Enhancer - 轻量化的字节码增强组件包

一、问题描述
当我们的业务发展到一定阶段的时候，系统的复杂度往往会非常高，不再是一个简单的单体应用所能够承载的，随之而来的是系统架构的不断升级与演变。一般对于大型的 To C 的互联网企业来说，整个系统都是构建于微服务的架构之上，原因是 To C 的业务有着天生的微服务化的诉求：需求迭代快、业务系统多、领域划分多、链路调用关系复杂、容忍延迟低、故障传播快。微服务化之后带来的问题也很明显：服务的管理复杂、链路的梳理复杂、系统故障会在整个链路中迅速传播。

这里我们不讨论链路的依赖或服务的管理等问题，本次要解决的问题是怎么防止单个系统故障影响整个系统。这是一个复杂的问题，因为服务的传播特性，一个服务出现故障，其他依赖或被依赖的服务都会受到影响。为了找到解决问题的办法，我们试着通过 5why 提问法来找答案。

PS：这里说的系统故障，是特指由于慢调用、慢查询等影响系统性能而导致的系统故障。

Q1 怎么防止单个系统故障影响整个系统？ A：避免耽搁系统的故障的传播。

Q2 怎么避免故障的传播？ A：找到系统故障的原因，解决故障。

Q3 怎么找到故障的原因？ A：找到并优化系统中耗时长的方法。

Q4 怎么找到系统中耗时长的方法？ A：通过对特定方法进行 AOP 拦截。

Q5 怎么对特定方法做 AOP 拦截？ A：通过字节码增强的方式对目标方法做拦截并植入内联代码。

通过 5why 提问法，我们得到了解决问题的方法，我们需要对目标方法做 AOP 拦截，统计业务方法及各个子方法的耗时，得到所有方法的耗时分布，快速定位到比较慢的方法，最后找出业务系统的性能瓶颈在哪里。

二、方案选型
我们知道 AOP 是一种编码思想，跟 OOP 不同，AOP 是将特定的方法逻辑，以切面的形式编织到目标方法中，这里不再赘述 AOP 的思想。

如果在网上搜一下 “AOP 的实现方式”，你会得到大致相同的结果：AOP 的实现方式是通过动态代理或 Cglib 代理。其实这不太准确，准确的来说，AOP 可以通过代理或 Advice 两种方式来实现。请注意这里说的 Advice 并不是 Spring 所依赖的 aspectj 中的 Advice，而是一种代码织入的技术，它与代理的区别在于，代码织入技术不需要创建代理类。

如果用图形表示的话，可以更简单更直观的感受到两者的区别。代码织入的方式，不会创建代理类，而是直接在目标方法的方法体的前后织入一段内联的代码，以达到增强的效果，如下图所示：

我选择代码织入技术而不是 AOP，原因是可以避免创建大量的代理类增加元空间的内存占用，另外代码织入技术更底层一些，能实现的能力更强，此外内联代码会随着原方法一起执行，性能也更好。

有了具体的技术选型的方案之后，我们还需要确定该方案的建设目标，以下整理了一些基本的目标：

三、技术方案
代码织入的时机也有多种方式，比如 Lombok 是通过在编译器对代码进行织入，主要依赖的是在 Javac 编译阶段利用 “Annotation Processor”，对自定义的注解进行预处理后生成代码然后织入；其他的像 CGLIB、ByteBuddy 等框架是在运行时对代码进行织入的，主要依赖的是 Java Agent 技术，通过 JVMTI 的接口实现在运行时对字节码进行增强。

本次的技术方案，用一句话可以概括为：通过字节码增强，对指定的目标方法进行拦截，并在方法前后织入一段内联代码，在内联代码中计算目标方法的耗时，最后将统计到的方法信息进行分析。

1 项目结构
整个方案的代码实现非常简单，用一个图描述如下：

项目的代码结构如下所示，核心代码非常少：

2 核心组件
其中 Enhancer 是增强器的入口类，在增强器启动时会扫描所有的插件：EnhancedPlugin。

EnhancedPlugin 表示的是一个执行代码增强的插件，其中定义了几个抽象方法，需要由用户自己实现：

/**

• 执行代码增强的插件
  *
• @auther houyi.wh
• @date 2023-08-15 20:12:01

• @since 0.0.1
  */
  public abstract class EnhancedPlugin {

  /**

  • 匹配特定的类型
    *
  • @return 类型匹配器

  • @since 0.0.1
    */
    public abstract ElementMatcher.Junction typeMatcher();

    /**

  • 匹配特定的方法
    *
  • @return 方法匹配器

  • @since 0.0.1
    */
    public abstract ElementMatcher.Junction methodMatcher();

    /**

  • 负责执行增强逻辑的拦截器
    *
  • @return 拦截器
  • @since 0.0.1
    */
    public abstract Class<? extends Interceptor> interceptorClass();

}

此外 EnhancedPlugin 中还需要指定一个 Interceptor，一个 Interceptor 是对目标方法执行代码增强的拦截器，主要的拦截逻辑定义在 Interceptor 中。

3 增强原理
扫描到 EnhancedPlugin 之后，会构建 ByteBuddy 的 AgentBuilder，主要的构建过程为：

（1）找到所有匹配的类型

（2）找到所有匹配的方法

（3）传入执行代码增强的 Transformer

最后通过 AgentBuilder.install 方法将增强的代码 Transformer，传递给 Instrumentation 实例，实现运行时的字节码 retransformation。

这里的 Transformer 是由 Advice 负责实现的，而在 Advice 中实现了增强逻辑的 dispatch，即根据不同的 EnhancedPlugin 可以将增强逻辑交给指定的 Interceptor 拦截器去实现，主要在拦截器中抽象了两个方法。一个是 beforeMethod，负责在目标方法调用之前进行拦截：

/**

• 在方法执行前进行切面
  *
• @param pluginName 绑定在该目标方法上的插件名称
• @param target 目标方法所属的对象，需要注意的是@Advice.This不能标识构造方法
• @param method 目标方法
• @param arguments 方法参数
• @return 方法执行返回的临时数据
• @since 0.0.1
  */
  @Advice.OnMethodEnter
  public static T beforeMethod(

   // 接收动态传递过来的参数
   @PluginName String pluginName,
   // optional=true，表示this注解可以接收：构造方法或静态方法(会将this赋值为null)，而不报错
   @Advice.This(optional = true) Object target,
   // 目标方法
   @Advice.Origin Method method,
   // nullIfEmpty=true，表示可以接收空参数
   @Advice.AllArguments(nullIfEmpty = true) Object[] arguments
  

  ) {
  String[] parameterNames = new String[]{};
  T transmitResult = null;
  try {

   InstanceMethodInterceptor<T> interceptor = getInterceptor(pluginName);
   // 执行beforeMethod的拦截逻辑
   transmitResult = interceptor.beforeMethod(target, method, parameterNames, arguments);
  

  } catch (Throwable e) {

   InternalLogger.AutoDetect.INSTANCE.error("InstanceMethodAdvice beforeMethod occurred error", e);
  

  }
  return transmitResult;
  }

一个是 afterMethod，负责在目标方法被调用之后进行拦截：

/**

• 在方法执行后进行切面
  *
• @param pluginName 绑定在该目标方法上的插件名称
• @param transmitResult beforeMethod所传递过来的临时数据
• @param originResult 目标方法原始返回结果，如果目标方法是void型，则originResult为null
• @param throwable 目标方法抛出的异常
  */
  @Advice.OnMethodExit(onThrowable = Throwable.class)
  public static void afterMethod(

   // 接收动态传递过来的参数
   @PluginName String pluginName,
   // beforeMethod传递过来的临时数据
   @Advice.Enter T transmitResult,
   // typing=DYNAMIC，表示可以接收void类型的方法
   @Advice.Return(typing = Assigner.Typing.DYNAMIC) Object originResult,
   // 目标方法自己抛出的运行时异常，可以在方法中进行捕获，看具体的需求
   @Advice.Thrown Throwable throwable
  

  ) {
  try {

   InstanceMethodInterceptor<T> interceptor = getInterceptor(pluginName);
   // 执行afterMethod的拦截逻辑
   interceptor.afterMethod(transmitResult, originResult);
  

  } catch (Throwable e) {

   InternalLogger.AutoDetect.INSTANCE.error("InstanceMethodAdvice afterMethod occurred error", e);
  

  }
  }

Advice 的特点是：不会更改目标类的字节码结构，比如：不会增加字段、方法，不会修改方法的参数等等。

四、方案实现
该增强组件是一个轻量化的通用的增强包，几乎可以实现你能想到的任意功能，本次我们的需求是要采集特定目标方法的方法耗时，以便分析出方法的性能瓶颈。

1 定义插件
基于该组件我们需要实现两个类：一个是插件，一个是拦截器。

插件中主要实现的是两个方法：匹配特定的类型，匹配特定的方法。

这里的类型匹配或方法匹配，是采用的 ByteBuddy 的 ElementMatcher，它是一个非常灵活的匹配器，在 ElementMatchers 中有很多内置的匹配实现，只要你能想到的匹配方式，通过它几乎都能实现匹配。

匹配特定的类型目前我定义了两种匹配方式，一种是根据类名 (或者包名)，一种是根据方法上的注解，具体的代码实现如下：

public class MethodCallPlugin extends EnhancedPlugin {

private final List<String> anyClassNameStartWith;
private final List<String> anyAnnotationNameOnMethod;

/**
 * 方法调用拦截插件
 *
 * @param anyClassNameStartWith     任何包路径，或者全限定类名
 * @param anyAnnotationNameOnMethod 任何方法上的注解的全限定名称
 */
public MethodCallPlugin(List<String> anyClassNameStartWith, List<String> anyAnnotationNameOnMethod) {
    boolean nameStartWithInvalid = anyClassNameStartWith == null || anyClassNameStartWith.isEmpty();
    boolean annotationNameOnMethodInvalid = anyAnnotationNameOnMethod == null || anyAnnotationNameOnMethod.isEmpty();
    if (nameStartWithInvalid && annotationNameOnMethodInvalid) {
        throw new IllegalArgumentException("anyClassNameStartWith and anyAnnotationNameOnMethod can't be both empty");
    }
    this.anyClassNameStartWith = anyClassNameStartWith;
    this.anyAnnotationNameOnMethod = anyAnnotationNameOnMethod;
}

@Override
public ElementMatcher.Junction<TypeDescription> typeMatcher() {
    ElementMatcher.Junction<TypeDescription> anyTypes = none();
    if (anyClassNameStartWith != null && !anyClassNameStartWith.isEmpty()) {
        for (String classNameStartWith : anyClassNameStartWith) {
            // 根据类的前缀或者全限定类名进行匹配
            anyTypes = anyTypes.or(nameStartsWith(classNameStartWith));
        }
    }
    if (anyAnnotationNameOnMethod != null && !anyAnnotationNameOnMethod.isEmpty()) {
        ElementMatcher.Junction<MethodDescription> methodsWithAnnotation = none();
        for (String annotationNameOnMethod : anyAnnotationNameOnMethod) {
            // 根据方法上是否有特定注解进行匹配
            methodsWithAnnotation = methodsWithAnnotation.or(isAnnotatedWith(named(annotationNameOnMethod)));
        }
        anyTypes = anyTypes.or(declaresMethod(methodsWithAnnotation));
    }
    return anyTypes;
}

}

匹配特定方法的逻辑就比较简单了，可以匹配除了构造方法之外的任意方法：

public class MethodCallPlugin extends EnhancedPlugin {

@Override
public ElementMatcher.Junction<MethodDescription> methodMatcher() {
    return any().and(not(isConstructor()));
}

}

2 实现拦截器
类型匹配和方法都匹配到之后，就需要实现方法增强的拦截器了：

我们需要获取方法调用的信息，包括方法名、调用堆栈及深度、调用的耗时，所以我们需要定义三个 ThreadLocal 用来保存方法调用的堆栈：

/**

• 方法调用信息的拦截器
• 在方法调用之前进行拦截，将方法调用信息封装后，放入堆栈中，
• 在方法调用之后，从堆栈中将所有方法取出来，按照进入堆栈的顺序进行排序，
• 得到方法调用信息的列表，最后将该列表交给{@link MethodCallHandler}进行处理
• 如果用户指定了自己的{@link MethodCallHandler}则优先使用用户自定义的Handler进行处理
• 否则使用SDK内置的{@link MethodCallHandler.PrintLogHandler}进行处理，即将方法调用信息打印到日志中
  *
• @auther houyi.wh
• @date 2023-08-16 10:16:48

• @since 0.0.1
  */
  public class MethodCallInterceptor implements InstanceMethodInterceptor {

  /**

  • 当前方法进入方法栈的顺序
  • 用以最后一个方法出栈后，进行方法调用栈的排序
    *

  • @since 0.0.1
    */
    private static final ThreadLocal methodEnterStackOrderThreadLocal = new TransmittableThreadLocal() {
    @Override
    protected AtomicInteger initialValue() {

     return new AtomicInteger(0);
    

    }
    };

    /**

  • 当前方法调用栈
    *

  • @since 0.0.1
    */
    private static final ThreadLocal> methodStackThreadLocal = new ThreadLocal>() {
    @Override
    protected Deque initialValue() {

     return new ArrayDeque<>();
    

    }
    };

    /**

  • 当前方法栈中所有方法调用的信息
    *
  • @since 0.0.1
    */
    private static final ThreadLocal> methodCallThreadLocal = new ThreadLocal>() {
    @Override
    protected ArrayList initialValue() {

     return new ArrayList<>();
    

    }
    };

}

这里主要使用了三个 ThreadLocal 来保存方法调用过程中的数据：方法的完整堆栈、方法进入堆栈的顺序、方法的调用信息列表，为什么使用 ThreadLocal 而不是 TransmittableThreadLocal，这里先按下不表，后面我们通过具体的例子来分析下原因。

紧接着，我们需要定义方法进入前的拦截逻辑，将方法调用信息压入堆栈中：

@Override
public MethodCall beforeMethod(Object target, Method method, String[] parameters, Object[] arguments) {
// 排除掉各种非法拦截到的方法
if (target == null) {
return null;
}
String methodName = target.getClass().getName() + ":" + method.getName() + "()";
Deque methodCallStack = methodStackThreadLocal.get();
// 当前方法进入整个方法调用栈的顺序
int methodEnterOrder = methodEnterStackOrderThreadLocal.get().addAndGet(1);
// 当前方法在整个方法栈中的深度
int methodInStackDepth = methodCallStack.size() + 1;

MethodCall methodCall = MethodCall.Default.of()
        .setMethodName(methodName)
        .setCallTime(System.nanoTime())
        .setThreadName(Thread.currentThread().getName())
        .setCurrentMethodEnterStackOrder(methodEnterOrder)
        .setCurrentMethodInStackDepth(methodInStackDepth);
// 将当前方法的调用信息压入调用栈
methodCallStack.push(methodCall);
return methodCall;

}

最后在方法退出时，我们需要从 ThreadLocal 中取出方法调用信息，并做相关的处理：

@Override
public void afterMethod(MethodCall transmitResult, Object originResult) {
if (target == null) {
return null;
}
Deque methodCallStack = methodStackThreadLocal.get();
MethodCall lastMethodCall = methodCallStack.pop();
// 毫秒单位的耗时
double costTimeInMills = (double) (System.nanoTime() - lastMethodCall.getCallTime()) / 1000000.0;
lastMethodCall.setCostInMills(costTimeInMills);

List<MethodCall> methodCallList = methodCallThreadLocal.get();
methodCallList.add(lastMethodCall);
// 如果堆栈空了，则说明最顶层的方法已经退出了
if (methodCallStack.isEmpty()) {
    // 对方法调用列表进行排序
    sortMethodCallList(methodCallList);
    // 获取MethodCallHandler对MethodCall的信息进行处理
    MethodCallHandler methodCallHandler = Configuration.Global.getGlobal().getMethodCallHandler();
    methodCallHandler.handle(methodCallList);

    // 方法退出时，将ThreadLocal中保存的内容清空掉，而不是将ThreadLocal remove，
    // 因为如果每次方法退出时，都将ThreadLocal都清空，当下一个方法再进入时又需要初始化新的ThreadLocal，性能会有损耗
    methodCallStack.clear();
    methodCallList.clear();
    // 将临时保存的方法调用顺序清空
    methodEnterStackOrderThreadLocal.get().set(0);
}

}

private void sortMethodCallList(List methodCallList) {
methodCallList.sort(new Comparator() {
@Override
public int compare(MethodCall o1, MethodCall o2) {
// 根据每个方法进入方法栈的顺序进行排序
return Integer.compare(o1.getCurrentMethodEnterStackOrder(), o2.getCurrentMethodEnterStackOrder());
}
});
}

需要注意的是，这里我定义了一个 MethodCallHandler 接口，该接口可以实现对采集到的方法调用信息的处理，用户可以自定义自己的 MethodCallHandler。组件中也提供了默认的实现，即将采集到的方法调用信息打印到日志中：

五、方案测试
1 普通方法
我们定义一个方法调用的测试样例类，其中定义了很多普通的方法，如下所示：

public class MethodCallExample {
public void costTime1() {
System.out.println("costTime1");
randomSleep();
innerCostTime1();
}
public void costTime2() {
System.out.println("costTime2");
randomSleep();
innerCostTime2();
}
public void costTime3() {
System.out.println("costTime3");
randomSleep();
}
public void innerCostTime1() {
System.out.println("innerCostTime1");
randomSleep();
}
public void innerCostTime2() {
System.out.println("innerCostTime2");
randomSleep();
}
private void randomSleep() {
Random random = new Random();
try {
Thread.sleep(random.nextInt(100));
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}

启动 Enhancer，并调用测试样例中的方法：

public static void main(String[] args) {
MethodCallPlugin plugin = new MethodCallPlugin(Collections.singletonList("com.shizhuang.duapp.enhancer.example"), null);
Enhancer enhancer = Enhancer.Default.INSTANCE;
enhancer.enhance(Configuration.of().setPlugins(Collections.singletonList(plugin)));

MethodCallExample example = new MethodCallExample();
example.costTime1();
example.costTime2();
example.costTime3();

try {
    // 这里主要是防止主线程提前结束
    Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
    throw new RuntimeException(e);
}

}

执行后，可以得到如下的结果：

从结果上看已经可以满足绝大多数的情况了，我们拿到了每个方法的调用耗时，以及整个方法的调用堆栈信息。

但是这里的方法都是同步方法，如果有异步方法，会怎么样呢？

2 异步方法
我们将其中一个方法改成异步线程执行：

private void randomSleep() {
new Thread(() -> {
Random random = new Random();
try {
Thread.sleep(random.nextInt(100));
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}).start();
}

再次执行后，得到如下的结果：

从结果中可以看到，因为 randomSleep 方法中通过 Thread 变成了异步执行，而增强器拦截到的 randomSleep 实际是 Thread.start () 的方法耗时，Thread 内部的 Runnable 的方法耗时没有采集到。

3 表达式
为什么 Runnable 的方法耗时没有采集到呢？原因是 Runnable 内部是一个 lambda 表达式，生成的是一个匿名方法，而匿名方法的默认是无法被拦截到的。

具体的原因可以参考这篇文章：

ByteBuddy 的作者解释了 lambda 的特殊性，包括为什么无法对 lambda 做 instrument，以及 ByteBuddy 为了实现对 lambda 表达式的拦截做了一些支持。

不过只在 OpenJDK8u40 版本以上才能生效，因为之前版本的 JDK 在 invokedynamic 指令上有 bug。

我们打开这个 Lambda 的策略开关：

可以拦截到 lambda 表达式生成的匿名方法了：

如果我们不打开 Lambda 的策略开关，也可以将匿名方法实现为具名方法：

private void randomSleep() {
new Thread(() -> {
doSleep();
}).start();
}

private void doSleep() {
Random random = new Random();
try {
Thread.sleep(random.nextInt(100));
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}

甚至可以拦截到 lambda 方法中的具名方法：

4 TransmittableThreadLocal
上面我提了一个问题，为什么拦截器中保存方法调用信息的 ThreadLocal 不用 TransmittableThreadLocal，而是用普通的 ThreadLocal，这里我们把拦截器中的代码改一下：

执行后发现效果如下：

可以看到异步方法和主方法合并到一起了，原因是我们保存方法调用堆栈信息使用了 TransmittableThreadLocal，而 TTL 是会在主子线程中共享变量的，当主线程中的 costTime1 方法还未退出堆栈时，子线程中的 doSleep 方法已经进入堆栈了，所以导致堆栈信息一直未清空，而我们是在每个方法退出时判断当前线程中的堆栈是否为空，如果为空则说明方法调用的最顶层方法已经退出了，但是 TTL 导致堆栈不为空，只有当所有方法执行完毕后堆栈才为空，所以出现了这样的情况。所以这里保存方法调用堆栈的 ThreadLocal 需要用原生的 ThreadLocal。

5 串联主子线程
那么怎么实现一个方法的主方法在不同的主子线程中串起来呢？

通过常规的共享堆栈的方案无法实现主子线程中的方法的串联，那么可以通过 TraceId 来实现方法的串联，链路追踪的技术方案中提供了 TraceId 和 rpcId 两字字段，分别用来表示一个请求的唯一链路以及每个方法在该链路中的顺序 (通过 rpcId 来表示)。这里我们只需要利用链路追踪里面的 TraceId 来串联同一个方法即可。具体的原理可以描述如下：

由于不同的链路追踪的实现方式不同，我这里定义了一个 Tracer 接口，由用户指定具体的 Tracer 实现：

/**

• 链路追踪器
  *
• @auther houyi.wh
• @date 2023-08-22 14:59:50

• @since 0.0.1
  */
  public interface Tracer {

  /**

  • 获取链路id
    *
  • @return 链路id

  • @since 0.0.1
    */
    String getTraceId();

    /**

  • 一个空的实现类

  • @since 0.0.1
    */
    enum Empty implements Tracer {
    INSTANCE;

    @Override
    public String getTraceId() {

     return "";
    

    }
    }
    }

然后在 Configuration 中设置该 Tracer：

// 启动代码增强
Enhancer enhancer = Enhancer.Default.INSTANCE;
Configuration config = Configuration.of()
// 指定自定义的Tracer
.setTracer(yourTracer)
.xxx() // 其他配置项
;
enhancer.enhance(config);

需要注意的是，如果不指定 Tracer，则会默认使用内置的空实现：

六、性能测试
该组件的主要是通过拦截器进行代码增强，因为我们需要对拦截器的 beforeMethod 和 afterMethod 进行性能测试，通常常规的性能测试，是通过 JMH 基准测试工具来做的。

我们定义一个基准测试的类：

/*

• 因为 JVM 的 JIT 机制的存在，如果某个函数被调用多次之后，JVM 会尝试将其编译成为机器码从而提高执行速度。
• 所以为了让 benchmark 的结果更加接近真实情况就需要进行预热
• 其中的参数 iterations 是预热轮数
  /
  @Warmup(iterations = 1)
  /
• 基准测试的类型：
• Throughput：吞吐量，指1s内可以执行多少次操作
• AverageTime：调用时间，指1次调用所耗费的时间
  /
  @BenchmarkMode({Mode.AverageTime, Mode.Throughput})
  /
• 测试的一些度量
• iterations：进行测试的轮次
• time：每轮进行的时长
• timeUnit：时长单位
  /
  @Measurement(iterations = 2, time = 1)
  /
• 基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒。
  /
  @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
  /
• fork出几个进场进行测试。
• 如果 fork 数是 2 的话，则 JMH 会 fork 出两个进程来进行测试。
  /
  @Fork(value = 2)
  /
• 每个进程中测试线程的个数。
  /
  @Threads(8)
  /
• State 用于声明某个类是一个“状态”，然后接受一个 Scope 参数用来表示该状态的共享范围。
• 因为很多 benchmark 会需要一些表示状态的类，JMH 允许你把这些类以依赖注入的方式注入到 benchmark 函数里。
• Scope 主要分为三种：
• Thread - 该状态为每个线程独享。
• Group - 该状态为同一个组里面所有线程共享。

• Benchmark - 该状态在所有线程间共享。
  */
  @State(Scope.Benchmark)
  public class MethodCallInterceptorBench {

  private MethodCallInterceptor methodCallInterceptor;
  private Object target;
  private Method method;
  private String[] parameters;
  private Object[] arguments;

  @Setup
  public void prepare() {

   methodCallInterceptor = new MethodCallInterceptor();
   target = new MethodCallExample();
   try {
       method = target.getClass().getMethod("costTime1");
   } catch (NoSuchMethodException e) {
       throw new RuntimeException(e);
   }
   parameters = null;
   arguments = null;
  

  }

  @Benchmark
  public void testMethodCallInterceptor_beforeMethod() {

   methodCallInterceptor.beforeMethod(target, method, parameters, arguments);
  

  }

  public static void main(String[] args) throws RunnerException {

   Options opt = new OptionsBuilder()
           .include(MethodCallInterceptorBench.class.getSimpleName())
           .build();
  
   new Runner(opt).run();
  

  }

}

基准测试的结果如下：

针对 beforeMethod 方法做了吞吐量和平均耗时的测试，每次调用的平均耗时为 0.592ms，而吞吐量则为 1ms 内可以执行 82.99 次调用。

七、使用方式
引入该 Enhancer 组件的依赖：

使用很简单，只需要在项目启动之后，调用代码增强的方法即可，对现有的业务代码几乎无侵入。

不指定配置信息，直接启动：

public class CommodityAdminApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CommodityAdminApplication.class, args);
// 启动代码增强
Enhancer enhancer = Enhancer.Default.INSTANCE;
enhancer.enhance(null);
}
}

指定配置信息启动：

public class CommodityAdminApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CommodityAdminApplication.class, args);
// 启动代码增强
Enhancer enhancer = Enhancer.Default.INSTANCE;
Configuration config = Configuration.of()
.setPlugins(Collections.singletonList(plugin))
.xxx() // 其他配置项
;
enhancer.enhance(config);
}
}

1 实现方法耗时过滤
比如你只想对方法耗时大于 xx 毫秒的方法进行分析，你可以在定义的 MethodCallHandler 中引入 ark 配置，然后过滤出耗时大于 xx 毫秒的方法，如：

enum MyCustomHandler implements MethodCallHandler {
INSTANCE;

private double maxCostTime() {
    // 这里可以通过动态配置想要分析的方法耗时的最小值
    return 500;
}

@Override
public void handle(List<MethodCall> methodCallList) {
    logger.info("=========================================================================");
    // 检查方法耗时超过xx时，才打印
    MethodCall firstMethodCall = methodCallList.stream().findFirst().orElse(null);
    if (firstMethodCall == null) {
        return;
    }
    // 方法耗时
    double costInMills = firstMethodCall.getCostInMills();
    int currentMethodEnterStackOrder = firstMethodCall.getCurrentMethodEnterStackOrder();
    // 如果整体的方法小于500毫秒，则直接放弃
    if (currentMethodEnterStackOrder == 1 && costInMills < maxCostTime()) {
        return;
    }
    // 然后在这里实现方法耗时的打印
    logger.info(getMethodCallInfo(methodCallList));
}

}

2 实现整体开关控制
比如你想通过动态开关来控制对方法耗时的统计分析，可以实现 MethodCallSwither 接口，然后在 Configuration 中传入自定义的 MethodCallSwitcher，如下所示：

请注意，如果用户不指定 MethodCallSwitcher，SDK 会使用内置的 MethodCallSwitcher.NeverStop 实现，表示永远不会停止采集。

/**

• 是否停止采集MethodCall的开关
  *
• @auther houyi.wh
• @date 2023-08-27 18:56:47

• @since 0.0.1
  */
  public interface MethodCallSwitcher {

  /**

  • 是否停止对方法的MethodCall的采集
  • 如果返回true，则会停止对方法MethodCall的采集
    *

  • @return true：停止采集 false：继续采集
    */
    boolean stopScratch();

    /**

  • 永远不停止采集
    */
    enum NeverStop implements MethodCallSwitcher {
    INSTANCE;

    @Override
    public boolean stopScratch() {

     // 一直进行采集
     return false;
    

    }
    }

}

八、扩展能力
用户如果想要实现自己的扩展能力，只需要实现 EnhancedPlugin，以及 Interceptor 即可。

1 实现自定义插件
通过如下方式实现自定义插件：

public MyCustomePlugin extends EnhancedPlugin {

@Override
public ElementMatcher.Junction<TypeDescription> typeMatcher() {
  // 实现类型匹配
}

@Override
public ElementMatcher.Junction<MethodDescription> methodMatcher() {
  // 实现方法匹配
}

@Override
public Class<? extends Interceptor> interceptorClass() {
  // 指定拦截器
  return MyInterceptor.class;
}

}

2 实现拦截器
// 临时传递数据的对象
public class Carrier {

}

public class MyInterceptor implements InstanceMethodInterceptor {

@Override
public Carrier beforeMethod(Object target, Method method, String[] parameters, Object[] arguments) {
     // 实现方法调用前拦截
}
@Override
public void afterMethod(Carrier transmitResult, Object originResult) {
    // 实现方法调用后拦截
}

}

3 启动插件
最后在项目启动时，启用自定义的插件，如下所示：

public class CommodityAdminApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CommodityAdminApplication.class, args);
// 启动代码增强
Enhancer enhancer = Enhancer.Default.INSTANCE;
Configuration config = Configuration.of()
// 指定自定义的插件
.setPlugins(Collections.singletonList(new MyCustomePlugin()))
.xxx() // 其他配置项
;
enhancer.enhance(config);
}
}

九、总结与规划
本篇文章我们介绍了在项目中遇到的性能诊断的需求和场景，并提供了一种通过插桩的方式对具体方法进行分析的技术方案，介绍了方案中遇到的难点以及解决方法，以及实际使用过程中可能存在的扩展场景。

未来我们将使用 Enhancer 在运行时动态的获取应用系统的性能分析数据，比如通过对某些性能有问题的嫌疑代码进行增强，提取到性能分析的数据后，最后结合 Grafana 大盘，