使用动态分析技术分析 Java

使用火焰图进行Java性能分析

性能分析工具的分类

性能分析的技术和工具可以分为以下几类:

  1. Counters

内核维护着各种统计信息,被称为 Counters ,用于对事件进行计数。例如,接收的网络数据包数量,发出的磁盘I/O请求,执行的系统调用次数。常见的这类工具有:

  • vmstat: 虚拟和物理内存统计
  • mpstat: CPU使用率统计
  • iostat:磁盘的I/O使用情况
  • netstat:网络接口统计信息,TCP/IP协议栈统计信息,连接统计信息
  1. Tracing

Tracing是收集每个事件的数据进行分析。 Tracing 会捕获所有的事件,因此有比较大的CPU开销,并且可能需要大量存储来保存数据。

常见的 Tracing 工具有:

  • tcpdump: network packet tracing
  • blktrace: block I/O tracing
  • perf: Linux Performance Events, 跟踪静态和动态探针
  • strace: 系统调用tracing
  • gdb: 源代码级调试器
  1. Profiling

Profiling是通过收集目标行为的样本或快照,来了解目标的特征。 Profiling 可以从多个方面对程序进行动态分析,如 CPUMemoryThreadI/O 等,其中对 CPU 进行 Profiling 的应用最为广泛。

CPU Profiling 原理是基于一定频率对运行的程序进行采样,来分析消耗CPU时间的代码路径。可以基于固定的时间间隔进行采样,例如每10毫秒采样一次。也可以设置固定速率采样,例如每秒采集100个样本。

CPU Profiling 经常被用于分析代码的热点,比如“哪个方法占用CPU的执行时间最长”、“每个方法占用CPU的比例是多少”等等,然后我们就可以针对热点瓶颈进行分析和性能优化。

Linux上常用的 CPU Profiling 工具有:

  1. Monitoring

系统性能监控会记录一段时间内的性能统计信息,以便能够基于时间周期进行比较。这对于容量规划,了解高峰期的使用情况都很有帮助。历史值还为我们理解当前的性能指标提供了上下文。

监控单个操作系统最常用工具是 sar (system activity reporter,系统活动报告)命令。 sar 通过一个定期执行的agent来记录系统计数器的状态,并可以使用 sar 命令查看它们,例如:

$ sar
Linux 4.15.0-88-generic (mazhen) 	03/19/2020 	_x86_64_	(4 CPU)

12:53:08 PM       LINUX RESTART

12:55:01 PM     CPU     %user     %nice   %system   %iowait    %steal     %idle
01:05:01 PM     all     14.06      0.00     10.97      0.11      0.00     74.87
01:15:01 PM     all      9.60      0.00      7.49      0.09      0.00     82.83
01:25:01 PM     all      0.04      0.00      0.02      0.02      0.00     99.92
01:35:01 PM     all      0.03      0.00      0.02      0.01      0.00     99.94

本文主要讨论如何使用 perfBPF 进行 CPU Profiling

perf

perf最初是使用 Linux 性能计数器子系统的工具,因此 perf 开始的名称是 Performance Counters for Linux (PCL)。 perf 在Linux 2.6.31 合并进内核,位于 tools/perf 目录下。

随后 perf 进行了各种增强,增加了 tracingprofiling 等能力,可用于性能瓶颈的查找和热点代码的定位。

perf 是一个面向事件(event-oriented)的性能剖析工具,因此它也被称为 Linux perf events (LPE) ,或 perf_events

perf 的整体架构如下:

perf 由两部分组成:

  • perf Tools :perf用户态命令,为用户提供了一系列工具集,用于收集、分析性能数据。
  • perf Event Subsystem :Perf Events是内核的子系统之一,和用户态工具共同完成数据的采集。

内核依赖的硬件,比如说 CPU ,一般会内置一些性能统计方面的寄存器( Hardware Performance Counter ),通过软件读取这些特殊寄存器里的信息,我们也可以得到很多直接关于硬件的信息。 perf 最初就是用来监测 CPU 的性能监控单元(performance monitoring unit, PMU)的。

perf Events分类

perf 支持多种性能事件:

这些性能事件分类为:

  • Hardware Events : CPU性能监控计数器performance monitoring counters(PMC),也被称为performance monitoring unit(PMU)
  • Software Events : 基于内核计数器的底层事件。例如,CPU迁移,minor faults,major faults等。
  • Kernel Tracepoint Events : 内核的静态 Tracepoint ,已经硬编码在内核需要收集信息的位置。
  • User Statically-Defined Tracing (USDT) : 用户级程序的静态 Tracepoint
  • Dynamic Tracing : 用户自定义事件,可以动态的插入到内核或正在运行中的程序。 Dynamic Tracing 技术分为两类:
    • kprobes :对于kernel的动态追踪技术,可以动态地在指定的内核函数的入口和出口等位置上放置探针,并定义自己的探针处理程序。
    • uprobes :对于用户态软件的动态追踪技术,可以安全地在用户态函数的入口等位置设置动态探针,并执行自己的探针处理程序。

可以使用perf的 list 子命令查看当前可用的事件:

$ sudo perf list
List of pre-defined events (to be used in -e):

  branch-instructions OR branches                    [Hardware event]
  branch-misses                                      [Hardware event]
  bus-cycles                                         [Hardware event]
  cache-misses                                       [Hardware event]
  cache-references                                   [Hardware event]
  cpu-cycles OR cycles                               [Hardware event]

...

  alignment-faults                                   [Software event]
  bpf-output                                         [Software event]
  context-switches OR cs                             [Software event]
  cpu-clock                                          [Software event]
  cpu-migrations OR migrations                       [Software event]

...

  alarmtimer:alarmtimer_cancel                       [Tracepoint event]
  alarmtimer:alarmtimer_fired                        [Tracepoint event]
  alarmtimer:alarmtimer_start                        [Tracepoint event]
  alarmtimer:alarmtimer_suspend                      [Tracepoint event]
  block:block_bio_backmerge                          [Tracepoint event]
  block:block_bio_bounce                             [Tracepoint event]
...

perf的使用

如果还没有安装 perf ,可以使用 aptyum 进行安装:

sudo apt install linux-tools-$(uname -r) linux-tools-generic

perf 的功能强大,支持硬件计数器统计,定时采样,静态和动态tracing等。本文只介绍几个常用的使用场景,如果想全面的了解 perf 的使用,可以参考 perf.wiki

  1. CPU Statistics

使用 perfstat 命令可以收集性能计数器统计信息,精确统计一段时间内 CPU 相关硬件计数器数值的变化。例如:

-> % sudo perf stat  dd if=/dev/zero of=/dev/null count=10000000
10000000+0 records in
10000000+0 records out
5120000000 bytes (5.1 GB, 4.8 GiB) copied, 12.2795 s, 417 MB/s

 Performance counter stats for 'dd if=/dev/zero of=/dev/null count=10000000':

      12280.299325      task-clock (msec)         #    1.000 CPUs utilized          
                16      context-switches          #    0.001 K/sec                  
                 0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  
                70      page-faults               #    0.006 K/sec                  
    41,610,802,323      cycles                    #    3.388 GHz                    
    20,195,746,887      instructions              #    0.49  insn per cycle         
     3,972,723,471      branches                  #  323.504 M/sec                  
        90,061,565      branch-misses             #    2.27% of all branches        

      12.280445133 seconds time elapsed
  1. CPU Profiling

可以使用 perf record 以任意频率收集快照。这通常用于CPU使用情况的分析。

  • sudo perf record -F 99 -a -g sleep 10

对所有CPU( -a )进行 call stacks-g )采样,采样频率为 99 Hertz-F 99 ),即每秒99次,持续10秒( sleep 10 )。

  • sudo perf record -F 99 -a -g -p PID sleep 10

对指定进程( -p PID )进行采样。

  • sudo perf record -F 99 -a -g -e context-switches -p PID sleep 10

perf 可以和各种 instrumentation points 一起使用,以跟踪内核调度程序( scheduler )的活动。其中包括 software eventstracepoint event (静态探针)。

上面的例子对指定进程的上下文切换( -e context-switches )进行采样。

  1. report

perf record 的运行结果保存在当前目录的 perf.data 文件中,采样结束后,我们使用 perf report 查看结果。

  • 交互式查看模式
$ sudo perf report

+ 开头的行可以回车,展开详细信息。

  • 使用 --stdio 选项打印所有输出
$ sudo perf report --stdio

context-switches 的采样报告:

后面我们会介绍 火焰图 ,以可视化的方式展示 stack traces ,比 perf report 更加直观。

BPF

BPF是 Berkeley Packet Filter 的缩写,最初是为BSD开发,第一个版本于1992年发布, 用于改进网络数据包捕获的性能BPF 是在内核级别进行过滤,不必将每个数据包拷贝到用户空间,从而提高了数据包过滤的性能。 tcpdump 使用的就是 BPF

2013年 BPF 被重写,被称为 Extended BPF (eBPF) ,于2014年包含进 Linux 内核中。改进后的 BPF 成为了通用执行引擎,可用于多种用途,包括创建高级性能分析工具。

BPF 允许在内核中运行 mini programs ,来响应系统和应用程序事件(例如磁盘I/O事件)。这种运作机制和 JavaScript 类似: JavaScript 是运行在浏览器引擎中的 mini programs ,响应鼠标点击等事件。 BPF 使内核可编程化,使用户(包括非内核开发人员)能够自定义和控制他们的系统,以解决实际问题。

BPF 可以被认为是一个 虚拟机 ,由指令集,存储对象和helper函数三部分组成。 BPF 指令集由位于Linux内核的 BPF runtime 执行, BPF runtime 包括了 解释器JIT编译器BPF 是一种灵活高效的技术,可以用于 networkingtracing 和安全等领域。我们重点关注它作为系统监测工具方面的应用。

perf 一样, BPF 能够监测多种性能事件源,同时可以通过调用 perf_events ,使用 perf 已有的功能:

BPF 可以在内核运行计算和统计汇总,这样大大减少了复制到用户空间的数据量:

BPF 已经内置在Linux内核中,因此你无需再安装任何新的内核组件,就可以在生产环境中使用BPF。

BCC和bpftrace

直接使用 BPF 指令进行编程非常繁琐,因此很有必要提供高级语言前端方便用户使用,于是就出现了 BCCbpftrace

BCC(BPF Compiler Collection)提供了一个C编程环境,使用 LLVM 工具链来把 C 代码编译为 BPF 虚拟机所接受的字节码。此外它还支持 PythonLuaC++ 作为用户接口。

bpftrace是一个比较新的前端,它为开发 BPF 工具提供了一种专用的高级语言。 bpftrace 适合单行代码和自定义短脚本,而 BCC 更适合复杂的脚本和守护程序。

BCCbpftrace 没有在内核代码库,它们存放在GitHub上名为 IO VisorLinux Foundation 项目中。

BCC的安装

BCC 可以参考官方的 安装文档 。以 Ubuntu 18.04 LTS 为例,建议从源码build安装:

  • 安装build依赖
sudo apt-get -y install bison build-essential cmake flex git libedit-dev \
  libllvm6.0 llvm-6.0-dev libclang-6.0-dev python zlib1g-dev libelf-dev

sudo apt-get -y install luajit luajit-5.1-dev
  • 编译和安装
git clone https://github.com/iovisor/bcc.git
mkdir bcc/build; cd bcc/build
cmake ..
make
sudo make install
  • build python3 binding
cmake -DPYTHON_CMD=python3 .. 
pushd src/python/
make
sudo make install
popd

make install 完成后, BCC 自带的工具都安装在了 /usr/share/bcc/tools 目录下。 BCC 已经包含70多个 BPF 工具,用于性能分析和故障排查。这些工具都可以直接使用,无需编写任何 BCC 代码。

我们试用其中一个工具 biolatency ,跟踪磁盘 I/O 延迟:

-> % sudo /usr/share/bcc/tools/biolatency
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C
     usecs               : count     distribution
         0 -> 1          : 0        |                                        |
         2 -> 3          : 0        |                                        |
         4 -> 7          : 0        |                                        |
         8 -> 15         : 0        |                                        |
        16 -> 31         : 2        |***                                     |
        32 -> 63         : 0        |                                        |
        64 -> 127        : 3        |*****                                   |
       128 -> 255        : 7        |***********                             |
       256 -> 511        : 6        |**********                              |
       512 -> 1023       : 11       |******************                      |
      1024 -> 2047       : 16       |**************************              |
      2048 -> 4095       : 24       |****************************************|
      4096 -> 8191       : 1        |*                                       |
      8192 -> 16383      : 6        |**********                              |
     16384 -> 32767      : 3        |*****                                   |

biolatency 展示的直方图比 iostat 的平均值能更好的理解磁盘 I/O 性能。

BCC 已经自带了 CPU profiling 工具:

  • tools/profile : Profile CPU usage by sampling stack traces at a timed interval.

此外, BCC 还提供了 Off-CPU 的分析工具:

一般的 CPU profiling 都是分析 on-CPU ,即CPU时间都花费在了哪些代码路径。 off-CPU 是指进程不在CPU上运行时所花费的时间,进程因为某种原因处于休眠状态,比如说等待锁,或者被进程调度器(scheduler)剥夺了 CPU 的使用。这些情况都会导致这个进程无法运行在 CPU 上,但是仍然花费了时间。

off-CPU 分析是对 on-CPU 的补充,让我们知道线程所有的时间花费,更全面的了解程序的运行情况。

后面会介绍 profileoffcputime 如何生成火焰图进行可视化分析。

bpftrace的安装

bpftrace 建议运行在Linux 4.9 kernel或更高版本。根据 安装文档 的说明,是因为 kprobesuprobestracepoints 等主要特性是在 4.x 以上加入内核的:

  • 4.1 - kprobes
  • 4.3 - uprobes
  • 4.6 - stack traces, count and hist builtins (use PERCPU maps for accuracy and efficiency)
  • 4.7 - tracepoints
  • 4.9 - timers/profiling

可以运行 scripts/check_kernel_features.sh 脚本进行验证:

$ ./scripts/check_kernel_features.sh 
All required features present!

bpftrace 对Linux的版本要求较高,以 Ubuntu 为例, 19.04 及以上才支持 apt 安装:

sudo apt-get install -y libbpfcc-dev

18.0418.10 可以从源码build,但需要先build好 BCC

  • 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bison cmake flex g++ git libelf-dev zlib1g-dev libfl-dev systemtap-sdt-dev binutils-dev
sudo apt-get install -y llvm-7-dev llvm-7-runtime libclang-7-dev clang-7
  • 编译和安装
git clone https://github.com/iovisor/bpftrace
mkdir bpftrace/build; cd bpftrace/build;
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j8
sudo make install

make install 完成后, bpftrace 自带的工具安装在 /usr/local/share/bpftrace/tools 目录下,这些工具的说明文档可以在 项目主页 找到。

我们同样试用查看 Block I/O 延迟直方图的工具:

-> % sudo bpftrace /usr/local/share/bpftrace/tools/biolatency.bt
Attaching 4 probes...
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C

@usecs: 
[128, 256)             6 |@@@@@@@@@@                                          |
[256, 512)             4 |@@@@@@                                              |
[512, 1K)              8 |@@@@@@@@@@@@@                                       |
[1K, 2K)              20 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@                  |
[2K, 4K)              30 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[4K, 8K)               1 |@                                                   |
[8K, 16K)              3 |@@@@@                                               |
[16K, 32K)             0 |                                                    |
[32K, 64K)             2 |@@@                                                 |

关于 bpftrace 脚本编写不在本文的讨论范围,感兴趣的可以参考 reference_guide

火焰图

火焰图Brendan Gregg 发明的将 stack traces 可视化展示的方法。火焰图把时间和空间两个维度上的信息融合在一张图上,将频繁执行的代码路径以可视化的形式,非常直观的展现了出来。

火焰图可以用于可视化来自任何 profiler 工具的记录的 stack traces 信息,除了用来 CPU profiling ,还适用于 off-CPUpage faults 等多种场景的分析。本文只讨论 on-CPUoff-CPU 火焰图的生成。

要理解火焰图,先从理解 Stack Trace 开始。

Stack Trace

Stack Trace 是程序执行过程中,在特定时间点的函数调用列表。例如, func_a() 调用 func_b()func_b() 调用 func_c() ,此时的 Stack Trace 可写为:

func_c
func_b
func_a

Profiling Stack Traces

我们做 CPU profiling 时,会使用perf或bcc定时采样 Stack Trace ,这样会收集到非常多的 Stack Trace 。前面介绍了 perf report 会将 Stack Trace 样本汇总为调用树,并显示每个路径的百分比。火焰图是怎么展示的呢?

考虑下面的示例,我们用perf定时采样收集了多个 Stack Trace ,然后将相同的 Stack Trace 归纳合并,统计出次数:

func_e
func_d
func_b
func_a
1 

func_b
func_a
2

func_c
func_b
func_a
7

可以看到,总共收集了10个样本,其中代码路径 func_a->func_b->func_c 有7次,该路径上的 func_c 在CPU上运行。 func_a->func_b 进行了两次采样, func_b 在CPU上运行。 func_a->func_b->func_d->func_e 一次采样, func_e 在CPU上运行。

火焰图

根据前面对 Stack Trace 的统计信息,可以绘制出如下的火焰图:

火焰图具有以下特性:

  • 每个长方块代表了函数调用栈中的一个函数
  • Y 轴显示堆栈的深度(堆栈中的帧数)。调用栈越深,火焰就越高。顶层方块表示 CPU 上正在运行的函数,下面的函数即为它的祖先。
  • X 轴的宽度代表被采集的样本数量,越宽表示采集到的越多,即执行的时间长。需要注意的是,X轴从左到右不代表时间,而是所有的调用栈合并后,按字母顺序排列的。

拿到火焰图,寻找最宽的塔并首先了解它们。顶层的哪个函数占据的宽度最大,说明它可能存在性能问题。

可以使用Brendan Gregg开发的开源项目 FlameGraph 生成交互式的SVG火焰图。该项目提供了脚本,可以将采集的样本归纳合并,统计出 Stack Trace 出现的频率,然后使用 flamegraph.pl 生成SVG火焰图。

我们先把FlameGraph项目clone下来,后面会用到:

git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git

Java CPU Profiling

虽然有很多Java专用的 profiler 工具,但这些工具一般只能看到Java方法的执行,缺少了 GCJVM 的CPU时间消耗,并且有些工具的 Method tracing 性能损耗比较大。

perfBCC profile 的优点是它很高效,在内核上下文中对堆栈进行计数,并能完整显示用户态和内核态的CPU使用,能看到native libraries(例如libc),JVM(libjvm),Java方法和内核中花费的时间。

但是, perfBCC profile 这种系统级的profiler不能很好地与Java配合使用,它们识别不了Java方法和 stack traces 。这是因为:

JIT(just-in-time)

为了能生成包含Java栈与Native栈的火焰图,目前有两种解决方式:

  • 使用 JVMTI agent perf-map-agent ,生成Java符号表,供 perfbcc 读取(/tmp/perf-PID.map)。同时要加上 -XX:+PreserveFramePointer JVM 参数,让 perf 可以遍历基于帧指针(frame pointer)的堆栈。
  • 使用 async-profiler ,该项目将 perf 的堆栈追踪和JDK提供的 AsyncGetCallTrace 结合了起来,同样能够获得mixed-mode火焰图。同时,此方法不需要启用帧指针,所以不用加上 -XX:+PreserveFramePointer 参数。

下面我们就分别演示这两种方式。

perf-map-agent

perf 期望能从 /tmp/perf-<pid>.map 中获得在未知内存区域执行的代码的符号表。 perf-map-agent 可以为 JIT 编译的方法生成 /tmp/perf-<pid>.map 文件,以满足 perf 的要求。

首先下载并编译 perf-map-agent

git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent.git
cd perf-map-agent
cmake .
make

配合 perf 使用

perf-map-agent 提供了 perf-java-flames 脚本,可以一步生成火焰图。

perf-java-flames 接收 perf record 命令参数,它会调用 perf 进行采样,然后使用 FlameGraph 生成火焰图,一步完成,非常方便。

注意,记得要给被 profiling 的Java进程加上 -XX:+PreserveFramePointer JVM 参数。

设置必要的环境变量:

export FLAMEGRAPH_DIR=[FlameGraph 所在的目录]
export PERF_RECORD_SECONDS=[采样时间]
  • ./bin/perf-java-flames [PID] -F 99 -a -g -p [PID]

对指定进程( -p PID ),在所有CPU( -a )上进行call stacks( -g )采样,采样频率为99 Hertz ( -F 99 ),持续时间为 PERF_RECORD_SECONDS 秒。命令运行完成后,会在当前目录生成名为 flamegraph-pid.svg 的火焰图。

  • ./bin/perf-java-flames [PID] -F 99 -g -a -e context-switches -p [PID]

对指定进程的上下文切换( -e context-switches )进行采样,并生成火焰图。

  • 当然也可以只为 perf 生成Java符号表,然后直接使用perf采样
./bin/create-java-perf-map.sh [PID]; sudo perf record -F 99 -p [PID] -a -g -- sleep 15

./bin/create-java-perf-map.sh [PID]; sudo perf record -g -a -e context-switches -p [PID] sleep 15

# 查看报告
sudo perf report --stdio

配合 bcc profile 使用

FlameGraph 项目提供了 jmaps 脚本,它会调用 perf-map-agent 为当前运行的所有Java进程生成符号表。

首先为 jmaps 脚本设置好 JAVA_HOMEperf-map-agent 的正确位置:

JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/usr/lib/jvm/java-8-oracle}
AGENT_HOME=${AGENT_HOME:-/usr/lib/jvm/perf-map-agent} # from https://github.com/jvm-profiling-tools/perf-map-agent

运行 jmaps ,可以看到它会为当前所有的Java进程生成符号表:

$ sudo ./jmaps
Fetching maps for all java processes...
Mapping PID 30711 (user adp):
wc(1):   3486  10896 214413 /tmp/perf-30711.map

我们在做任何 profiling 之前,都需要调用 jmaps ,保持符号表是最新的。

  • CPU Profiling火焰图
# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/profile -dF 99 -afp [PID] 10 > out.profile01.txt

# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=java --hash <out.profile01.txt > flamegraph.svg
  • off-CPU火焰图
# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/offcputime -fp [PID] 10 > out.offcpu01.txt

# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=java --bgcolor=blue --hash --countname=us --width=1024 --title="Off-CPU Time Flame Graph" < out.offcpu01.txt > out.offcpu01.svg
  • off-CPU,并过滤指定的进程状态

Linux的进程状态有:

状态 描述
TASK_RUNNING 意味着进程处于可运行状态。这并不意味着已经实际分配了CPU。进程可能会一直等到调度器选中它。该状态确保进程可以立即运行,而无需等待外部事件。
TASK_INTERRUPTIBLE 可中断的等待状态,主要为恢复时间无法预测的长时间等待。例如等待来自用户的输入。
TASK_UNINTERRUPTIBLE 不可中断的等待状态。用于因内核指示而停用的睡眠进程。它们不能由外部信号唤醒,只能由内核亲自唤醒。例如磁盘输入输出等待。
TASK_STOPPED 响应暂停信号而运行中断的状态。直到恢复前都不会被调度
TASK_ZOMBIE 僵尸状态,子进程已经终止,但父进程尚未执行wait(),因此该进程的资源没有被系统释放。

在状态 TASK_RUNNING (0)会发生非自愿上下文切换,而我们通常感兴趣的阻塞事件是 TASK_INTERRUPTIBLE (1)或 TASK_UNINTERRUPTIBLE (2), offcputime 可以用 --state 过滤指定的进程状态:

# Profiling
sudo ./jmaps ; sudo /usr/share/bcc/tools/offcputime -K --state 2 -f 30 > out.offcpu01.txt

# 生成火焰图
./flamegraph.pl --color=io --countname=ms < out.offcpu01.txt > out.offcpu01.svg

async-profiler

async-profilerperf 的堆栈追踪和JDK提供的 AsyncGetCallTrace 结合了起来,做到同时采样Java栈与Native栈,因此也就可以同时分析Java代码和Native代码中存在的性能热点。

AsyncGetCallTrace 是JDK内部提供的一个函数,它的原型如下:

typedef struct {
  jint lineno;         // BCI in the source file
  jmethodID method_id; // method executed in this frame
} ASGCT_CallFrame;

typedef struct {
  JNIEnv *env_id   //Env where trace was recorded
  jint num_frames; // number of frames in this trace
  ASGCT_CallFrame *frames;
} ASGCT_CallTrace; 

void AsyncGetCallTrace(ASGCT_CallTrace *trace, // pre-allocated trace to fill
                       jint depth,             // max number of frames to walk up the stack
                       void* ucontext)         // signal context

可以看出,该函数直接通过 ucontext 就能获取到完整的Java调用栈。

async-profiler的使用

下载并解压好 async-profiler 安装包。

从Linux 4.6开始,从 non-root 进程使用 perf 捕获内核的 call stacks ,需要设置如下两个内核参数:

# echo 1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
# echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict

async-profiler 的使用非常简单,一步就能生成火焰图。另外,也不需要为被 profiling 的Java进程设置 -XX:+PreserveFramePointer 参数。

./profiler.sh -d 30 -f /tmp/flamegraph.svg [PID]

总结

为Java生成 CPU profiling 火焰图,基本的流程都是:

  1. 使用工具采集样本
  2. 使用 FlameGraph 项目提供的脚本,将采集的样本归纳合并,统计出 Stack Trace 出现的频率
  3. 最后使用 flamegraph.pl 利用上一步的输出,绘制SVG火焰图

为了能够生成 Java stacksnative stacks 完整的火焰图,解决 perfbcc profile 不能识别Java符号和Java stack traces 的问题,目前有以下两种方式:

  1. perf-map-agent 加上 perfbcc profile
  2. async-profiler (内部会使用到 perf

如果只是对Java进程做 on-CPU 分析, async-profiler 更加方便好用。如果需要更全面的了解Java进程的运行情况,例如分析系统锁的开销,阻塞的 I/O 操作,以及进程调度器( scheduler )的工作,那么还是需要使用功能更强大的 perfbcc

参考资料

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