前段时间在给公司项目做性能分析，从简单的分析Log（GC log, postgrep log, hibernate statitistic），到通过AOP搜集软件运行数据，再到PET测试，感觉时间花了不少，性能也有一定的提升，但总感觉像是工作在原始时代，无法简单顺畅，又无比清晰的获得想要的结果。遂花费了一定的时间，从新梳理学习了一下之前用过的关于jvm调优和内存分析的各种工具，包括JDK自带的jps, jstack, jmap, jconsole，以及IBM的HeapAnalyzer等，这些工具虽然提供了不少功能，但其可用度，便捷度，远没达到IntelliJ之于Java开发那种地步。在偶然情况下，在云栖社区上发现有人推荐Jprofiler，装上使用版一用，发现果然是神器，特此推荐给大家。先声明，这个软件是商用的，网上有很多关于lisence的帖子，我这里转发，但是绝不推荐大家用破解版！
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然后，先转一篇云栖上的文章，然后再慢慢开始我们的Jprofiler之旅。
一.JProfiler是什么
JProfiler是由ej-technologies GmbH公司开发的一款性能瓶颈分析工具(该公司还开发部署工具)。
其特点:
- 使用方便
- 界面操作友好
- 对被分析的应用影响小
- CPU,Thread,Memory分析功能尤其强大
- 支持对jdbc,noSql, jsp, servlet, socket等进行分析
- 支持多种模式(离线，在线)的分析
- 跨平台
(图1)
二.数据采集
Q1. JProfiler既然是一款性能瓶颈分析工具，这些分析的相关数据来自于哪里？
Q2. JProfiler是怎么将这些数据收集并展现的?
(图2)
A1. 分析的数据主要来自于下面俩部分
1. 一部分来自于jvm的分析接口**JVMTI**(JVM Tool Interface) , JDK必须>=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: 对象的生命周期，thread的生命周期等信息
2. 一部分来自于instruments classes(可理解为class的重写,增加JProfiler相关统计功能)
例如：方法执行时间，次数，方法栈等信息
A2. 数据收集的原理如图2
1. 用户在JProfiler GUI中下达监控的指令(一般就是点击某个按钮)
2. JProfiler GUI JVM 通过socket(默认端口8849)，发送指令给被分析的jvm中的JProfile Agent。
3. JProfiler Agent(如果不清楚Agent请看文章第三部分"启动模式") 收到指令后，将该指令转换成相关需要监听的事件或者指令,来注册到JVMTI上或者直接让JVMTI去执行某功能(例如dump jvm内存)
4. JVMTI 根据注册的事件，来收集当前jvm的相关信息。 例如: 线程的生命周期; jvm的生命周期;classes的生命周期;对象实例的生命周期;堆内存的实时信息等等
5. JProfiler Agent将采集好的信息保存到**内存**中，按照一定规则统计好(如果发送所有数据JProfiler GUI，会对被分析的应用网络产生比较大的影响)
6. 返回给JProfiler GUI Socket.
7. JProfiler GUI Socket 将收到的信息返回 JProfiler GUI Render
8. JProfiler GUI Render 渲染成最终的展示效果
三. 数据采集方式和启动模式
A1. JProfier采集方式分为两种：Sampling(样本采集)和Instrumentation
Sampling: 类似于样本统计, 每隔一定时间(5ms)将每个线程栈中方法栈中的信息统计出来。优点是对应用影响小(即使你不配置任何Filter, Filter可参考文章第四部分)，缺点是一些数据/特性不能提供(例如:方法的调用次数)
Instrumentation: 在class加载之前，JProfier把相关功能代码写入到需要分析的class中，对正在运行的jvm有一定影响。优点: 功能强大，但如果需要分析的class多，那么对应用影响较大，一般配合Filter一起使用。所以一般JRE class和framework的class是在Filter中通常会过滤掉。
注: JProfiler本身没有指出数据的采集类型，这里的采集类型是针对方法调用的采集类型 。因为JProfiler的绝大多数核心功能都依赖方法调用采集的数据, 所以可以直接认为是JProfiler的数据采集类型。
A2: 启动模式:
Attach mode
可直接将本机正在运行的jvm加载JProfiler Agent. 优点是很方便，缺点是一些特性不能支持。如果选择Instrumentation数据采集方式，那么需要花一些额外时间来重写需要分析的class。Profile at startup
在被分析的jvm启动时，将指定的JProfiler Agent手动加载到该jvm。JProfiler GUI 将收集信息类型和策略等配置信息通过socket发送给JProfiler Agent，收到这些信息后该jvm才会启动。
在被分析的jvm 的启动参数增加下面内容：
语法: -agentpath:[path to jprofilerti library]
【注】: 语法不清楚没关系，JProfiler提供了帮助向导.
(图3)Prepare for profiling:
和Profile at startup的主要区别：被分析的jvm不需要收到JProfiler GUI 的相关配置信息就可以启动。Offline profiling
一般用于适用于不能直接调试线上的场景。Offline profiling需要将信息采集内容和策略(一些Trigger, Trigger请参考文章第五部分)打包成一个配置文件(config.xml)，在线上启动该jvm 加载 JProfiler Agent时，加载该xml。那么JProfiler Agent会根据Trigger的类型会生成不同的信息。例如: heap dump; thread dump; method call record等
语法:
-agentpath:/home/2080/jprofiler8/bin/Linux-x64/libjprofilerti.so=offline,id=151,config=/home/2080/config.xml
【注】: config.xml中的每一个被分析的jvm的采集信息都有一个id来标识。
下面是使用了离线模式，并使用了每隔一秒dump heap 的Trigger：
四. JProfiler核心概念
Filter: 什么class需要被分析。分为包含和不包含两种类型的Filter。
(图4)Profiling Settings: 收据收集的策略:Sampling和 Instrumentation，一些数据采集细节可以自定义.
(图5)Triggers: 一般用于**offline**模式，告知JProfiler Agent 什么时候触发什么行为来收集指定信息.
(图6)Live memory: class/class instance的相关信息。 例如对象的个数，大小，对象创建的方法执行栈，对象创建的热点。
(图7)Heap walker: 对一定时间内收集的内存对像信息进行静态分析，功能强大且使用。包含对象的outgoing reference, incoming reference, biggest object等
(图8)CPU views: CPU消耗的分布及时间(cpu时间或者运行时间); 方法的执行图; 方法的执行统计(最大，最小，平均运行时间等)
(图9)Thread: 当前jvm所有线程的运行状态，线程持有锁的状态，可dump线程。
(图10)Monitors & locks: 所有线程持有锁的情况以及锁的信息
(图11)Telemetries: 包含heap, thread, gc, class等的趋势图(遥测视图)
五. 实践
为了方便实践，直接以JProfiler8自带的一个例子来帮助理解上面的相关概念。
JProfiler 自带的例子如下：模拟了内存泄露和线程阻塞的场景：
具体源码参考: /jprofiler install path/demo/bezier
(图12 )
(图13 Leak Memory 模拟内存泄露, Simulate blocking 模拟线程间锁的阻塞)
A1. 首先来分析下内存泄露的场景:(勾选图13中 Leak Memory 模拟内存泄露)
1. 在**Telemetries-> Memory**视图中你会看到大致如下图的场景(在看的过程中可以间隔一段时间去执行Run GC这个功能)：看到下图蓝色区域,老生代在gc后(**波谷**)内存的大小在慢慢的增加(理想情况下，这个值应该是稳定的)
(图14)
在 Live memory->Recorded Objects 中点击**record allocation data**按钮，开始统计一段时间内创建的对象信息。执行一次**Run GC**后看看当前对象信息的大小，并点击工具栏中**Mark Current**按钮(其实就是给当前对象数量打个标记。执行一次Run GC，然后再继续观察;执行一次Run GC，然后再继续观察...。最后看看哪些对象在不断GC后，数量还一直上涨的。最后你看到的信息可能和下图类似
(图15 绿色是标记前的数量，红色是标记后的增量)在Heap walker中分析刚才记录的对象信息
(图16)
(图17)点击上图中实例最多的class，右键**Use Selected Instances->Reference->Incoming Reference**.
发现该Long数据最终是存放在**bezier.BeaierAnim.leakMap**中。
(图18)
在Allocations tab项中，右键点击其中的某个方法，可查看到具体的源码信息.
(图19)
【注】:到这里问题已经非常清楚了，明白了在图17中为什么哪些实例的数量是一样多，并且为什么内存在fullgc后还是回收不了(一个old 区的对象leakMap，put的信息也会进入old区, leakMap如回收不掉，那么该map中包含的对象也回收不掉)。
A2. 模拟线程阻塞的场景(勾选图13中Simulate blocking 模拟线程间锁的阻塞)
为了方便区分线程，我将Demo中的BezierAnim.java的L236的线程命名为test
public void start() { thread = new Thread(this, "test"); thread.setPriority(Thread.MIN_PRIORITY); thread.start(); }正常情况下，如下图
(图20)
勾选了Demo中"Simulate blocking"选项后，如下图(注意看下下图中的状态图标), test线程block状态明显增加了。
(图21)
在**Monitors & locks->Monitor History**观察了一段时间后，会发现有4种发生锁的情况。
第一种:
AWT-EventQueue-0 线程持有一个Object的锁，并且处于Waiting状态。
图下方的代码提示出Demo.block方法调用了object.wait方法。这个还是比较容易理解的。
(图22)
第二种:
AWT-EventQueue-0占有了bezier.BezierAnim$Demo实例上的锁，而test线程等待该线程释放。
注意下图中下方的源代码, 这种锁的出现原因是Demo的blcok方法在AWT和test线程
都会被执行，并且该方法是synchronized.
(图23)
第三种和第四种:
test线程中会不断向事件Event Dispatching Thread提交任务，导致竞争java.awt.EventQueue对象锁。
提交任务的方式是下面的代码: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; }
(图24)
六. 最佳实践
- JProfiler都会对一些特殊操作给予提示，这时候最好仔细阅读下说明.
- "Mark Current"功能在某些场景很有效
- Heap walker一般是静态分析在Live memory->Recorder objects的对象信息，这些信息可能会被GC回收掉，导致Heap walker中什么也没有显示出来。这种现象是正常的。
- 可以才工具栏中Start Recordings配置一次性收集的信息
- Filter中include和exclude是有顺序的，注意使用下图**左下方**的**“Show Filter Tree”**来验证一下顺序
(图25)