应用诊断分析平台ATP这个怎么玩？堆分析怎么看？

应用诊断分析平台ATP的使用方法及堆分析解读

1. 应用诊断分析平台（ATP）简介

阿里云应用诊断分析平台（Application Troubleshooting Platform，ATP）是一款功能丰富的诊断工具，旨在帮助用户高效定位和解决Java应用中的性能问题、异常行为以及程序崩溃等问题。ATP的核心功能包括： - Java堆分析：用于排查内存泄漏、OutOfMemoryError等问题。 - Java线程栈分析：用于发现CPU负载过高、死锁、调用栈过深等问题。 - Java GC日志分析：用于评估GC性能，发现长时间暂停或Full GC触发异常等问题。 - 差异分析：通过对比两份分析结果，发现潜在问题。

2. 如何使用ATP进行堆分析

堆分析是ATP的核心功能之一，主要用于诊断Java应用中的内存问题。以下是具体操作步骤：

2.1 准备数据源

在使用ATP之前，需要生成并上传Heap Dump文件作为数据源。
- 生成Heap Dump文件： - 使用jmap命令生成Heap Dump文件。例如： bash $ jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin <pid> 其中<pid>为目标Java进程的进程ID。 - 如果文件较大，可以使用gzip压缩格式减小文件大小，加快上传速度。例如： bash $ gzip -c heapdump.bin > heapdump.bin.gz - 上传文件： - 将生成的Heap Dump文件通过URL或OSS等方式上传至ATP平台。

2.2 开始堆分析

上传完成后，ATP会自动解压并开始分析文件。以下是分析过程中的关键步骤和视图解读：

2.2.1 综合报表

综合报表提供了堆的基本信息，包括堆大小、生成时间、JDK版本等。通过这些信息，可以确认Heap Dump文件是否与目标应用匹配。

2.2.2 对象报表

对象报表是堆分析的核心部分，用于查看堆中对象的分布情况。以下是常用的操作和视图： - 类报表： - 列出堆中哪些类型的对象最多，占比最大，可能存在的潜在问题。 - 支配关系视图：展示对象间的支配关系，帮助识别占比较大的存活对象及其原因。 - 数量统计：按类聚合，列出每种类型对象的数量和占用内存大小。 - 不可达类型：列出堆中所有不可达对象，按类型聚合。 - 我引用谁/谁引用我： - 点击某个对象，选择“我引用谁”可以查看该对象引用了哪些其他对象。 - 选择“谁引用我”可以查看引用该对象的所有对象。这有助于追踪对象的引用链，定位内存泄漏的根本原因。

2.2.3 堆外内存分析

如果应用出现物理内存使用过多的情况，可以通过堆外内存视图排查问题。该视图列出了所有java.nio.DirectByteBuffer对象及其对应的堆外内存信息。

2.3 分析结论

通过以上视图和操作，可以还原问题代码并定位内存泄漏的原因。例如： - 如果发现某个类的静态字段（如ConcurrentHashMap）持有大量内存，可能是由于缓存未及时清理导致的内存泄漏。 - 如果某些对象未被垃圾回收，但没有GC根路径，可能是由于SoftReference或WeakReference的不当使用。

3. 案例解析

以下是一个典型的堆分析案例： - 现象：应用出现OutOfMemoryError错误。 - 分析过程： 1. 生成Heap Dump文件并上传至ATP。 2. 查看综合报表，确认文件与目标应用匹配。 3. 进入对象报表，发现class App的静态字段queue（一个ConcurrentHashMap）持有99.9%的堆内存。 4. 展开queue节点，发现其键为Integer类型，值为App$Holder类型，且每个App$Holder对象包含一个50MB的byte[]数组。 - 结论：问题代码如下：

class App {
    static class Holder {
        public boolean processed;
        byte[] data = new byte[1024 * 1024 * 50];
    }
    static ConcurrentHashMap<Integer, Holder> queue = new ConcurrentHashMap<>();
}

该代码中，queue容器持有了大量内存，导致内存不足。

4. 重要提醒

• 数据源准备：确保生成的Heap Dump文件与目标应用匹配，避免误操作。
• 压缩文件：对于大文件，建议使用gzip压缩格式上传，以提高效率。
• 分析视图：重点关注支配关系视图和引用链分析，这是定位内存问题的关键。

通过以上步骤，您可以高效地使用ATP进行堆分析，并快速定位和解决Java应用中的内存问题。