性能分析系列1:小命令保证大性能

简介:

作者介绍 

程超易宝支付架构师,10年JAVA工作经验,擅长分布式和大数据技术领域,目前主要从事金融支付类方性能分析向。

 

最近在工作中经常和性能压测工作打交道,积累了一些性能分析经验,我觉得这些经验对每一个开发者都有帮助的,能开发出性能高的代码也是我们的最终目标。


由易到难,我们逐步介绍不同命令的用法和好处,这些命令是如何帮助我们开发人员进行性能分析的。


开发者的自测利器-Hprof命令

1、示例演示


例子程序:



注:这是一段测试代码通过sleep方法进行延时,在程序运行过程中很慢,我想知道到底是哪段程序影响的整体性能呢?


我在这个java程序中,加了如下运行参数:



再次运行这段程序显示如下图:



这时候还发现在工程目录里面,多了一个文本文件java.hprof.txt,如下图所示:



内容如下:



注:通过上面内容可以看到,哪个类的方法执行时间长,耗费了cpu时间,一目了然,方便我们快速定位问题。


2、命令的具体讲解


hprof不是独立的监控工具,它只是一个java agent工具,它可以用在监控Java应用程序在运行时的CPU信息和堆内容,使用java -agentlib:hprof=help命令可以查看hprof的使用文档。



通过上图可以看到这个工具非常强大,可以统计的东西很多,上面的例子统计的是cpu时间,同样我们还可以统计内存占用的dump信息。


如:-agentlib:hprof=heap,format=b,file=/test.hprof


这个hprof小工具,非常方便我们在用JUnit自测代码的时候结合使用,既可以解决业务上的BUG,又能够在一定程序上解决可发现的性能问题,非常实用。


性能排查工具-pidstat

1、示例演示


例子程序:



注:这是一段测试用的java程序,将其运行起来。


在命令行输入:



运行命令显示如下图所示:



注:其实中TID就是线程ID,%usr表示用户线程使用率,从图中可以看到855这个线程占用cpu非常的高。


再输入如下命令:



查看testlog.txt显示如下部分内容:



注:我们关注的是日志文件的NID这个字段,它对应的就是我们上面说的TID,NID是TID的16进制表示,将上面的十进制855转换成十六进制为357,在日志中进行搜索看到如下内容:



以此可以推断出有性能瓶颈的程序点。


2、pidstat具体命令详解


pidstat是一个功能非常强大的性能监测工具,他是Sysstat的组件之一,可以从http://sebastien.godard.pagesperso-orange.fr/download.html 进行下载,下载后可以通过./configure等命令进行安装,这个命令的强大之处在于不仅可以监控进程的性能情况,也可以监控线程的性能情况。


pidstat监控cpu常用显示字段内容如下:

1、PID - 被监控的任务的进程号

2、%usr - 当在用户层执行(应用程序)时这个任务的cpu使用率,和 nice 优先级无关。注意这个字段计算的cpu时间不包括在虚拟处理器中花去的时间。

3、%system - 这个任务在系统层使用时的cpu使用率。

4、%guest - 任务花费在虚拟机上的cpu使用率(运行在虚拟处理器)。

5、%CPU - 任务总的cpu使用率。在SMP环境(多处理器)中,如果在命令行中输入-I参数的话,cpu使用率会除以你的cpu数量。

6、CPU - 正在运行这个任务的处理器编号。

7、Command - 这个任务的命令名称。


pidstat监控io常用的字段显示内容如下:

1、kB_rd/s - 任务从硬盘上的读取速度(kb)

2、kB_wr/s - 任务向硬盘中的写入速度(kb)

3、kB_ccwr/s - 任务写入磁盘被取消的速率(kb)


一个内存溢出案例分析

1、内存溢出现象


系统共有8台服务器,每次随机只有一台服务器报java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误,然后接着就报内存溢出错误java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。


2、理论支撑


我们先解释一下什么是GC overhead limit exceeded错误。


GC overhead limt exceed检查是Hotspot VM 1.6定义的一个策略,通过统计GC时间来预测是否要OOM了,提前抛出异常,防止OOM发生。Sun 官方对此的定义是:“并行/并发回收器在GC回收时间过长时会抛出OutOfMemroyError。过长的定义是,超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2%的堆内存。用来避免内存过小造成应用不能正常工作。


可以看到当堆中的对象无法被收回的时候,就提前遇警报出这样的错误,此时内存并没有溢出,这个特性在JDK中是默认添加的。


3、DUMP文件分析


将dump文件导入VisualVM工具中,如下图所示:



通过上图可以看出类结构图中,最占用内存的是char[],LinkedHashMap和String三项。但是这三项的实例数并没有占满,看样子不会内存溢出,怎么才能具体分析呢?原因就在于GC overhead limt exceed,这个错并不会在内存真正溢出才会报,所以通过dump文件,我们只能自己去判断分析,哪些项有可能会造成溢出,我们进入char[]项具体来看,会发现里面有很多hessian的url字符被缓存,通过排除程序可以看到由于底层中间件程序为了提高“性能”,将每次调用的url都缓存起来,不用每次都生成,但没有相应缓存释放操作,于是造成了大量字符对象长期持有从而报错,在此就不截图来具体看代码,涉及一些公司信息。


4、问题解决方案


  • 可以添加JVM的启动参数来去掉提前报警限制:-XX:-UseGCOverheadLimit,于其让应用每次都提前报警,还不如让暴风雨来的更猛些,直接内存溢出,因为服务器是集群,其中一台挂掉不会影响线上正常交易,同时也方便我们通过日志来排错。

  • 通过排查程序,检查系统是否有使用大内存的代码不释放或死循环。


本文来自云栖社区合作伙伴"DBAplus",原文发布时间:2016-07-27

目录
相关文章
|
6月前
|
数据可视化 Go 数据库
性能分析神器:pprof命令详解与实战
性能分析神器:pprof命令详解与实战
832 0
性能分析神器:pprof命令详解与实战
|
5月前
|
存储 算法
数据结构和算法——散列表的性能分析(开放地址法的查找性能、期望探测次数与装填因子的关系、分离链接法的查找性能)
数据结构和算法——散列表的性能分析(开放地址法的查找性能、期望探测次数与装填因子的关系、分离链接法的查找性能)
106 0
|
6月前
|
运维 关系型数据库 MySQL
性能分析到底是不是性能测试工程师的能力?
【4月更文挑战第27天】性能分析到底是不是性能测试工程师的能力?
66 2
|
6月前
|
监控 NoSQL MongoDB
|
存储 算法 编译器
【霍罗维兹数据结构】数据抽象化 | 时间复杂度 | 性能分析与性能度量
【霍罗维兹数据结构】数据抽象化 | 时间复杂度 | 性能分析与性能度量
66 0
|
存储 监控 Oracle
定位任意时刻性能问题,持续性能分析实践解析
定位任意时刻性能问题,持续性能分析实践解析
定位任意时刻性能问题,持续性能分析实践解析
|
Web App开发 监控 前端开发
前端如何进行网站性能分析及优化性能
前端如何进行网站性能分析及优化性能
|
机器学习/深度学习 Web App开发 JSON
Paddle模型性能分析工具Profiler:定位瓶颈点、优化程序、提升性能
1.Paddle模型性能分析工具Profiler:定位瓶颈点、优化程序、提升性能
|
Web App开发 程序员 SEO
关于web性能的思考与分享[03]——常用性能分析工具
关于web性能的思考与分享[03]——常用性能分析工具
144 0
关于web性能的思考与分享[03]——常用性能分析工具
|
Java 测试技术 Go