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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序? 在Linux系统性能优化的广阔领域中,`perf`工具以其强大的功能、低开销和易用性脱颖而出,成为系统管理员和开发者们分析CPU性能瓶颈的得力助手。然而,当涉及到Java这类运行在虚拟机上的高级语言程序时,直接使用`perf`可能会遇到一些挑战,因为Java应用的执行涉及到Java虚拟机(JVM)层面的抽象和优化。不过,通过一些策略和方法,我们依然可以有效地利用`perf`来洞察Java程序的性能问题。 #### 一、理解perf与Java的交互 `perf`是Linux内核的一部分,它提供了丰富的性能分析功能,包括但不限于CPU事件计数、函数调用图、堆栈跟踪等。然而,Java程序通过JVM运行,JVM又通过其内部的即时编译器(JIT)将字节码转换为机器码执行。这意味着,直接观察Java源代码或字节码层面的性能问题在`perf`中可能并不直观。 #### 二、准备阶段 1. **确保perf支持Java分析**:大多数现代Linux发行版都内置了`perf`工具,但确保它是最新的版本以支持更广泛的性能分析特性。 2. **选择合适的JVM和启动参数**:为了最大化`perf`的分析效果,建议选用支持详细性能监控的JVM实现(如HotSpot),并启用JIT编译器的相关调试选项。例如,`-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintCompilation`可以在JVM日志中打印JIT编译信息,虽然这些信息不直接由`perf`捕获,但可作为辅助分析依据。 3. **了解Java应用的执行模式**:分析前,应了解Java应用的执行模式(如单线程、多线程、使用哪些库等),以便更有针对性地设置`perf`的采样参数。 #### 三、使用perf分析Java程序 ##### 1. 捕获CPU事件 尽管不能直接看到Java源代码级别的函数调用,但`perf`可以捕获JVM进程执行过程中的CPU事件(如指令缓存未命中、分支预测失败等)。这些信息对于识别热点代码和潜在的CPU瓶颈非常有用。 ```bash perf record -g -F 99 -p <jvm_pid> ``` - `-g` 选项开启调用图收集,有助于理解函数调用关系。 - `-F 99` 表示每秒采样99次,调整此值以适应不同的分析需求。 - `-p <jvm_pid>` 指定要分析的Java虚拟机进程的PID。 ##### 2. 分析perf数据 采样完成后,使用`perf report`查看分析结果。 ```bash perf report ``` 在报告中,你可能会看到大量关于JVM内部实现的函数调用,如JIT编译器生成的机器码、垃圾回收(GC)相关函数等。为了更容易地识别Java代码层面的性能问题,可以尝试以下方法: - **过滤非Java相关调用**:使用`perf report`的过滤功能,排除掉明显不属于Java应用逻辑的函数调用。 - **结合JVM日志**:将`perf`的CPU事件数据与JVM的GC日志、编译日志等结合起来分析,找到导致性能问题的具体Java方法或操作。 ##### 3. 深入分析特定Java方法 如果怀疑某个Java方法是性能瓶颈,但`perf`报告中的信息不够直接,可以尝试以下方法: - **使用JITWatch**:JITWatch是一个可视化工具,可以分析JVM的JIT编译日志,帮助你理解哪些Java方法被频繁编译、哪些方法编译后的代码质量不佳。 - **动态跟踪**:利用`perf trace`或`SystemTap`等工具,对JVM进程进行更细粒度的动态跟踪,捕获特定Java方法执行时的系统调用、内存访问等信息。 #### 四、高级技巧与注意事项 1. **理解JIT编译的影响**:JIT编译器会不断优化Java代码,这可能导致性能分析时看到的机器码与原始Java代码之间存在较大差异。因此,在分析过程中要考虑到JIT编译的影响。 2. **内存性能分析**:虽然`perf`主要关注CPU性能,但Java应用的性能问题也可能与内存管理相关。对于内存泄漏、频繁GC等问题,建议使用专门的内存分析工具(如VisualVM、JProfiler等)。 3. **多线程分析**:Java应用经常涉及多线程编程。在使用`perf`分析多线程Java应用时,要注意区分不同线程之间的性能差异,并识别可能的线程同步问题。 4. **系统资源监控**:除了CPU性能外,还要关注系统其他资源(如内存、磁盘I/O、网络等)的使用情况。可以使用`top`、`vmstat`、`iostat`等工具进行辅助监控。 #### 五、总结 虽然`perf`工具并非专为Java程序设计,但通过合理的设置和使用策略,我们仍然可以有效地利用它来分析Java程序的性能问题。在分析过程中,需要综合考虑JVM的特性、JIT编译的影响以及系统资源的整体使用情况。同时,也要善于结合其他性能分析工具和方法,以获得更全面、准确的性能分析结果。希望本章内容能为你在使用`perf`分析Java程序时提供一些有益的参考和指导。
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