首先，我们将基于我们的平台下载最新版本的async-profiler https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler。当前，它仅支持Linux和macOS平台。
下载后，我们可以检查它是否在我们的平台上正常工作：
$ ./profiler.sh --version
其次，在Linux平台上使用async-profiler时，我们应确保配置内核以使用所有用户的perf_events捕获调用堆栈：
我们将perf_event_paranoid设置为1，这将允许探查器收集性能信息：
$ sudo sh -c 'echo 1 >/proc/sys/kernel/perf_event_paranoid' 我们将kptr_restrict设置为0以消除对公开内核地址的限制： $ sudo sh -c 'echo 0 >/proc/sys/kernel/kptr_restrict'
async-profiler可以在macOS平台上自行运行。
现在我们的平台已经准备就绪，我们可以构建分析应用程序并使用Java命令运行它：
$ java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+DebugNonSafepoints -jar path-to-jar-file
在这里，我们使用-XX：+ UnlockDiagnosticVMOptions -XX：+ DebugNonSafepoints JVM标志启动了我们的分析应用程序，强烈建议您使用JVM标志以获得准确的结果。
现在我们已经准备好分析应用程序了，让我们探索一下async-profiler支持的各种类型的分析。
./profiler.sh -d 30 -f time.html
CPU分析
在对CPU进行性能分析时，Async-profiler会收集Java方法的示例堆栈跟踪，包括JVM代码，本机类和内核函数。
让我们使用其PID来分析我们的应用程序：
$ ./profiler.sh -e cpu -d 30 -o summary 66959
Started [cpu] profiling
— Execution profile —
Total samples : 28
frame buffer usage : 0.069%
在这里，我们使用-e选项定义了cpu分析事件。然后，我们使用-d 选项收集样本30秒钟。
最后，该-o选项是有用的定义ＨTML、SVG和树等输出格式。
让我们在对应用程序进行CPU分析时创建HTML输出：
$ ./profiler.sh -e cpu -d 30 -f cpu_profile.html 66959
此外，async-profiler支持开箱即用的火焰图。
让我们使用.svg文件扩展名生成应用程序的CPU配置文件的火焰图：
$ ./profiler.sh -e cpu -d 30 -f cpu_profile.svg 66959
内存分配分析
同样，我们无需使用字节码检测等侵入性技术就可以收集内存分配的样本。
async-profiler使用基于TLAB（线程本地分配缓冲区）的采样技术来收集高于TLAB平均大小的堆分配的样本。
通过使用alloc事件，我们可以使探查器能够收集分析应用程序的堆分配：
$ ./profiler.sh -e alloc -d 30 -f alloc_profile.svg 66255
挂钟分析
同样，通过使用挂钟配置文件，async-profiler可以对所有线程进行采样，而不论其状态如何（例如运行，休眠或阻塞）。
在对应用程序启动时间中的问题进行故障排除时，这可以派上用场。
通过定义wall事件，我们可以配置探查器以收集所有线程的样本：
$ ./profiler.sh -e wall -t -d 30 -f wall_clock_profile.svg 66959
另外，我们可以使用list选项检查JVM支持的所有分析事件：
$ ./profiler.sh list 66959 Basic events: cpu alloc lock wall itimer Java method calls: ClassName.methodName
