# JVM性能分析工具使用
有时需要对Fluid的底层缓存引擎，如Alluxio，进行性能分析，以更加迅速地找到性能瓶颈。
async-profiler (opens new window)是一款非常全面的JVM profiling工具，支持对cpu，lock等多种事件采样。
在本文档中，我们介绍async-profiler的简单使用方法。
请参考async-profiler官方文档 (opens new window)获取更加详细的使用教程。
# 下载并解压
$ wget https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/releases/download/v1.7.1/async-profiler-1.7.1-linux-x64.tar.gz
$ tar -zxf async-profiler-1.7.1-linux-x64.tar.gz
# 简单使用
查看Java进程
$ jps 8576 AlluxioFuse 33916 Jps采样占用CPU时间
$ ./profiler.sh -e cpu -i 1ms -d 300 -f cpu.txt <PID>命令说明:
-e <EVENT>： 指定要采样的时间，支持cpu,lock等-i <INTERVAL>： 指定采样间隔， 支持最小纳秒级别采样，但不建议设置太小，对会被采样的进程造成较大的性能影响-d <DURATION>: 指定采样持续时间，以秒为单位-f <FILENAME>: 指定保存文件名字和格式，文件格式影响最终结果呈现形式，txt文档格式方便在服务器查看，svg矢量图格式可在浏览器打开<PID>: 所有采样都必须指定一个JVM进程的PID， 如jps命令中的AlluxioFuse进程8576
采样结果分析
async-profiler会周期性地采样JVM调用栈，并按照被采样次数由高到低排序。 可认为采样次数越高的函数，花费的CPU时间也是越多的。因此，通过观察排名前几位的函数调用情况，可快速找出Java进程的主要性能瓶颈。
下面是对AlluxioFuse进行cpu采样的结果，由三部分内容组成。
第一部分，介绍采样的次数，GC情况等，其中的
Frame buffer usage表示保存采样结果的buffer使用率。 如果采样间隔太小，或者时间太长，可能会提示overflow，此时可用-b N调大buffer容量。第二部分，是按照采样次数由高到低排序后的函数调用栈，性能分析时重点关注前几位。
第三部分，在最后，是占用CPU时间由高到低的函数。
$ cat cpu.txt --- Execution profile --- Total samples : 131152 GC_active : 8 (0.01%) unknown_Java : 321 (0.24%) not_walkable_Java : 234 (0.18%) deoptimization : 7 (0.01%) skipped : 17 (0.01%) Frame buffer usage : 23.9887% --- 9902352571 ns (7.48%), 9820 samples [ 0] copy_user_enhanced_fast_string_[k] [ 1] copyout_[k] [ 2] copy_page_to_iter_[k] [ 3] skb_copy_datagram_iter_[k] [ 4] tcp_recvmsg_[k] [ 5] inet_recvmsg_[k] [ 6] sock_read_iter_[k] [ 7] __vfs_read_[k] [ 8] vfs_read_[k] [ 9] ksys_read_[k] [10] do_syscall_64_[k] [11] entry_SYSCALL_64_after_hwframe_[k] [12] read [13] io.netty.channel.unix.FileDescriptor.readAddress [14] io.netty.channel.unix.FileDescriptor.readAddress [15] io.netty.channel.epoll.AbstractEpollChannel.doReadBytes [16] io.netty.channel.epoll.AbstractEpollStreamChannel$EpollStreamUnsafe.epollInReady [17] io.netty.channel.epoll.EpollEventLoop.processReady [18] io.netty.channel.epoll.EpollEventLoop.run [19] io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$4.run [20] io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run [21] java.lang.Thread.run --- 6862595502 ns (5.19%), 6836 samples [ 0] jbyte_disjoint_arraycopy [ 1] io.netty.util.internal.PlatformDependent0.copyMemoryWithSafePointPolling [ 2] io.netty.util.internal.PlatformDependent0.copyMemory [ 3] io.netty.util.internal.PlatformDependent.copyMemory [ 4] io.netty.buffer.UnsafeByteBufUtil.getBytes [ 5] io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf.getBytes [ 6] io.netty.buffer.AbstractUnpooledSlicedByteBuf.getBytes [ 7] io.netty.buffer.AbstractByteBuf.readBytes [ 8] io.grpc.netty.NettyReadableBuffer.readBytes [ 9] io.grpc.internal.CompositeReadableBuffer$3.readInternal [10] io.grpc.internal.CompositeReadableBuffer$ReadOperation.read [11] io.grpc.internal.CompositeReadableBuffer.execute [12] io.grpc.internal.CompositeReadableBuffer.readBytes [13] alluxio.grpc.ReadableDataBuffer.readBytes [14] alluxio.client.block.stream.BlockInStream.readInternal [15] alluxio.client.block.stream.BlockInStream.read [16] alluxio.client.file.AlluxioFileInStream.read [17] alluxio.client.file.cache.LocalCacheFileInStream.readExternalPage [18] alluxio.client.file.cache.LocalCacheFileInStream.read [19] alluxio.fuse.AlluxioJniFuseFileSystem.read [20] alluxio.jnifuse.AbstractFuseFileSystem.readCallback --- 6257779616 ns (4.73%), 6234 samples [ 0] jlong_disjoint_arraycopy [ 1] java.util.HashMap.isEmpty [ 2] java.util.HashSet.isEmpty [ 3] alluxio.client.file.cache.store.MemoryPageStore.put [ 4] alluxio.client.file.cache.LocalCacheManager.addPage [ 5] alluxio.client.file.cache.LocalCacheManager.putInternal [ 6] alluxio.client.file.cache.LocalCacheManager.lambda$put$0 [ 7] alluxio.client.file.cache.LocalCacheManager$$Lambda$324.504173880.run [ 8] java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call [ 9] java.util.concurrent.FutureTask.run [10] java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker [11] java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run [12] java.lang.Thread.run --- 5784713511 ns (4.37%), 5730 samples [ 0] memcpy_erms_[k] [ 1] fuse_copy_do?[fuse]_[k] [ 2] fuse_copy_page?[fuse]_[k] [ 3] fuse_copy_args?[fuse]_[k] [ 4] fuse_dev_do_write?[fuse]_[k] [ 5] fuse_dev_write?[fuse]_[k] [ 6] do_iter_readv_writev_[k] [ 7] do_iter_write_[k] [ 8] vfs_writev_[k] [ 9] do_writev_[k] [10] do_syscall_64_[k] [11] entry_SYSCALL_64_after_hwframe_[k] [12] writev # ... ns percent samples top ---------- ------- ------- --- 18748768943 14.17% 18618 jlong_disjoint_arraycopy 12465418383 9.42% 12375 copy_user_enhanced_fast_string_[k] 11200001765 8.46% 11153 /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/lib/amd64/server/libjvm.so 8891711765 6.72% 8863 jbyte_disjoint_arraycopy 5934957181 4.48% 5877 memcpy_erms_[k] 5887736474 4.45% 5766 _raw_spin_unlock_irqrestore_[k] 5722725002 4.32% 5669 /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.23.so 5029972109 3.80% 5024 jint_disjoint_arraycopy 3313144887 2.50% 3284 _raw_spin_lock_[k] 2345730045 1.77% 2341 jshort_disjoint_arraycopy 2111075419 1.60% 2098 java.lang.Long.equals 1844566888 1.39% 1838 __do_page_fault_[k] 1493059573 1.13% 1472 get_user_pages_fast_[k] 1371331539 1.04% 1340 finish_task_switch_[k] 1333100221 1.01% 1324 clear_page_erms_[k] 1165108284 0.88% 1155 io.netty.util.Recycler$WeakOrderQueue.transfer 1010331386 0.76% 1004 __free_pages_ok_[k] 806598842 0.61% 798 fuse_copy_do?[fuse]_[k] 805970066 0.61% 802 try_charge_[k] 773960647 0.58% 757 read 660352796 0.50% 656 get_page_from_freelist_[k]
Tips:
- 一般性能分析只需要采样
cpu和lock即可，它们的结果是比较有参考意义的- 如果是和内存相关的调优，可试着采样
alloc事件wall事件采样墙上时间，-t选项让每个进程分开采样，它俩搭配使用效果比较好- 同一进程同时只能采样一种事件