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# 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]`
`profiler` 命令的格式基本与上游项目 [async-profiler](https://github.com/async-profiler/async-profiler) 保持一致,详细的使用方式可参考上游项目的 README、Github Disscussions 以及其他文档资料。
## 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`参数指定其他性能分析模式,见下文。
:::
## 获取已采集的 sample 的数量
```
$ profiler getSamples
23
```
## 查看 profiling 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。
## 查看 profiler 自身的内存占用
```
$ profiler meminfo
Call trace storage: 10244 KB
Dictionaries: 72 KB
Code cache: 12890 KB
------------------------------
Total: 23206 KB
```
## 停止 profiler
### 生成火焰图格式结果
默认情况下,结果是 [Flame Graph](https://github.com/BrendanGregg/FlameGraph) 格式的 `html` 文件,也可以用 `-o``--format` 参数指定其他内容格式,包括 flat、traces、collapsed、flamegraph、tree、jfr。
```bash
$ profiler stop --format flamegraph
profiler output file: /tmp/test/arthas-output/20211207-111550.html
OK
```
在`--file`参数指定的文件名后缀为 `html``jfr` 时,文件格式可以被推断出来。比如`--file /tmp/result.html` 将自动生成火焰图。
## 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
Java method calls:
ClassName.methodName
Perf events:
page-faults
context-switches
cycles
instructions
cache-references
cache-misses
branch-instructions
branch-misses
bus-cycles
L1-dcache-load-misses
LLC-load-misses
dTLB-load-misses
rNNN
pmu/event-descriptor/
mem:breakpoint
trace:tracepoint
kprobe:func
uprobe:path
```
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 的文档](https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler)。
可以使用 `check` action 测试某个 event 是否可用,此 action 的参数格式与 start 一致。
可以用`--event`参数指定要采样的事件,比如 `alloc` 表示分析内存分配情况:
```bash
$ profiler start --event alloc
```
## 恢复采样
```bash
$ profiler resume
Started [cpu] profiling
```
`start`和`resume`的区别是:`start`会清除已有的分析结果重新开始,`resume`则会保留已有的结果,将新的分析结果附加到已有结果中。
通过执行`profiler getSamples`可以查看 samples 的数量来验证。
## Dump 分析结果
```bash
$ profiler dump
OK
```
`dump` action 将性能分析的结果保存到默认文件或指定的文件中,但 profiling 过程不会停止。例如,如果使用 `start` action 启动 profiling5 秒后执行 `dump` action2 秒后再次执行 `dump` action将会得到 2 个结果文件,第一个文件包括 0\~5 秒的分析结果,第二个文件包括 0\~7 秒的分析结果。
## 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/async-profiler/async-profiler/blob/v2.9/src/arguments.cpp#L52)
## 查看所有支持的 action
```bash
$ profiler actions
Supported Actions: [resume, dumpCollapsed, getSamples, start, list, version, execute, meminfo, stop, load, dumpFlat, dump, actions, dumpTraces, status, check]
```
## 查看版本
```bash
$ profiler version
Async-profiler 2.9 built on May 8 2023
Copyright 2016-2021 Andrei Pangin
```
## 配置 Java 栈深度
可以使用 `-j``--jstackdepth` 选项指定最大 Java 栈深度。如果指定值大于默认值 2048该选项会被忽略。当你不希望看到特别深的栈轨迹的时候这个选项会很有用以下是一个使用样例
```bash
profiler start -j 256
```
## 各线程分别进行 profiling
可以使用 `-t``--threads` 标志选项令 profiling 对各线程分别进行,每个栈轨迹都会以指示单个线程的帧结束。
```bash
profiler start -t
```
## 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 stack traces可以通过 `--include/--exclude` 过滤 stack traces`--include` 表示定义的匹配表达式必须出现在 stack traces相反 `--exclude` 表示定义的匹配表达式一定不会出现在 stack traces。 匹配表达式可以以`*`开始或者结束,`*` 表示任何(可能为空)字符序列。 比如
```bash
profiler stop --include 'java/*' --include 'com/demo/*' --exclude '*Unsafe.park*'
```
> `--include/--exclude` 都支持多次设置,但是需要配置在命令行的最后。也可使用短参数格式 `-I/-X`。
> 注意`--include/--exclude`只支持在`stop`action或者带有`-d`/`--duration`参数的`start`action中指定否则不生效。
## 指定执行时间
比如,希望 profiler 执行 300 秒自动结束,可以用 `-d`/`--duration` 参数为 collect action 指定时间:
```bash
profiler collect --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
profiler start -o 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
## 控制分析结果的格式
使用 `-s` 选项将结果中的 Fully qualified name 替换为简单名称,如 `demo.MathGame.main` 替换为 `MathGame.main`。使用 `-g` 选项指定输出方法签名,如 `demo.MathGame.main` 替换为 `demo.MathGame.main([Ljava/lang/String;)V`。此外还有许多可调整分析结果格式的选项,可参考 [async-profiler 的 README 文档](https://github.com/async-profiler/async-profiler#readme) 以及 [async-profiler 的 Github Discussions](https://github.com/async-profiler/async-profiler/discussions) 等材料。
例如,以下命令中,`-s` 将输出中的类名称指定为简短格式,`-g` 显示方法的完整签名,`-a` 标注出 Java 方法,`-l` 为原生方法增加库名称,`--title` 为生成火焰图页面指定标题,`--minwidth` 将过滤火焰图中宽度为 15% 以下的帧,`--reverse` 将火焰图倒置。
```
profiler stop -s -g -a -l --title <flametitle> --minwidth 15 --reverse
```
## 生成的火焰图里的 unknown
- https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/discussions/409
## 配置 locks/allocations 模式的阈值
当使用 lock 或 alloc event 进行 profiling 时,可以使用 `--lock``--alloc` 配置阈值,比如下列命令:
```bash
profiler start -e lock --lock 10ms
profiler start -e alloc --alloc 2m
```
会记录竞争时间超过 10ms 的锁(如果不指定时间单位,则使用 ns 为单位),或者以 2MB 的单位记录对内存的分配。
## 配置 JFR 块
当使用 JFR 作为输出格式时,可以使用 `--chunksize``--chunktime` 配置单个 JFR 块的大致容量(以 byte 为单位,默认 100 MB和时间限制默认值为 1 小时),比如:
```bash
profiler start -f profile.jfr --chunksize 100m --chunktime 1h
```
## 将线程按照调度策略分组
可以使用 `--sched` 标志选项将输出结果按照 Linux 线程调度策略分组,策略包括 BATCH/IDLE/OTHER。例如
```bash
profiler start --sched
```
火焰图的倒数第二行会标记不同的调度策略。
## 仅用未销毁对象构建内存分析结果
使用 `--live` 标志选项在内存分析结果中仅保留那些在分析过程结束时仍未被 JVM 回收的对象。该选项在排查 Java 堆内存泄露问题时比较有用。
```bash
profiler start --live
```
## 配置收集 C 栈帧的方法
使用 `--cstack MODE` 配置收集 native 帧的方法。候选模式有 fp (Frame Pointer), dwarf (DWARF unwind info), lbr (Last Branch Record, 从 Linux 4.1 在 Haswell 可用), and no (不收集 native 栈帧).
默认情况下C 栈帧会出现在 cpu、itimer、wall-clock、perf-events 模式中,而 Java 级别的 event 比如 alloc 和 lock 只收集 Java stack。
```bash
profiler --cstack fp
```
此命令将收集 native 栈帧的 Frame Pointer 信息。
## 当指定 native 函数执行时开始/停止 profiling
使用 `--begin function``--end function` 选项在指定 native 函数被执行时让 profiling 过程启动或终止。主要用途是分析特定的 JVM 阶段,比如 GC 和安全点。需要使用特定 JVM 实现中的 native 函数名,比如 HotSpot JVM 中的 `SafepointSynchronize::begin``SafepointSynchronize::end`
### Time-to-safepoint profiling
选项 `--ttsp` 实际上是 `--begin SafepointSynchronize::begin --end RuntimeService::record_safepoint_synchronized` 的一个别名。它是一种约束而不是独立的 event 类型。无论选择哪种 eventprofiler 都可以正常工作,但只有 VM 操作和 safepoint request 之间的事件会被记录下来。
```bash
profiler start --begin SafepointSynchronize::begin --end RuntimeService::record_safepoint_synchronized
profiler --ttsp
```
## 使用 profiler 记录的 event 生成 JFR 文件
`--jfrsync CONFIG` 选项可以指定配置启动 Java Flight Recording输出的 jfr 文件会包含所有常规的 JFR event但采样的来源是由 profiler 提供的。
`CONFIG` 选项可以是 `profile`,表示使用在 `$JAVA_HOME/lib/jfr` 目录下预置的“profile”配置也可以是自定义的 JFR 配置文件(.jfc此选项的值采用与 [JFR.start 命令的 settings 选项](https://docs.oracle.com/en/java/javase/17/docs/specs/man/jcmd.html) 相同的格式。
比如以下命令使用“profile”配置启动 JFR
```bash
profiler start -e cpu --jfrsync profile -f combined.jfr
```
## 周期性保存结果
使用 `--loop TIME` 可以持续运行 profiler 并周期性保存结果。选项格式可以是具体时间 hh:mm:ss 或以秒、分钟、小时或天计算的时间间隔。需要确保指定的输出文件名中包含时间戳,否则每次输出的结果都会覆盖上次保存的结果。以下命令持续执行 profiling 并将每个小时内的记录保存到一个 jfr 文件中。
```bash
profiler start --loop 1h -f /var/log/profile-%t.jfr
```
## `--timeout` 选项
这个选项指定 profiling 自动在多久后停止。该选项和 `--loop` 选项的格式一致,可以是时间点,也可以是一个时间间隔。这两个选项都是用于 `start` action 而不是 `collect` action 的。可参考 [async-profiler Github Discussions](https://github.com/async-profiler/async-profiler/discussions/789) 了解更多信息。