【开发篇】十五、火焰图、trace定位接口响应时间长

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2024-04-23 15:45 1阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  1、Arthas的trace
 *  2、Arthas的watch
 *  3、火焰图

背景：接口A响应时间很长，需要定位到是哪一个方法有性能问题。接口A的方法调用链路示意：

![在这里插入图片描述][8c6b58aa99534202aaaf52ef228a90e8.png]

## 1、Arthas的trace ##

展示整个方法的调用链路以及每个方法的耗时

trace 类名 方法名

*  `--skipJDKMethod false`，输出JDK中方法的耗时
 *  `'#cost > 毫秒值'` ，只显示耗时超过该毫秒值的调用
 *  `–n 数值`，最多显示n条数据

启动Arthas，trace响应时间很长的接口的类和Controller方法：

![在这里插入图片描述][3780e28a2a5e4bb9bcc80ed04cfff5d2.png]

比例或时间最大的，即链路中响应最慢的方法。最后，因为Arthas底层使用动态代理的方式增强了对象，从而获取方法的调用时间的，所以不看了以后，得执行stop。不stop重置，会增加原来方法调用的开销

![在这里插入图片描述][0d3170f6d1024caf8b608efb2e900f3b.png]

## 2、Arthas的watch ##

trace定位到某一个方法之后，使用watch监控该方法，看更详细的信息

watch 类名 方法名 '{
        params, returnObj}' '#cost>毫秒值' -x 2

*  `'{params, returnObj}'`代表打印参数和返回值
 *  \-x 2，即打印结果若有嵌套（对象里有属性），最多只展开两层，最大值为4

![在这里插入图片描述][77be87d68d2242f28dbd93cd677c01e0.png]

> 总结：trace找到性能差的具体方法（用户访问量大时，可加最小耗时过滤） ⇒ watch查看参数和返回等详情 ⇒ stop取消增强

## 3、火焰图 ##

Arthas的profile命令（Windows下不支持）

![在这里插入图片描述][fb2f698465694dd69079b6f64e4ad2ae.png]

用途：

*  直观显示所有方法中哪些方法执行时间长

用法：

profiler start 启动采集
    
    profiler getSamples 查看采样的数量
    
    profiler status  查看采样的状态（是否在运行，运行了多久）
    
    profiler stop 停止并生成火焰图

火焰图水平轴代表 CPU 使用率（它的采样数量与采样总量的占比），垂直轴代表函数调用栈。每个矩形块代表一个函数，它的宽度表示该函数占用 CPU 时间的比例，**火焰图中一般找绿色部分Java中栈，且顶上比较平的部分（平即占的宽度最大），很可能就是性能的瓶颈。**

![在这里插入图片描述][c51b1b7157dc425998c2b2a3f7b5e2f6.png]

@GetMapping("/profile1")
    public void test6() throws InterruptedException {
        
       ArrayList<Integer> objects = new ArrayList<>();		//未指定容量，默认，会频繁copy扩容
       for (Integer i = 0; i < 20000000; i++) {
        
           objects.add(i);
       }
    }

查看以上接口的火焰图：  
![在这里插入图片描述][c2be101dee20497b9a0f3605e4e49be6.png]  
![在这里插入图片描述][e9077b967a2c47df9a711d81bbf3eeb8.png]  
点击，分析时间长的原因：

![在这里插入图片描述][28365e99da8941d69a36b7b06ed327e0.png]

修改代码：

@GetMapping("/profile2")
    public void test7() throws InterruptedException {
        
        ArrayList<Integer> objects = new ArrayList<>(20000000);		//指定初始化容量
        for (Integer i = 0; i < 20000000; i++) {
        
            objects.add(i);
        }
    }

火焰图对于偏底层的性能问题更直观，特别是由于JDK中某些方法被大量调用导致的性能低下，如上面ArrayList使用默认容量触发多次扩容，消耗时间

[8c6b58aa99534202aaaf52ef228a90e8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/bed228edf54444e086d290a3a1f6c1b8.png
[3780e28a2a5e4bb9bcc80ed04cfff5d2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/165f387680114c188c798c24569c9855.png
[0d3170f6d1024caf8b608efb2e900f3b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/23/a45db39ab1ee42f7b618c3e228a8d9c5.png
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