arthas 是阿里巴巴开源的强大的jvm 应该分析工具,以下是使用arthas 生成jvm 火焰图的一个学习 项目使用docker-compose 运行,对于生成的火焰图使用nginx 提供一个访问入口 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  web:    image: openresty/openresty:alpine    ports:    - "8090:80"    volumes:    -

http://openresty.org/cn/presentations.html http://weibo.com/agentzh?is_all=1 http://openresty.org/posts/dynamic-tracing/ 动态追踪技术(中) - Dtrace.SystemTap.火焰图 原创 2016-05-06 章亦春 MacTalk   动态追踪技术中篇,关于 DTrace.SystemTap 和 火焰图的那点事. DTrace 与 SystemTap 说到动态追踪就不能

<< System语言详解 >> 关于 SystemTap 的书. 我们在分析各种系统异常和故障的时候,通常会用到 pstack(jstack) /pldd/ lsof/ tcpdump/ gdb(jdb)/ netstat/vmstat/ mpstat/truss(strace)/iostat/sar/nmon(top)等系列工具,这些工具从某个方面为我们提供了诊断信息.但这些工具常常带有各类“副作用”,比如 truss(见于 AIX/Solaris) 或者 strace(见于

前言 开始之前,你需要准备的环境: Linux系统机器或者虚拟机一台,里面需要安装的软件:git.jdk.perl. 简单介绍: java性能分析火焰图的所做的事情就是能够分析出java程序运行期间存在的性能问题,因为某段代码拖慢整个程序执行是不允许的,因此靠火焰图的绘制和分析就可以找出类似的“问题代码段”. 那么这个图是怎么来的呢?首先跟大多数监控系统一样,数据采集+前端绘图,这个图也是根据某些数据绘制而成的,绘图工具本篇文章采用FlameGraph,而负责收集这些数据的工具,本篇采用asyn

如果你经常遇到 Java 线上性能问题束手无策,看着线上服务 CPU 飙升一筹莫展,发现内存不断泄露满脸茫然.别慌,这里有一款低开销.自带火焰图.让你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler. 最近 Arthas 性能分析工具上线了火焰图分析功能,Arthas 使用 async-profiler 生成 CPU/内存火焰图进行性能分析,弥补了之前内存分析的不足.在 Arthas 上使用还是比较方便的,使用方式可以看官方文档.这篇文章介绍 async-profiler 相

引子 正值周末,娃儿6:30又如闹铃般准时来叫醒了我们.年前离开美菜,又回到了杭州.原本是想有更多时间陪伴娃儿,然而新的工作节奏与工作地点,让我们每天都是早上见面:这不,为了周末可以多玩一会儿,早早就过来唤醒我们.因为前几天我们就约好了周末一起放风筝.有些事儿,我以为只是随口一说,小孩子确真真的记着. 吃过早饭,拉着媳妇儿,领着娃,带上风筝就出门了.其实我是忐忑的,因为我也从来没有把风筝放起来过.来到草坪上,娃就拉着风筝如脱缰之马跑了起来.小孩子的幸福就这么简单,无关乎风筝能飞多高. 迎着暖暖朝

Arthas是啥 当我们系统遇到JVM或者内存溢出等问题的时候,如何对我们的程序进行有效的监控和排查,就发现了几个比较常用的工具,比如JDK自带的 jconsole.jvisualvm还有一个最好用的工具--jprofiler,但是这个是收费的,或者除了很有钱的公司,一般很少人会用这个,还有一个就是我们今天的主角--Arthas ,为什么今天会重点讲这个呢? 官网地址:http://arthas.gitee.io/ GitHub地址:https://github.com/alibaba/arth

pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", monospace } p { margin-bottom: 0.1in; line-height: 120% } a:link { } 重要参考文献: www.brendangregg.com/blog/2017-06-30/package-flame-graph.html www.brendangregg.com/blog/2014-06-12/java-flame-graphs.html Java F

JetBrain 是一家伟大的公司,一直致力于为开发者开发世界上最好用的集成开发环境 就在上周,JetBrain 公司发布了 Java 集成开发环境 IntelliJ IDEA 最新版本 2018.3 Beta,本篇文章,我将根据官方博客以及自己的理解来为大家解读一下这次更新有哪些重磅的功能. 1. 重构类.文件.符号,Action 搜索 IntelliJ IDEA(以下简称 IDEA) 中的搜索可以分为以下几类 类搜索,比如 Java,Groovy,Scala 等类文件 文件搜索,类文件之外的

转自 http://www.infoq.com/cn/news/2015/08/java-flamegraph 亲爱的读者:我们最近添加了一些个人消息定制功能,您只需选择感兴趣的技术主题,即可获取重要资讯的邮件和网页通知. 为了分析不同软件或软件的不同版本使用CPU的情况,相关设计人员通常需要进行函数的堆栈性能分析.相比于定期采样获得数据的方式,利用定时中断来收集程序运行时的PC寄存器值.函数地址以及整个堆栈轨迹更加高效.目前,OProfile.gprof和SystemTap等工具都是采用该方法

Java程序性能定位工具-火焰图 前言 Java火焰图是一种新的查看CPU利用率方式.今天就带大家一起使用来自Google大神的工具来生成火焰图.火焰图非常的直观,问题一目了然,希望有一天它能成为JAVA标准性能调优工具里面的一员. 下图所示的就是一个火焰图的样子.在这里附上一个地址,感性的同学可以打开这个地址体验下火焰图的动态效果.地址是:http://www.brendangregg.com/blog/images/2014/cpu-vertx-flamegraph.svg 在这里解释下图的

Profiling 在计算机性能调试领域里,profiling 就是对应用的画像,这里画像就是应用使用 CPU 和内存的情况.也就是说应用使用了多少 CPU 资源?都是哪些部分在使用?每个函数使用的比例是多少?有哪些函数在等待 CPU 资源?知道了这些,我们就能对应用进行规划,也能快速定位性能瓶颈. 在 go 语言中,主要关注的应用运行情况主要包括以下几种: CPU profile:报告程序的 CPU 使用情况,按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据 Memory Profil

为了分析不同软件或软件的不同版本使用CPU的情况,相关设计人员通常需要进行函数的堆栈性能分析.相比于定期采样获得数据的方式,利用定时中断来收集程序运行时的PC寄存器值.函数地址以及整个堆栈轨迹更加高效.目前,OProfile.gprof和SystemTap等工具都是采用该方法,给出详细的CPU使用情况报告.然而,这些工具在处理复杂的统计数据时,给出的报告往往过于繁杂.不够直观.不能直接反应分析员所需要的数据.为此,Brendan Gregg开发了专门把采样到的堆栈轨迹(Stack Trace)转

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/9IKaXeWTiiQTFlvZzxgsEA 记一次获得 3 倍性能的 go 程序优化实践,及 on-cpu / off-cpu 火焰图的使用 原创 2017-07-27 petergz 唯技术 先把结论列在前面: 1.Golang的性能可以做到非常好,但是一些native包的性能很可能会拖后腿,比如regexp和encoding/json.如果在性能要求较高的场合使用,要根据实际情况做相应优化. 2.on-cpu/off-cpu火焰图

转自:https://blog.csdn.net/gatieme/article/details/78885908 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/gatieme/article/details/78885908CSDN GitHubLinux下用火焰图进行性能分析 LDD-LinuxDeviceDrivers/study/debug/tools/perf/flame_g

火焰图(Flame Graphs) 一.概述: 火焰图(flame graph)是性能分析的利器,通过它可以快速定位性能瓶颈点. perf 命令(performance 的缩写)是 Linux 系统原生提供的性能分析工具,会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack). 本文介绍它的安装和基本用法. 二.安装perf和可视化生成器 # yum install perf -y           //yum方式安装perf # git clone https://github.com/b

 常见 CPU 性能问题 你所负责的服务(下称:服务)是否遇到过以下现象: 休息的时候,手机突然收到大量告警短信,提示服务的 99.9 line 从 20ms 飙升至 10s: 正在敲代码实现业务功能时,收到业务/客服同事电话,反馈系统打不开: 下班后,收到运维同学电话,服务器监控告警提示"某个机器的负载(Load Average)从 0.1.0.5.0.8 突然间飙升至 9.73.10.67.10.49". 结果:引发雪崩的场景如下图所示: 通常造成这几种现象的根本原因主要有以下 3

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成

  具体的步骤参见这里: <flame graph:图形化perf call stack数据的小工具>   使用SystemTap脚本制作火焰图,内存较少时,分配存储采样的数组可能失败,需要编写脚本,还要安装kernel的debuginfo包.使用perf的话,相对来说要简单一些.不过在有kernel的debuginfo包的时候,采样显示的信息要更丰富一些.   为了使用perf制作火焰图方便,我编写了下面的脚本,贴上来备忘,也方便需要的人.   脚本如下: if [ $ # -ne 1 ];

1.perf命令简要介绍 性能调优时,我们通常需要分析查找到程序百分比高的热点代码片段,这便需要使用 perf record 记录单个函数级别的统计信息,并使用 perf report 来显示统计结果: usage: perf [--version] [--help] [OPTIONS] COMMAND [ARGS] The most commonly used perf commands are: annotate Read perf.data (created by perf record)