通过Profiler分析代码性能

约束与限制

• Profiler性能分析，仅针对白名单用户开放，如有需求可以通过提交工单，联系工程师为您开放此功能。
• Alpine Linux系统不支持Profiler功能。因为Alpine Linux是一个轻量级的Linux系统发行版，缺少运行Profiler的必要依赖。如果需要支持Profiler功能，建议使用标准Linux操作系统。

• 为了应用运行稳定，强烈建议您按照要求升级JDK至下表所示的版本。在低版本的JDK上使用Profiler性能分析功能，存在应用崩溃的风险。

  表1 JDK版本说明

  JDK类型	版本
  OpenJDK	OpenJDK 8u352+ OpenJDK 17.0.5+
  Oracle JDK	Oracle JDK 17.0.9+

• 支持Profiler性能分析功能的Agent版本如下：

  表2 Agent版本说明

  Agent版本	说明
  2.4.17-profiler 2.4.17-profiler-jdk17	Agent版本2.4.17-profiler/2.4.17-profiler-jdk17及以后版本优化内容如下： 兼容otel协议生成调用链。 修复网关服务返回多个traceid问题。 修复httpclient采集不全问题。 修复外部调用正则表达式失效问题。
  2.4.16-profiler 2.4.16-profiler-jdk17	Agent版本2.4.16-profiler/2.4.16-profiler-jdk17及以后版本优化内容如下： 数据库SQL采集器支持设置和采集慢SQL次数和数据库名称。 URL采集器支持基于URL和异常类型统计异常数。
  2.4.15-profiler 2.4.15-profiler-jdk17	Agent版本2.4.15-profiler/2.4.15-profiler-jdk17及以后版本，优化Profiler在CPU采集的过程中可能存在的内存问题。
  2.4.14-profiler 2.4.14-profiler-jdk17	Agent版本2.4.14-profiler/2.4.14-profiler-jdk17及以后版本，优化Profiler与其他模块间依赖关系，在环境不支持Profiler的情况下，保证其他功能正常使用。
  2.4.13-profiler 2.4.13-profiler-jdk17	Agent版本2.4.13-profiler/2.4.13-profiler-jdk17及以后版本，优化调用链上报逻辑。
  2.4.12-profiler 2.4.12-profiler-jdk17	Agent版本2.4.12-profiler/2.4.12-profiler-jdk17及以后版本，优化Debugging诊断处理逻辑。
  2.4.11-profiler 2.4.11-profiler-jdk17	Agent版本2.4.11-profiler/2.4.11-profiler-jdk17及以后版本，支持Profiler的Live Object Memory类型以及全采样设置。
  2.4.10-profiler 2.4.10-profiler-jdk17	Agent版本2.4.10-profiler/2.4.10-profiler-jdk17及以后版本，支持Debugging诊断以及Profiler的Live Object Memory类型。
  2.4.9-profiler 2.4.9-profiler-jdk17	Agent版本2.4.9-profiler/2.4.9-profiler-jdk17及以后版本，时延度量线程采集算法优化。
  2.4.8-profiler 2.4.8-profiler-jdk17	Agent版本2.4.8-profiler/2.4.8-profiler-jdk17及以后版本，支持性能优化推荐。
  2.4.7-profiler 2.4.7-profiler-jdk17	Agent版本2.4.7-profiler/2.4.7-profiler-jdk17及以后版本，支持用户包数据采集。
  2.4.6-profiler 2.4.6-profiler-jdk17	Agent版本2.4.6-profiler/2.4.6-profiler-jdk17及以后版本，支持Profiler的Latency功能。
  2.4.5-profiler 2.4.5-profiler-jdk17	Agent版本2.4.5-profiler/2.4.5-profiler-jdk17及以后版本，支持Profiler。

  Agent获取地址，请参考：探针下载地址。

• 使用限制及说明如下：

  表3 使用限制及说明

  序号	使用限制及说明
  1	每个环境最多支持开启500个Profiler。
  2	Profiler引导页仅在首次开启Profiler功能时展示。
  3	仅支持JAVA类型组件支持Profiler性能分析功能。
  4	如果JAVA虚机参数-XX:MaxJavaStackTraceDepth值为零或负数，则不会收集任何Java堆栈。
  5	Seccomp说明如下： CPU Profiler依赖perf_event_open的系统调用，但因为Linux kernel的Syscall安全策略（Seccomp）控制，可能会禁止进程调用特定Syscall。 Docker环境：执行以下命令运行容器。 docker run --security-opt seccomp=unconfined XXX 如需配置更详细的系统调用控制，请参见https://docs.docker.com/engine/security/seccomp/。 Kubernetes环境：需要配置特权容器参数privileged: true，且特权容器始终保持以Unconfined的方式运行。 如需配置更详细化的系统调用控制，请参见https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tutorials/security/seccomp/。
  6	Profiler为目标进程的每个线程分配8kB的perf_event缓冲区。Linux内核中限制了进程perf_event相关的MMap的总内存大小。在非特权用户下运行时，确保/proc/sys/kernel/perf_event_mlock_kb值足够大（超过8*线程数）: echo 8*threads+ 4 > /proc/sys/kernel/perf_event_mlock_kb。

性能影响

CPU&内存诊断功能经性能测试，在一般的Spring Web应用所有功能效果全部开启的情况下，CPU增加开销5%左右，堆外增加内存开销50 M左右，GC以及请求延迟增加不明显。

通过Profiler分析代码性能

Profiler性能分析支持如下功能：

• 开启性能分析Profiler：首次使用Profiler性能分析功能时，需要开启Profiler。
• 分析代码性能：Profiler性能分析会自动获取应用程序运行过程中CPU和内存和时延的使用情况。通过火焰图实时展示每一个方法、类和线程的调用关系和执行效率，帮助您优化代码性能。
• 对代码性能差异：通过火焰图实时展示两个实例或同一个实例不同时间段的方法、类和线程的调用关系和执行效率的差异，帮助您对比代码性能差异。
• 查看代码性能快照：支持快照列表查询功能。快照列表以分钟为时间维度，获取应用程序的调试信息，如CPU核数、内存分配速率、实例名称以及主机名称。
• 查看建议：支持查看建议。Profiler根据用户的性能数据，识别出超过CPU使用率阈值的方法，然后给出合理的建议。

1. 登录AOM 2.0控制台。
2. 在左侧导航栏选择“应用监控 > 组件列表”，进入组件列表页面。
3. 在左侧“快速筛选”栏中，选择“区域”、“应用”以及“技术栈”。
4. 单击“组件”列中某一个组件名称，进入该组件详情页，默认展示“接口调用”详细信息。
5. 单击“Profiler性能分析”，切换至Profiler性能分析页签。
6. 您可以根据需要执行如下操作：
   • 首次进入“Profiler性能分析”页签时，单击“开启Profiler”开启Profiler性能分析功能。
     • 仅2.4.5-profiler版本及以后版本的Agent，支持Profiler性能分析功能。
     • 如需关闭Profiler性能分析功能，可在“组件设置”中关闭Profiler性能分析功能。详情请参考设置组件监控开关。
     图1 Profiler性能分析
     
   • 单击“Profiler性能分析”页签下的“性能分析”子页签，进入“性能分析”页面，执行如下操作：
     1. 在“性能分析”页面选择您想要查看的实例，设置性能分析类型、范围、以及聚合维度查询条件，即可以查看该实例对应的性能分析数据。
        查询参数设置请参考下表：

        表4 查询参数说明

        选择项	参数	说明
        类型	CPU Time	每个方法在CPU上的运行时间。
        	Allocated Memory	已分配的堆内存（包括已被回收和未被回收的部分），使用场景包括频繁GC（Garbage Collection）等。
        	Live Object Memory	已分配但未被回收的堆内存，使用场景主要包括内存泄漏等。该功能需要JDK版本为JDK17。
        	Latency	Trace相关线程的代码方法执行的总耗时。包括方法在CPU上的运行时间、等待I/O的时间、以及方法运行时发生的任何其他时间。
        范围	My Code	用户代码。
        	All Code	全部代码。
        聚合维度	Line	代码行。
        	Method	方法。
        	Class	类。
        	Package	Java包名称。

        查询结果如下：

        图2 性能分析
        

        表5 性能分析参数说明

        参数	说明
        火焰图	火焰图Y轴（纵轴）：表示调用栈。每一层都是一个函数（包），调用的越深，火焰层数越高。最底部（火焰尖）是正在执行的函数，上方是他的父函数。 火焰图X轴（横轴）：表示占用时间（内存视图表示占用内存）长度。占用的CPU时间越长，其宽度越宽。 鼠标放在火焰图上，可展示某一个方法、类和线程的详细信息。 单击火焰图中某个方法条，该方法条可横向放大。单击“Total”列标题行，火焰图还原。 在火焰图中相同的方法或包显示的颜色相同。
        方法路径	鼠标放在Location类某个方法名称上，展示该方法的详细信息。 单击Location类某个方法名称，火焰图侧对应的方法会高亮显示，其余方法灰化。再次单击同一个方法名称，火焰图恢复原状。
        Self	仅方法自身的性能消耗，不包含调用方法。该数值为所有线程执行结果的总和，因此结果有可能大于所选时间段。
        Total	总性能消耗，包含方法自身及其调用方法。该数值为所有线程执行结果的总和，因此结果有可能大于所选时间段。

     2. 您还可以根据需要执行以下操作：
        • 设置时间范围，查看已设时间范围内的数据。可通过如下两种方式设置时间范围：
          • 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。
          • 方式二：通过开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为1天。
        • 按照方法路径搜索：搜索框设置搜索条件后，单击，查看满足搜索条件的火焰图。
        • 查看每一个线程、方法、类和包的调用关系和执行效率的实时数据。
   • 单击“Profiler性能分析”页签下的“对比”子页签，进入“对比”页面，执行如下操作：
     1. 在“对比”页面设置您想要对比的实例对象（包括实例和时间段）、性能分析类型、范围以及聚合维度，比对类型、即可以查看实例对比的性能分析数据。
        图3 代码性能对比
        
        • 对比实例对象：和分别支持选择相同或不同时间段的不同实例，或选择不同时间段的相同实例。
        • 性能分析类型、范围、以及聚合维度设置请参考表4。
        • 比对类型：当前支持table、flame两种类型。

          表6 比对类型参数说明

          参数	说明
          flame	以火焰图类型进行对比： 火焰图Y轴（纵轴）：表示调用栈。每一层都是一个函数（包），调用的越深，火焰层数越高。最底部（火焰尖）是正在执行的函数，上方是他的父函数。 火焰图X轴（横轴）：表示占用时间（内存视图表示占用内存）长度。占用的CPU时间越长，其宽度越宽。 鼠标放在火焰图上，可展示某一个方法、类和线程的详细信息。 单击火焰图中某个方法条，该方法条可横向放大。单击“Total”列标题行，火焰图还原。 火焰图颜色：红色表示当前实例对比值较大；绿色表示当前实例对比值较小；蓝色表示该方法、类或线程，仅在当前实例侧存在；白色表示当前实例对比值相同。
          table	以表格类型进行对比： 展示方法路径、Baseline（基线总性能耗时）、Comparison（对比总性能耗时）、以及Diff（耗时差时）数据。 鼠标放任意一行对比结果上，可展示该方法的对比详细信息。

     2. 您还可以根据需要执行以下操作：
        • 设置时间范围，查看已设时间范围内的数据。可通过如下两种方式设置时间范围：
          • 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。
          • 方式二：通过开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为1天。
        • 按照方法路径搜索：搜索框设置搜索条件后，单击，查看满足搜索条件的火焰图。
        • 查看每一个方法、类和线程的调用关系和执行效率的实时数据。
   • 单击“Profiler性能分析”页签下的“快照列表”子页签，进入“快照列表”页面，执行如下操作：
     1. 选择您想要查看的实例，可以查看该实例对应的快照数据。
        图4 查看快照列表
        

        表7 快照列表参数说明

        参数	说明
        日期	获取调试信息的时间。
        CPU核数	CPU利用率。
        内存分配速率	内存的速度，代表该内存所能达到的最高工作频率。
        实例名称	实例名称。

     2. 设置时间范围，查看已设时间范围内的数据。可通过如下两种方式设置时间范围：
        • 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。
        • 方式二：通过开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为1天。
   • 单击“Profiler性能分析”页签下的“建议”子页签，进入“建议”页面，执行如下操作：
     1. 设置时间范围，查看已设时间范围内的建议数据。可通过如下两种方式设置时间范围：
        • 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。
        • 方式二：通过开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为1天。
          图5 查看建议
          

          表8 建议参数说明

          参数	说明
          类型	性能问题类型，目前只有cpu类型，后期内存，时延类型会依次上线。
          性能问题	具体的性能问题的描述。
          调用方法	当前问题出现的方法名。
          问题出现数	在查询的时间范围内，当前性能问题出现的次数。
          CPU使用率	当前问题最后一次出现，所使用的资源（cpu）的使用率。
          操作	支持的其他操作类型，目前仅支持查看详情。

     2. 单击操作列的“查看详情”，展示某个问题的建议。包括：开始时间、结束时间、问题描述、当前状态、建议修改步骤、问题详情，并支持按照方法路径搜索。
        图6 建议详情
        

常见问题

在Profiler性能分析的火焰图无数据或其他异常情况下，可以查看Profiler日志确定问题原因。详细操作参见Profiler性能分析常见问题。