写点什么

Java 火焰图在 Netflix 的实践

  • 2015-08-04
  • 本文字数:1672 字

    阅读完需:约 5 分钟

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 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)转化为直观图片显示的工具—— Flame Graph(火焰图)。但是,由于分析器与 JDK 环境等原因,Java 程序的混合模式火焰图之前无法生成。近期,Brendan Gregg 和 Martin Spier 发现了一种解决该问题的方法,在 Netflix 内部进行了实践,并贡献了一篇非常详尽的实践性文章。为Java 程序的性能分析提供了极大便利。接下来,本文就从该问题出现的原因开始,简要介绍其解决该问题的思路和方法。

首先,本文对火焰图的概念进行简要介绍。火焰图既是一个开源工具,也是一种类型的图片。作为一个二维图片,火焰图的X 轴代表采样总量,而Y 轴代表栈深度。每个框就代表了一个栈里的函数,其宽度代表了所占用的CPU 总时间。因此,比较宽的框就表示该函数运行时间较慢或被调用次数较多,从而占用的CPU 时间多。通过火焰图,相关设计或分析人员就可以轻松观察到各个应用占用CPU 的情况。

但是,火焰图本身并不具备性能检测的能力。它需要其他性能分析工具的协助。在Java 环境中,一共有两种类型的堆栈轨迹采样分析器——系统分析器(System Profiler)和JVM 分析器(JVM Profiler)。前者(如Linux 的 Perf Events )可以分析系统代码路径,包括 libjvm internal、GC 和内核,但并不能分析 Java 方法;后者(如 HPROF 、轻量级 Java 分析器和其他商业分析器)可以显示 Java 方法,但不能显示系统代码路径。由此可见,这两种方法都不能同时支持系统代码路径和 Java 方法的堆栈轨迹。而分别描述二者的火焰图又不能很好的满足需求。因此,Brendan 等人一直关注如何解决该问题。

在之前的一次讨论中,Brendan 曾经对系统分析器不能显示Java 方法的原因进行分析。这包括两个方面——JVM 编译方法时比较快,没有为系统分析器暴露一个符号表;JVM 采用x86 上的frame pointer 作为一个通用寄存器,破坏了传统的stack walking。那么,解决之前的问题,就需要分别从这两个方面入手。对于第一个方面,Java 和Linux 系统的分析器进行了双方面的努力。首先,Java 开始支持利用开源的JVMTI 代理 perf-map-agent 来创建 perf-PID.map 文本文件。该文件列举了 16 进制的符号地址、大小以及符号名称。然后,从 2009 年以后,Linux 中的 Perf_events 工具添加了对 JIT 符号的支持。该工具会检查 /tmp/perf-PID.map 文件,从而完成对来自语言虚拟机的符号进行检查。对于第二个方面,JVM 添加了一个新的选项 -XX:+PreserveFramePointer。经过 Zoltán、Oracle 和其他工程师的努力,最新的 JDK9 JDK8 已经增加了该选项,从而保存了 stack walking。

在两方面的问题都解决之后,用户只要经过安装 Perf Events、新版 JDK、perf-map-agent 以及 FlameGraph 等软件和配置 Java(尤其是打开 -XX:+PreserveFramePointer 选项)的步骤后,就可以产生系统级的火焰图了。为了让产生火焰图的流程自动化,Brendan 等人已经开始基于开源的实例化分析工具 Vector 进行流程的建模。

未来,Breden 等人还计划进行很多工作。其一是通过自动化收集不同日期的差分火焰图进行规则分析。这有助于迅速理解软件变化所导致的 CPU 使用率变化。此外,他们还试图利用 Perf Events 进行磁盘 IO、网络、调度以及内存分配等用户和内核级的事件记录和分析。最后,对火焰图和 Vector 进行实时更新等改进也是未来考虑增加的功能。


感谢徐川对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们,并与我们的编辑和其他读者朋友交流(欢迎加入 InfoQ 读者交流群)。

2015-08-04 06:518833
用户头像

发布了 268 篇内容, 共 130.4 次阅读, 收获喜欢 24 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

2025杭州国际安防产品博览会(浙江安博会)

AIOTE智博会

安博会 浙江安博会

YashanDB dump

YashanDB

数据库 yashandb

北京国家会计学院“数智财务高端人才”培养项目启动报名!

用友智能财务

财务 会计

FeedbackStream:8 分钟创建 AI 面试智能体;Moshi 开源图像理解实时语音模型 MoshiVis 丨日报

声网

金三银四真实面经分享

王中阳Go

Go 面试 后端

低代码实验案例设计图文操作指南!4C大赛 AI 通识教育实验创新微课赛道火热报名中

ModelWhale

#人工智能 中国大学生计算机设计大赛 4C大赛 #微课 #教育

YashanDB健康检查

YashanDB

数据库 yashandb

HarmonyOS NEXT 基于原生能力获取视频缩略图

威哥爱编程

HarmonyOS ArkTS HarmonyOS框架 HarmonyOS NEXT

哈尔滨网络安全等级保护测评

黑龙江陆陆信息测评部

最佳实践 | 在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 读写操作

阿里云大数据AI技术

大数据 spark Serverless 云原生 EMR

YashanDB故障诊断概念

YashanDB

数据库 yashandb

淘宝商品SKU信息抓取实战:5步搞定API封装(附代码)

代码忍者

淘宝API接口

年薪50W+的测试开发工程师,都在偷偷学这些技能

测试人

软件测试

YashanDB巡检

YashanDB

数据库 yashandb

AI招聘APP的技术难点

北京木奇移动技术有限公司

AI智能体 AI招聘 软件外包公司

08.面向对象的特性

杨充

广告发布平台(源码+文档+讲解+演示)

深圳亥时科技

AI招聘APP的核心功能

北京木奇移动技术有限公司

AI智能体 AI招聘 软件外包公司

如何在云效中使用 DeepSeek 等大模型实现 AI 智能评审

阿里巴巴云原生

阿里云 AI 云原生

如何在云效中使用 DeepSeek 等大模型实现 AI 智能评审

阿里云云效

阿里云 云原生 云效

Spring Boot 与 MyBatis Plus 整合 KWDB 实现 JDBC 数据访问

KaiwuDB

数据库 KaiwuDB

《Operating System Concepts》阅读笔记:p473-p480

codists

操作系统

具身智能:人工智能的革命——从算法智能到物理智能的范式转移

测试人

人工智能

Netty源码—客户端接入流程

不在线第一只蜗牛

Java php 服务器

AI招聘APP的技术框架

北京木奇移动技术有限公司

AI应用 AI招聘 软件外包公司

Rust 开发者必备:三分钟搞定视频缩略图生成

Yeauty

rust ffmpeg Video media audio

SvelteKit 最新中文文档教程(9)—— 部署静态站点与单页应用

冴羽

vue.js 前端 React Svelte SvelteKit

HarmonyOS:@AnimatableExtend 装饰器自学指南

李游Leo

HarmonyOS HarmonyOS NEXT

P6户外LED显示屏的特点有哪些?

Dylan

广告 LED显示屏 全彩LED显示屏 户外LED显示屏 led显示屏厂家

AI之山,鸿蒙之水,画一幅未来之家

脑极体

AI

HarmonyOS NEXT 实现拖动卡片背景模糊效果

威哥爱编程

HarmonyOS HarmonyOS框架 HarmonyOS NEXT

Java火焰图在Netflix的实践_Java_张天雷_InfoQ精选文章