APM (Application Performance Management) 即应用性能管理(应用性能监控)
很多开发者觉得自己懂Java编程,事实是大多数开发人员都只领会到了Java平台的皮毛,所学也只够应付工作。作者将深度挖掘Java平台的核心功能,揭示一些鲜为人知的事实,帮助您解决最棘手的编程困难。 当应用程序性能受到损害时,大多数开发人员都惊慌失措,这在情理之中。跟踪Java应用程序瓶颈来源一直以来都是很麻烦的,因为Java虚拟机有黑盒效应,而且Java平台分析工具一贯就有缺陷。 然而,随着Java5中JConsole的引入,一切都发生了改变。JConsole是一个内置Java性能分析器,可以从命
高级运行时选项(Advanced Runtime Options): -XX:+UnlockCommercialFeatures 开启商业选项,许多商业特性都需要这个选项的支持。 -XX:+CheckEndorsedAndExtDirs jdk 8中新增加的一个参数,有兴趣的可以去看看openjdk中的关于这一块的实现(http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/hs-dev/hotspot/rev/fa6adc194d48) 这个参数是用来阻止Java 命令运行应用(除非没有用到endorsed-standards override机制&扩展机制)。 同时,这个选项会检查应用是否启动了以下机制 1、java.ext.dirs 或 java.endorsed.dirs 属性被设置 2、lib/endorsed 目录存在 && 不为空 3、lib/ext 目录下包含了除JDK以外的JAR 4、系统范围内 特定于平台的扩展目录中包含任何JAR文件 -XX:+DisableAttachMechanism 启动此参数之后,JVM将禁止任何工具连接,通常情况下这个选项是关闭的。外部工具指的是 jstack、jmap、jinfo等JVM辅助分析工具。 -XX:ErrorFile=filename 用于当出现致命错误时,指定一个目录,用来存储Error信息。默认为当前目录下的hs_err_pidpid.log,也就是 filename=./hs_err_pidpid.log -XX:+FailOverToOldVerifier 当新的类型检查失败时,自动使用老的验证器。默认这个是关闭的,但是当我们需要时使用老版本的字节码的时候则需要开启这个选项。 -XX:+FilghtRecorder 嗯。Java 就是性能记录。这是一个商业特性,和 -XX:+UnlockCommercialFeatures 选项一起使用如果这个选项开启了,那么JVM的性能记录是不可用的。 -XX:-FilghtRecorder 嗯,又是性能记录。关闭了 -XX:FilghtRecorderOptions={ parameter=value、 defaultrecording={true|false}、 disk={true|false}、 dumponexit={true|false}、 dumponexitpath=path、 globalbuffersize=size loglevel={quiet|error|warning|info|debug|trace} maxage=time maxchunksize=size maxsize=size repository=path samplethreads={true|false} settings=path stackdepth=depth threadbuffersize=size } defaultrecording: 指定是否在后台一只记录还是只运行一段时间,默认这个参数的值是false。如果要一直开启,请设置为true。 disk:是否JRE持续的把记录写到硬盘中,默认false,如果想要持续记录,需要设置为true。 dumponexit:是否在JVM终止的时候记录JFE的数据 dumponexitpath:JVM终止是记录JFE的数据的路径,如果指定的是一个目录 JVM会自动创建一个文件(文件名一般是以当前时间生成),若是文件名,如果这个文件名已经存在了,通常会加一个时间后缀来区分。这个参数如果不生效,上一个参数的选项也是不成立的 globalbuffersize=size:指定保留数据的总大小。 loglevel:JFE日志的日志级别,默认 Info maxage:设置数据对大的保留时间 maxchunksize=size:设置数据最大块的大小 maxsize=size:设置数据在硬盘的最大容量,默认容量没有限制,前提:仅当disk=true时,此选项可用。 respository=path:设置临时仓库,默认使用系统的临时路径 samplethreads:设置是否进行线程抽样,默认为true setting=path:设置事件配置文件,默认是使用JAVA_HOME/jre/lib/default.jfc stackdepth=depth:设置对应栈追踪的深度,默认深度为64 threadbuffersize=size:指定每个线程的本地缓冲的大小,默认大小为5k
eBPF (扩展的伯克利数据包过滤器) 是一项强大的网络和性能分析工具,被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码,而无需重启内核或更改内核源代码。这个特性使得 eBPF 能够提供极高的灵活性和性能,使其在网络和系统性能分析方面具有广泛的应用。此外,eBPF 还支持使用 USDT (用户级静态定义跟踪点) 捕获用户态的应用程序行为。
性能剖析是指对应用程序或系统进行分析和测量,以确定其性能瓶颈和优化潜力的过程。它可以帮助开发人员识别和解决应用程序中的性能问题,提高应用程序的响应时间、吞吐量和资源利用率。
Perfetto是用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用程序级跟踪的服务和库,本机Java堆分析,使用SQL分析跟踪的库以及基于Web的UI以可视化的系统性能分析。在Android上,Perfetto是下一代系统性能的分析工具,它取代了systrace。 仍完全支持SYSTRACE.
[29] APM(Application Performance Management)是一种应用性能监控工具,通过汇聚业务系统的各个处理环节的实时数据,分析业务系统各个事务处理的交易路径和处理时间,实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具,基本都是参考了Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统)体系,通过跟踪业务请求的处理过程,完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪,提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。
Java HotSpot VM中-XX:的可配置参数列表进行描述;这些参数可以被松散的聚合成三类:
从Java 9发布到现在已经过去两个月了,根据最新的发布计划,距离下一个Java版本发布只有四个月时间。Java 10的新特性还在确认当中,所以从现在到GA版中间还是有可能加入重大的变更。不管怎样,在这四个月里,开发者还是可以期待一些新的特性能够被添加到Java 10中。
在本文中,我将介绍性能分析的基本概念和不同类型的开源 Java 分析器,让你可以根据自己的需要选择最适合的分析器,并了解这些工具大致的工作原理。
本文主要包含五个部分。第一部分对应用性能监控(APM)相关的概念进行了介绍,包括可观察性和应用性能监控;第二部分将Elastic APM和业界流行的APM产品Apache SkyWalking进行了对比;第三部分对Elastic公司推出的APM产品相关的组件和数据模型进行了介绍;第四部分介绍Elastic APM的使用实践,最后在第五部分进行了总结。
1、JVM参数配置 我们学习Java GC机制的目的是为了实用,也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之,JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置、如何监控、如何优化3点上。
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标,SkyWalking后端采用以下设计。
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
JVM(HotSpot JVM)进行了优化。当第一次发生异常(通常为NullPointerException)时,将打印完整的堆栈跟踪,并且JVM会记住堆栈跟踪(或者可能只是代码的位置)。 当该异常经常发生时,将不再打印堆栈跟踪,这既可以实现更好的性能,【CoederBaby】又不会使相同的堆栈跟踪充满日志。
作者介绍 吴容,腾讯云大数据 Elasticsearch 高级开发工程师 一、什么是Elastic APM? Elastic APM是构建在Elastic产品生态上的一个应用性能监控系统。它通过采集http请求响应、db交互、第三方服务调用等详细性能数据来实时监控我们的软件应用系统。如图1所示,当图示系统中分布式缓存出现某种故障导致应用响应超时,Elastic APM能够实时监控并快速定位到是哪个服务导致的超时。因此有了APM,我们便可以高效的对服务性能问题进行定位、分析和修复。 图1. 应用系统请求链
在 Android Studio 4.0 中,我们已经对 CPU Profiler 的 UI 做了大量调整来提供更加直观的工作流记录,而在 Android Studio 4.1 中,我们基于开发者们的反馈对此功能进行了持续改进,并且新增了更多特性。
Java世界中存在许多工具,从Eclipse,NetBeans和IntelliJ IDEA等著名的IDE开始到Java开发人员应该知道的JVM分析和监视工具,如JConsole,VisualVM,Eclipse Memory Analyzer等。
随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。
业界大部分的应用分布式追踪的原理源自 Google 的一篇 Dapper 系统的论文。Dapper是谷歌内部使用的分布式链路追踪系统,虽然没有开源,但是Google在其2010年发布的一篇论文中对其进行了详细的介绍。可以说,Dapper是链路追踪领域的始祖,其提出的概念和理念一致影响着后来所有的分布式系统链路追踪系统,包括阿里的鹰眼系统,大众点评的cat系统,Twitter的Zipkin以及开源的Jaeger等等。
在现代计算机系统中,分布式系统的出现越来越普遍。分布式系统由多个计算机节点组成,这些节点之间通过网络通信来共同协作完成任务。在这种系统中,跟踪(Tracing)是一种非常重要的技术,可以帮助开发人员和运维人员更好地了解系统的运行情况,发现潜在的问题并进行优化。
本文的部分内容摘自《使用 Apache Ignite 进行内存高性能计算 》一书。如果对此感兴趣,请查阅此书的其余部分以获取更多有用的信息。
随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题。
概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理
随着互联网架构的扩张,分布式系统变得日趋复杂,越来越多的组件开始走向分布式化,如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用,这些组件共同构成了繁杂的分布式网络,那现在
本文主要介绍Java程序员应该在2020年学习的一些基本和高级工具。如果你是一位经验丰富的Java开发人员,你可能对这些工具很熟悉,但如果不是,现在就是是开始学习这些工具的好时机。
内存泄漏(memory leak),指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。
在官方的demo中提供了docker镜像启动和jar包启动,但如果要做个性化开发的话必须通过自建项目然后引入zipkin server依赖进行启动。 前面两种启动方式官网都有详细的教程,这里就不介绍了。下面主要介绍一下自建项目引入zipkin server依赖启动的方式。
本文主要介绍Java程序员的一些基本和高级工具。如果你是一位经验丰富的Java开发人员,你可能对这些工具很熟悉,但如果不是,现在就是是开始学习这些工具的好时机。
SkyWalking是一个开源的APM系统,包括分布式系统的监控、跟踪、诊断功能 在云原生架构中。
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
本文将根据以上四种方法来给大家进行具体讲解,不过不知道大家有没有想过,获取当前执行方法体的方法名称有什么用嘞?
容量管理 提供一个全局的系统运行时数据展示,可以让其它工程师知道是否需要加机器或资源
本文主要介绍Java程序员应该在2018年学习的一些基本和高级工具。如果你是一位经验丰富的Java开发人员,拥有5到10年的经验,你可能对这些工具很熟悉,但如果不是,现在就是是开始学习这些工具的好时机。
今天工作中,临时Fix一个bug,一看日志“java.lang.ClassCastException: null” 相当懵逼,没有详细堆栈信息,这咋整。虽然根据上下文可以推测问题代码的大致位置,但不敢拍板啊。只好google找一下,在Stackoverflow上果然有解决办法
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
引言:最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的,篇幅太长,所以分了两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践,实践部分也没给出特别详细的步骤,因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 问题背景 微服务架构下,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理系统,是对企业系统即时监控以实现 对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。应用性能管理,主要指对企业的关键业务应用进 行监测、优化,提高企业应用的可靠性和质量,保证用户得到良好的服务,降低IT总拥有成本。
探查器的目的是获取有关程序执行的信息,以便开发人员可以了解某个方法在给定时间段内执行了多少时间。
因此,在实际的生产业务场景中,为了能够全方位地追踪每一个相关组件的行为轨迹,就需要一些能够可以帮助我们理解、追踪系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和暴露问题之间的相关关键点,从而高效地解决问题。基于上述痛点,此时,APM 系统便应运而生。
当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 原文作者:Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Ja
随着企业经营规模的扩大,以及对内快速诊断效率和对外SLA(服务品质协议,service-level agreement)的追求,对于业务系统的掌控度的要求越来越高,主要体现在:
在Java开发中,异常处理是保证程序稳定性和可靠性的关键。Google的Guava库提供了一个强大的工具类Throwables,用于简化和增强异常处理。本篇博客将探讨Throwables类的核心功能及其在实战中的应用。
最近在研究MyBatis的缓存机制,需要回顾一下HashMap的实现原理。于是在IntelliJ IDEA中单步跟踪调试HashMap的put(K key, V value)方法,不曾想执行到断点处时,单步调试(Step Into)无法进入到HashMap的put(K key, V value)方法内部,而是直接跳过了,效果跟Step Over是一样的。 已经确认不是快捷键冲突导致的问题,但是始终无法Step Into跟踪。
记一次完整的落地全链路监控项目的完整过程,我们来一起复盘下,我是如何进行技术选型的。
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