如果你經常遇到 Java 線上性能問題束手無策，看著線上服務 CPU 飆升一籌莫展，發現記憶體不斷泄露滿臉茫然，別慌，這里有一款低開銷、自帶火焰圖、讓你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler，

最近 Arthas 性能分析工具上線了火焰圖分析功能，Arthas 使用 async-profiler 生成 CPU/記憶體火焰圖進行性能分析，彌補了之前記憶體分析的不足，在 Arthas 上使用還是比較方便的，使用方式可以看官方檔案，這篇文章介紹 async-profiler 相關內容，

Arthas 火焰圖官方檔案：https://arthas.aliyun.com/doc/profiler.html

async-profiler 介紹

async-profiler 是一款開源的 Java 性能分析工具，原理是基于 HotSpot 的 API，以微乎其微的性能開銷收集程式運行中的堆疊資訊、記憶體分配等資訊進行分析，

使用 async-profiler 可以做下面幾個方面的分析，

• CPU cycles
• Hardware and Software performance counters like cache misses, branch misses, page faults, context switches etc.
• Allocations in Java Heap
• Contented lock attempts, including both Java object monitors and ReentrantLocks

我們常用的是 CPU 性能分析和 Heap 記憶體分配分析，在進行 CPU 性能分析時，僅需要非常低的性能開銷就可以進行分析，這也是這個工具的優點之一，

在進行 Heap 分配分析時，async-profiler 工具會收集記憶體分配資訊，而不是去檢測占用 CPU 的代碼，async-profiler 不使用侵入性的技術，例如位元組碼檢測工具或者探針檢測等，這也說明 async-profiler 的記憶體分配分析像 CPU 性能分析一樣，不會產生太大的性能開銷，同時也不用寫出龐大的堆疊檔案再去進行進一步處理，，

async-profile 目前支持 Linux 和 macOS 平臺（macOS 下只能分析用戶空間的代碼），

• Linux / x64 / x86 / ARM / AArch64
• macOS / x64

async-profiler 工具在采樣后可以生成采樣結果的日志報告，也可以生成 SVG 格式的火焰圖，在之前生成火焰圖要使用 FlameGraph 工具，現在已經不需要了，從 1.2 版本開始，就已經內置了開箱即用的 SVG 檔案生成功能，

其他資訊可以看官方檔案：https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler

async-profiler 安裝

# 從阿里云下載jar包
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
# 運行
java -jar arthas-boot.jar

arthas-boot.jar中直接內置了profiler

async-profiler 使用

[arthas@69686]$ profiler execute 'start'
Started [cpu] profiling
[arthas@69686]$ profiler execute 'stop,file=/Users/admin/Desktop/result.svg'
OK

async-profiler 案例

上面說完了 async-profiler 工具的作用和使用方式，既然能進行 CPU 性能分析和 Heap 記憶體分配分析，那么我們就寫幾個不一般的方法分析試試看，看看是不是有像上面介紹的那么好用，

Java 案例編碼

很簡單的幾個方法，hotmethod 方法寫了幾個常見操作，三個方法中很明顯 hotmethod3 方法里的生成 UUID 和 replace（需要正則匹配）操作消耗的 CPU 性能會較多，allocate 方法里因為要不斷的創建長度為 6萬的陣列，消耗的記憶體空間一定是最多的，

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;

/**
 * <p>
 * 模擬熱點代碼
 *
 * @Author niujinpeng
 */
public class HotCode {

    private static volatile int value;

    private static Object array;

    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            hotmethod1();
            hotmethod2();
            hotmethod3();
            allocate();
        }
    }

    /**
     * 生成 6萬長度的陣列
     */
    private static void allocate() {
        array = new int[6 * 1000];
        array = new Integer[6 * 1000];
    }

    /**
     * 生成一個UUID
     */
    private static void hotmethod3() {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        String str = uuid.toString().replace("-", "");
        list.add(str);
    }

    /**
     * 數字累加
     */
    private static void hotmethod2() {
        value++;
    }

    /**
     * 生成一個亂數
     */
    private static void hotmethod1() {
        Random random = new Random();
        int anInt = random.nextInt();
    }
}

CPU 性能分析

$ profiler start
Started [cpu] profiling

關于火焰圖怎么看，一言以蔽之：火焰圖里，橫條越長，代表使用的越多，從下到上是呼叫堆疊資訊，在這個圖里可以看到 main 方法上面的呼叫中 hotmethod3 方法的 CPU 使用是最多的，點擊這個方法，還可能看到更詳細的資訊，

可以看到 replace 方法占用的 CPU 最多，也是程式中性能問題所在，是需要注意的地方，

Heap 記憶體分析

還是上面運行的程式，這次分析記憶體使用情況，

profiler start --event alloc

得到的 svg 檔案使用瀏覽器打開，可以看到記憶體分配情況，

依舊是橫條越長，代表使用的越多，從下到上是呼叫堆疊資訊，從圖里可以看出來 main 方法呼叫的 allocate 方法使用的記憶體最多，這個方法里的 Integer 型別陣列占用的記憶體又最多，為 71%，

文中測驗代碼已經上傳到 Github：https://github.com/niumoo/lab-notes

站在巨人肩膀上摘蘋果

https://blog.csdn.net/u013735734/article/details/103452212

標籤：Java

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