超好用的自带火焰图的 Java 性能分析工具 Async-profiler 了解一下

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 相关内容。

Arthas 火焰图官方文档：https://alibaba.github.io/arthas/profiler.html

如果你想了解更多 Arthas 信息，可以参考之前文章：Arthas - Java 线上问题定位处理的终极利器

async-profiler 是一款开源的 Java 性能分析工具，原理是基于 HotSpot 的 API，以微乎其微的性能开销收集程序运行中的堆栈信息、内存分配等信息进行分析。

使用 async-profiler 可以做下面几个方面的分析。

• CPU cycles
• Hardware and Software performance counters like cache misses, branch misses, page faults, context switches etc.
• Allocations in Java Heap
• Contented lock attempts, including both Java object monitors and ReentrantLocks

我们常用的是 CPU 性能分析和 Heap 内存分配分析。在进行 CPU 性能分析时，仅需要非常低的性能开销就可以进行分析，这也是这个工具的优点之一。

在进行 Heap 分配分析时，async-profiler 工具会收集内存分配信息，而不是去检测占用 CPU 的代码。async-profiler 不使用侵入性的技术，例如字节码检测工具或者探针检测等，这也说明 async-profiler 的内存分配分析像 CPU 性能分析一样，不会产生太大的性能开销，同时也不用写出庞大的堆栈文件再去进行进一步处理，。

async-profile 目前支持 Linux 和 macOS 平台（macOS 下只能分析用户空间的代码）。

• Linux / x64 / x86 / ARM / AArch64
• macOS / x64

async-profiler 工具在采样后可以生成采样结果的日志报告，也可以生成 SVG 格式的火焰图，在之前生成火焰图要使用 FlameGraph 工具。现在已经不需要了，从 1.2 版本开始，就已经内置了开箱即用的 SVG 文件生成功能。

其他信息可以看官方文档：https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler

下载 async-profiler 工具可以在官方的 Github 上直接下载编译好的文件，如果你就是想体验手动挡的感觉，也可以克隆项目，手动编译一下，不得不说这个工具十分的易用，我在手动编译的过程十分顺滑，没有出现任何问题。

如果你想下载编译好的，可以到这里下载。

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

如果想体验手动挡的感觉，可以克隆整个项目，进项项目编译。

手动编译的环境要求。

• JDK
• GCC

下面是手动安装的操作命令。

git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler
cd async-profiler
make

➜  develop git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler
Cloning into 'async-profiler'...
remote: Enumerating objects: 69, done.
remote: Counting objects: 100% (69/69), done.
remote: Compressing objects: 100% (54/54), done.
remote: Total 1805 (delta 34), reused 32 (delta 15), pack-reused 1736
Receiving objects: 100% (1805/1805), 590.78 KiB | 23.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (1288/1288), done.
➜  develop cd async-profiler
➜  async-profiler git:(master) make
mkdir -p build
g++ -O2 -D_XOPEN_SOURCE -D_DARWIN_C_SOURCE -DPROFILER_VERSION="1.6" -I/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/include -I/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/include/darwin -fPIC -shared -o build/libasyncProfiler.so src
public class HotCode {

    private static volatile int value;

    private static Object array;

    public static void main(String[] args) {
 while (true) {
     hotmethod1();
     hotmethod2();
     hotmethod3();
     allocate();
 }
    }

    
    private static void allocate() {
 array = new int[6 * 1000];
 array = new Integer[6 * 1000];
    }

    
    private static void hotmethod3() {
 ArrayList list = new ArrayList<>();
 UUID uuid = UUID.randomUUID();
 String str = uuid.toString().replace("-", "");
 list.add(str);
    }

    
    private static void hotmethod2() {
 value++;
    }

    
    private static void hotmethod1() {
 Random random = new Random();
 int anInt = random.nextInt();
    }
}

➜  develop jps
2800 Jps
2449 HotCode
2450 Launcher
805 RemoteMavenServer36
470 NutstoreGUI
699
➜  develop