裏轉發，但是絕不推薦大家用破解版！
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然後，先轉一篇雲棲上的文章，然後再慢慢開始我們的Jprofiler之旅。
一.JProfiler是什麼
JProfiler是由ej-technologies GmbH公司開發的一款性能瓶頸分析工具(該公司還開發部署工具)。
其特點:
- 使用方便
- 界面操作友好
- 對被分析的應用影響小
- CPU,Thread,Memory分析功能尤其強大
- 支持對jdbc,noSql, jsp, servlet, socket等進行分析
- 支持多種模式(離線，在線)的分析
- 跨平臺
(圖1)
二.數據採集
Q1. JProfiler既然是一款性能瓶頸分析工具，這些分析的相關數據來自於哪裏？
Q2. JProfiler是怎麼將這些數據收集並展現的?
(圖2)
A1. 分析的數據主要來自於下面倆部分
1. 一部分來自於jvm的分析接口**JVMTI**(JVM Tool Interface) , JDK必須>=1.6
JVMTI is an event-based system. The profiling agent library can register handler functions for different events. It can then enable or disable selected events
例如: 對象的生命週期，thread的生命週期等信息
2. 一部分來自於instruments classes(可理解爲class的重寫,增加JProfiler相關統計功能)
例如：方法執行時間，次數，方法棧等信息
A2. 數據收集的原理如圖2
1. 用戶在JProfiler GUI中下達監控的指令(一般就是點擊某個按鈕)
2. JProfiler GUI JVM 通過socket(默認端口8849)，發送指令給被分析的jvm中的JProfile Agent。
3. JProfiler Agent(如果不清楚Agent請看文章第三部分"啓動模式") 收到指令後，將該指令轉換成相關需要監聽的事件或者指令,來註冊到JVMTI上或者直接讓JVMTI去執行某功能(例如dump jvm內存)
4. JVMTI 根據註冊的事件，來收集當前jvm的相關信息。 例如: 線程的生命週期; jvm的生命週期;classes的生命週期;對象實例的生命週期;堆內存的實時信息等等
5. JProfiler Agent將採集好的信息保存到**內存**中，按照一定規則統計好(如果發送所有數據JProfiler GUI，會對被分析的應用網絡產生比較大的影響)
6. 返回給JProfiler GUI Socket.
7. JProfiler GUI Socket 將收到的信息返回 JProfiler GUI Render
8. JProfiler GUI Render 渲染成最終的展示效果
三. 數據採集方式和啓動模式
A1. JProfier採集方式分爲兩種：Sampling(樣本採集)和Instrumentation
-
Sampling: 類似於樣本統計, 每隔一定時間(5ms)將每個線程棧中方法棧中的信息統計出來。優點是對應用影響小(即使你不配置任何Filter, Filter可參考文章第四部分)，缺點是一些數據/特性不能提供(例如:方法的調用次數)
Instrumentation: 在class加載之前，JProfier把相關功能代碼寫入到需要分析的class中，對正在運行的jvm有一定影響。優點: 功能強大，但如果需要分析的class多，那麼對應用影響較大，一般配合Filter一起使用。所以一般JRE class和framework的class是在Filter中通常會過濾掉。
注: JProfiler本身沒有指出數據的採集類型，這裏的採集類型是針對方法調用的採集類型 。因爲JProfiler的絕大多數核心功能都依賴方法調用採集的數據, 所以可以直接認爲是JProfiler的數據採集類型。
A2: 啓動模式:
-
Attach mode
可直接將本機正在運行的jvm加載JProfiler Agent. 優點是很方便，缺點是一些特性不能支持。如果選擇Instrumentation數據採集方式，那麼需要花一些額外時間來重寫需要分析的class。
Profile at startup
在被分析的jvm啓動時，將指定的JProfiler Agent手動加載到該jvm。JProfiler GUI 將收集信息類型和策略等配置信息通過socket發送給JProfiler Agent，收到這些信息後該jvm纔會啓動。
在被分析的jvm 的啓動參數增加下面內容：
語法: -agentpath:[path to jprofilerti library]
【注】: 語法不清楚沒關係，JProfiler提供了幫助嚮導.
(圖3)
Prepare for profiling:
和Profile at startup的主要區別：被分析的jvm不需要收到JProfiler GUI 的相關配置信息就可以啓動。
Offline profiling
一般用於適用於不能直接調試線上的場景。Offline profiling需要將信息採集內容和策略(一些Trigger, Trigger請參考文章第五部分)打包成一個配置文件(config.xml)，在線上啓動該jvm 加載 JProfiler Agent時，加載該xml。那麼JProfiler Agent會根據Trigger的類型會生成不同的信息。例如: heap dump; thread dump; method call record等
語法:
-agentpath:/home/2080/jprofiler8/bin/Linux-x64/libjprofilerti.so=offline,id=151,config=/home/2080/config.xml
【注】: config.xml中的每一個被分析的jvm的採集信息都有一個id來標識。
下面是使用了離線模式，並使用了每隔一秒dump heap 的Trigger：
四. JProfiler核心概念
-
Filter: 什麼class需要被分析。分爲包含和不包含兩種類型的Filter。
(圖4)
Profiling Settings: 收據收集的策略:Sampling和 Instrumentation，一些數據採集細節可以自定義.
(圖5)
Triggers: 一般用於**offline**模式，告知JProfiler Agent 什麼時候觸發什麼行爲來收集指定信息.
(圖6)
Live memory: class/class instance的相關信息。 例如對象的個數，大小，對象創建的方法執行棧，對象創建的熱點。
(圖7)
Heap walker: 對一定時間內收集的內存對像信息進行靜態分析，功能強大且使用。包含對象的outgoing reference, incoming reference, biggest object等
(圖8)
CPU views: CPU消耗的分佈及時間(cpu時間或者運行時間); 方法的執行圖; 方法的執行統計(最大，最小，平均運行時間等)
(圖9)
Thread: 當前jvm所有線程的運行狀態，線程持有鎖的狀態，可dump線程。
(圖10)
Monitors & locks: 所有線程持有鎖的情況以及鎖的信息
(圖11)
Telemetries: 包含heap, thread, gc, class等的趨勢圖(遙測視圖)
五. 實踐
爲了方便實踐，直接以JProfiler8自帶的一個例子來幫助理解上面的相關概念。
JProfiler 自帶的例子如下：模擬了內存泄露和線程阻塞的場景：
具體源碼參考: /jprofiler install path/demo/bezier
(圖12 )
(圖13 Leak Memory 模擬內存泄露, Simulate blocking 模擬線程間鎖的阻塞)
A1. 首先來分析下內存泄露的場景:(勾選圖13中 Leak Memory 模擬內存泄露)
1. 在**Telemetries-> Memory**視圖中你會看到大致如下圖的場景(在看的過程中可以間隔一段時間去執行Run GC這個功能)：看到下圖藍色區域,老生代在gc後(**波谷**)內存的大小在慢慢的增加(理想情況下，這個值應該是穩定的)
(圖14)
-
在 Live memory->Recorded Objects 中點擊**record allocation data**按鈕，開始統計一段時間內創建的對象信息。執行一次**Run GC**後看看當前對象信息的大小，並點擊工具欄中**Mark Current**按鈕(其實就是給當前對象數量打個標記。執行一次Run GC，然後再繼續觀察;執行一次Run GC，然後再繼續觀察...。最後看看哪些對象在不斷GC後，數量還一直上漲的。最後你看到的信息可能和下圖類似
(圖15 綠色是標記前的數量，紅色是標記後的增量)
在Heap walker中分析剛纔記錄的對象信息
(圖16)
(圖17)
點擊上圖中實例最多的class，右鍵**Use Selected Instances->Reference->Incoming Reference**.
發現該Long數據最終是存放在**bezier.BeaierAnim.leakMap**中。
(圖18)
在Allocations tab項中，右鍵點擊其中的某個方法，可查看到具體的源碼信息.
(圖19)
【注】:到這裏問題已經非常清楚了，明白了在圖17中爲什麼哪些實例的數量是一樣多，並且爲什麼內存在fullgc後還是回收不了(一個old 區的對象leakMap，put的信息也會進入old區, leakMap如回收不掉，那麼該map中包含的對象也回收不掉)。
A2. 模擬線程阻塞的場景(勾選圖13中Simulate blocking 模擬線程間鎖的阻塞)
爲了方便區分線程，我將Demo中的BezierAnim.java的L236的線程命名爲test
public void start() {
thread = new Thread(this, "test");
thread.setPriority(Thread.MIN_PRIORITY);
thread.start();
}
正常情況下，如下圖
(圖20)
勾選了Demo中"Simulate blocking"選項後，如下圖(注意看下下圖中的狀態圖標), test線程block狀態明顯增加了。
(圖21)
在**Monitors & locks->Monitor History**觀察了一段時間後，會發現有4種發生鎖的情況。
第一種:
AWT-EventQueue-0 線程持有一個Object的鎖，並且處於Waiting狀態。
圖下方的代碼提示出Demo.block方法調用了object.wait方法。這個還是比較容易理解的。
(圖22)
第二種:
AWT-EventQueue-0佔有了bezier.BezierAnim$Demo實例上的鎖，而test線程等待該線程釋放。
注意下圖中下方的源代碼, 這種鎖的出現原因是Demo的blcok方法在AWT和test線程
都會被執行，並且該方法是synchronized.
(圖23)
第三種和第四種:
test線程中會不斷向事件Event Dispatching Thread提交任務，導致競爭java.awt.EventQueue對象鎖。
提交任務的方式是下面的代碼:repaint()和EventQueue.invokeLater
public void run() {
Thread me = Thread.currentThread();
while (thread == me) {
repaint();
if (block) {
block(false);
}
try {
Thread.sleep(10);
} catch (Exception e) {
break;
}
EventQueue.invokeLater(new Runnable() {
@Override
public void run() {
onEDTMethod();
}
});
}
thread = null;
}
(圖24)
六. 最佳實踐
- JProfiler都會對一些特殊操作給予提示，這時候最好仔細閱讀下說明.
- "Mark Current"功能在某些場景很有效
- Heap walker一般是靜態分析在Live memory->Recorder objects的對象信息，這些信息可能會被GC回收掉，導致Heap walker中什麼也沒有顯示出來。這種現象是正常的。
- 可以才工具欄中Start Recordings配置一次性收集的信息
- Filter中include和exclude是有順序的，注意使用下圖**左下方**的**“Show Filter Tree”**來驗證一下順序
(圖25)
