# profiler

[`profiler`在线教程](https://arthas.aliyun.com/doc/arthas-tutorials.html?language=cn&id=command-profiler)

::: tip
使用[async-profiler](https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler)生成火焰图
:::

`profiler` 命令支持生成应用热点的火焰图。本质上是通过不断的采样，然后把收集到的采样结果生成火焰图。

`profiler` 命令基本运行结构是 `profiler action [actionArg]`

## 参数说明

|    参数名称 | 参数说明                                                        |
| ----------: | :-------------------------------------------------------------- |
|    _action_ | 要执行的操作                                                    |
| _actionArg_ | 属性名模式                                                      |
|        [i:] | 采样间隔（单位：ns）（默认值：10'000'000，即 10 ms）            |
|        [f:] | 将输出转储到指定路径                                            |
|        [d:] | 运行评测指定秒                                                  |
|        [e:] | 要跟踪哪个事件（cpu, alloc, lock, cache-misses 等），默认是 cpu |

## 启动 profiler

```
$ profiler start
Started [cpu] profiling
```

::: tip
默认情况下，生成的是 cpu 的火焰图，即 event 为`cpu`。可以用`--event`参数来指定。
:::

## 获取已采集的 sample 的数量

```
$ profiler getSamples
23
```

## 查看 profiler 状态

```bash
$ profiler status
[cpu] profiling is running for 4 seconds
```

可以查看当前 profiler 在采样哪种`event`和采样时间。

## 停止 profiler

### 生成 html 格式结果

默认情况下，结果文件是`html`格式，也可以用`--format`参数指定：

```bash
$ profiler stop --format html
profiler output file: /tmp/test/arthas-output/20211207-111550.html
OK
```

或者在`--file`参数里用文件名指名格式。比如`--file /tmp/result.html` 。

## 通过浏览器查看 arthas-output 下面的 profiler 结果

默认情况下，arthas 使用 3658 端口，则可以打开： [http://localhost:3658/arthas-output/](http://localhost:3658/arthas-output/) 查看到`arthas-output`目录下面的 profiler 结果：

![](/images/arthas-output.jpg)

点击可以查看具体的结果：

![](/images/arthas-output-svg.jpg)

::: tip
如果是 chrome 浏览器，可能需要多次刷新。
:::

## profiler 支持的 events

在不同的平台，不同的 OS 下面，支持的 events 各有不同。比如在 macos 下面：

```bash
$ profiler list
Basic events:
  cpu
  alloc
  lock
  wall
  itimer
```

在 linux 下面

```bash
$ profiler list
Basic events:
  cpu
  alloc
  lock
  wall
  itimer
Perf events:
  page-faults
  context-switches
  cycles
  instructions
  cache-references
  cache-misses
  branches
  branch-misses
  bus-cycles
  L1-dcache-load-misses
  LLC-load-misses
  dTLB-load-misses
  mem:breakpoint
  trace:tracepoint
```

如果遇到 OS 本身的权限/配置问题，然后  缺少部分 event，可以参考`async-profiler`本身文档：[async-profiler](https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler)

可以用`--event`参数指定要采样的事件，比如对`alloc`事件进入采样：

```bash
$ profiler start --event alloc
```

## 恢复采样

```bash
$ profiler resume
Started [cpu] profiling
```

`start`和`resume`的区别是：`start`是新开始采样，`resume`会保留上次`stop`时的数据。

通过执行`profiler getSamples`可以查看 samples 的数量来验证。

## 使用`execute`来执行复杂的命令

比如开始采样：

```bash
profiler execute 'start,framebuf=5000000'
```

停止采样，并保存到指定文件里：

```bash
profiler execute 'stop,file=/tmp/result.html'
```

具体的格式参考： [arguments.cpp](https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/blob/v2.5/src/arguments.cpp#L50)

## 查看所有支持的 action

```bash
$ profiler actions
Supported Actions: [resume, dumpCollapsed, getSamples, start, list, execute, version, stop, load, dumpFlat, actions, dumpTraces, status]
```

## 查看版本

```bash
$ profiler version
Async-profiler 1.6 built on Sep  9 2019
Copyright 2019 Andrei Pangin
```

## 配置 framebuf 参数

> 如果遇到生成的火焰图有 `[frame_buffer_overflow]`，则需要增大 framebuf（默认值是 1'000'000），可以显式配置，比如：

```bash
profiler start --framebuf 5000000
```

## 配置 include/exclude 来过滤数据

如果应用比较复杂，生成的内容很多，想只关注部分数据，可以通过 include/exclude 来过滤。比如

```bash
profiler start --include 'java/*' --include 'demo/*' --exclude '*Unsafe.park*'
```

> include/exclude 都支持设置多个值 ，但是需要配置在命令行的最后。

## 指定执行时间

比如，希望 profiler 执行 300 秒自动结束，可以用 `-d`/`--duration` 参数指定：

```bash
profiler start --duration 300
```

## 生成 jfr 格式结果

> 注意，jfr 只支持在 `start`时配置。如果是在`stop`时指定，则不会生效。

```
profiler start --file /tmp/test.jfr
```

`file`参数支持一些变量：

- 时间戳： `--file /tmp/test-%t.jfr`
- 进程 ID： `--file /tmp/test-%p.jfr`

生成的结果可以用支持 jfr 格式的工具来查看。比如：

- JDK Mission Control ： https://github.com/openjdk/jmc
- JProfiler ： https://github.com/alibaba/arthas/issues/1416

## 生成的火焰图里的 unknown

- https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/discussions/409