最近在工作中經(jīng)常和性能壓測工作打交道,積累了一些性能分析經(jīng)驗,我覺得這些經(jīng)驗對每一個開發(fā)者都有幫助的,能開發(fā)出性能高的代碼也是我們的最終目標(biāo)。
由易到難,我們逐步介紹不同命令的用法和好處,這些命令是如何幫助我們開發(fā)人員進(jìn)行性能分析的。
一、開發(fā)者的自測利器-Hprof命令
1、示例演示
例子程序:
/**
* PROJECT_NAME: test
* DATE: 16/7/22
* CREATE BY: chao.cheng
**/
public class HProfTest {
public void slowMethod() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void slowerMethod() {
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
HProfTest test = new HProfTest();
test.slowerMethod();
test.slowMethod();
}
}
注:這是一段測試代碼通過sleep方法進(jìn)行延時,在程序運行過程中很慢,我想知道到底是哪段程序影響的整體性能呢?
我在這個java程序中,加了如下運行參數(shù):
-agentlib:hprof=cpu=times,interval=10
/*
times:java函數(shù)的執(zhí)行時間
hprof=cpu是針對cpu統(tǒng)計時間
interval=10 采樣10次
*/
再次運行這段程序顯示如下圖:
這時候還發(fā)現(xiàn)在工程目錄里面,多了一個文本文件java.hprof.txt,如下圖所示:
內(nèi)容如下:
CPU TIME (ms) BEGIN (total = 11542) Fri Jul 22 11:00:34 2016
rank self accum count trace method
1 86.65% 86.65% 1 303422 com.test.HProfTest.slowerMethod
2 8.66% 95.31% 1 303423 com.test.HProfTest.slowMethod
3 0.25% 95.56% 36 300745 java.util.zip.ZipFile.<init>
4 0.20% 95.76% 36 300434 java.lang.String.equals
5 0.13% 95.89% 14 301138 java.net.URLStreamHandler.parseURL
6 0.11% 96.01% 6 301339 java.net.URLClassLoader$1.run
7 0.10% 96.10% 14 301124 java.lang.String.<init>
8 0.09% 96.19% 3407 300355 java.lang.String.charAt
9 0.08% 96.27% 36 300443 java.io.UnixFileSystem.normalize
注:通過上面內(nèi)容可以看到,哪個類的方法執(zhí)行時間長,耗費了cpu時間,一目了然,方便我們快速定位問題。
2、命令的具體講解
hprof不是獨立的監(jiān)控工具,它只是一個java agent工具,它可以用在監(jiān)控Java應(yīng)用程序在運行時的CPU信息和堆內(nèi)容,使用java -agentlib:hprof=help
命令可以查看hprof的使用文檔。
通過上圖可以看到這個工具非常強(qiáng)大,可以統(tǒng)計的東西很多,上面的例子統(tǒng)計的是cpu時間,同樣我們還可以統(tǒng)計內(nèi)存占用的dump信息。
如:-agentlib:hprof=heap,format=b,file=/test.hprof
這個hprof小工具,非常方便我們在用JUnit自測代碼的時候結(jié)合使用,既可以解決業(yè)務(wù)上的BUG,又能夠在一定程序上解決可發(fā)現(xiàn)的性能問題,非常實用。
二、性能排查工具-pidstat
1、示例演示
例子程序:
/**
* PROJECT_NAME: test
* DATE: 16/7/22
* CREATE BY: chao.cheng
**/
public class PidstatTest {
public static class PidstatTask implements Runnable {
public void run() {
while(true) {
double value = Math.random() * Math.random();
}
}
}
public static class LazyTask implements Runnable {
public void run() {
try {
while (true) {
Thread.sleep(1000);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
new Thread(new PidstatTask()).start();
new Thread(new LazyTask()).start();
new Thread(new LazyTask()).start();
}
}
注:這是一段測試用的java程序,將其運行起來。
在命令行輸入:
pidstat -p 843 1 3 -u -t
/*
-u:代表對cpu使用率的監(jiān)控
參數(shù)1 3:表示每秒采樣一次,一共三次
-t:將監(jiān)控級別細(xì)化到線程
*/
運行命令顯示如下圖所示:
注:其實中TID就是線程ID,%usr表示用戶線程使用率,從圖中可以看到855這個線程占用cpu非常的高。
再輸入如下命令:
jstack -l 843 > /tmp/testlog.txt
查看testlog.txt顯示如下部分內(nèi)容:
注:我們關(guān)注的是日志文件的NID這個字段,它對應(yīng)的就是我們上面說的TID,NID是TID的16進(jìn)制表示,將上面的十進(jìn)制855轉(zhuǎn)換成十六進(jìn)制為357,在日志中進(jìn)行搜索看到如下內(nèi)容:
"Thread-0" prio=10 tid=0x00007f7d90103800 nid=0x357 runnable [0x00007f7d943d5000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at PidstatTest$PidstatTask.run(PidstatTest.java:13)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
Locked ownable synchronizers:
- None
以此可以推斷出有性能瓶頸的程序點。
2、pidstat具體命令詳解
pidstat是一個功能非常強(qiáng)大的性能監(jiān)測工具,他是Sysstat的組件之一,可以從http://sebastien.godard.pagesperso-orange.fr/download.html 進(jìn)行下載,下載后可以通過./configure
等命令進(jìn)行安裝,這個命令的強(qiáng)大之處在于不僅可以監(jiān)控進(jìn)程的性能情況,也可以監(jiān)控線程的性能情況。
pidstat監(jiān)控cpu常用顯示字段內(nèi)容如下:
1、PID - 被監(jiān)控的任務(wù)的進(jìn)程號
2、%usr - 當(dāng)在用戶層執(zhí)行(應(yīng)用程序)時這個任務(wù)的cpu使用率,和 nice 優(yōu)先級無關(guān)。注意這個字段計算的cpu時間不包括在虛擬處理器中花去的時間。
3、%system - 這個任務(wù)在系統(tǒng)層使用時的cpu使用率。
4、%guest - 任務(wù)花費在虛擬機(jī)上的cpu使用率(運行在虛擬處理器)。
5、%CPU - 任務(wù)總的cpu使用率。在SMP環(huán)境(多處理器)中,如果在命令行中輸入-I參數(shù)的話,cpu使用率會除以你的cpu數(shù)量。
6、CPU - 正在運行這個任務(wù)的處理器編號。
7、Command - 這個任務(wù)的命令名稱。
pidstat監(jiān)控io常用的字段顯示內(nèi)容如下:
1、kB_rd/s - 任務(wù)從硬盤上的讀取速度(kb)
2、kB_wr/s - 任務(wù)向硬盤中的寫入速度(kb)
3、kB_ccwr/s - 任務(wù)寫入磁盤被取消的速率(kb)
三、一個內(nèi)存溢出案例分析
1、內(nèi)存溢出現(xiàn)象
系統(tǒng)共有8臺服務(wù)器,每次隨機(jī)只有一臺服務(wù)器報java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
錯誤,然后接著就報內(nèi)存溢出錯誤java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
。
2、理論支撐
我們先解釋一下什么是GC overhead limit exceeded錯誤。
GC overhead limt exceed檢查是Hotspot VM 1.6定義的一個策略,通過統(tǒng)計GC時間來預(yù)測是否要OOM了,提前拋出異常,防止OOM發(fā)生。Sun 官方對此的定義是:“并行/并發(fā)回收器在GC回收時間過長時會拋出OutOfMemroyError。過長的定義是,超過98%的時間用來做GC并且回收了不到2%的堆內(nèi)存。用來避免內(nèi)存過小造成應(yīng)用不能正常工作。
可以看到當(dāng)堆中的對象無法被收回的時候,就提前遇警報出這樣的錯誤,此時內(nèi)存并沒有溢出,這個特性在JDK中是默認(rèn)添加的。
3、DUMP文件分析
將dump文件導(dǎo)入VisualVM工具中,如下圖所示:
通過上圖可以看出類結(jié)構(gòu)圖中,最占用內(nèi)存的是char[],LinkedHashMap和String三項。但是這三項的實例數(shù)并沒有占滿,看樣子不會內(nèi)存溢出,怎么才能具體分析呢?原因就在于GC overhead limt exceed,這個錯并不會在內(nèi)存真正溢出才會報,所以通過dump文件,我們只能自己去判斷分析,哪些項有可能會造成溢出,我們進(jìn)入char[]項具體來看,會發(fā)現(xiàn)里面有很多hessian的url字符被緩存,通過排除程序可以看到由于底層中間件程序為了提高“性能”,將每次調(diào)用的url都緩存起來,不用每次都生成,但沒有相應(yīng)緩存釋放操作,于是造成了大量字符對象長期持有從而報錯,在此就不截圖來具體看代碼,涉及一些公司信息。
4、問題解決方案
可以添加JVM的啟動參數(shù)來去掉提前報警限制:-XX:-UseGCOverheadLimit,于其讓應(yīng)用每次都提前報警,還不如讓暴風(fēng)雨來的更猛些,直接內(nèi)存溢出,因為服務(wù)器是集群,其中一臺掛掉不會影響線上正常交易,同時也方便我們通過日志來排錯。
通過排查程序,檢查系統(tǒng)是否有使用大內(nèi)存的代碼不釋放或死循環(huán)。