Async-profiler介绍

我会带着你远行 2023-06-22 04:25 21阅读 0赞

1、介绍

Async-profiler是一个对系统性能影响很少的Java采样分析器，它的实现是基于HotSpot特有的API，通过这些特有的API收集堆栈跟踪和跟踪内存分配，因而其可以和OpenJDK、Oracle JDK和其他基于HotSpot JVM的Java应用在运行时协同工作。

Github项目链接地址：[https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler][https_github.com_jvm-profiling-tools_async-profiler]

Async-profiler可以跟踪以下类型的事件：

*  CPU周期；
 *  硬件和软件性能计数器，如缓存未命中、分支未命中、页面错误、上下文切换等；
 *  Java堆中的分配；
 *  满足的锁定尝试，包括Java对象监视器和可重入锁；

支持的平台

*  Linux / x64 / x86 / ARM / AArch64
 *  macOS / x64

注意：macOS分析仅限于用户空间代码。

2、CPU性能分析

在此模式下，profiler收集堆栈跟踪示例，其中包括Java方法、native调用、JVM代码和内核函数。

为了能够准确的生成Java和native代码的确切性能报告，常用的方法是接收perf\_events生成的调用堆栈，并将它们与AsyncGetCallTrace生成的调用堆栈进行匹配。此外Async-profiler还提供了一种可以在AsyncGetCallTrace失败的某些情况下，恢复堆栈跟踪的解决方法。

与将地址转换为Java方法名称的Java代理相比较，使用perf\_eventst的方式具有以下优点：

*  它适用于较旧的Java版本，因为它不需要-XX:+PreserveFramePointer，这个参数只在JDK 8u60和更高版本中可用；
 *  不需要引入-XX:+PreserveFramePointer，因为它可能导致较高的性能开销，在极少数情况下可能高达10%；
 *  不需要生成映射文件来将Java代码地址映射到方法名；
 *  使用解释器帧；
 *  不需要为了后续的进一步分析而需要生成perf.data文件；

3、堆内存分配分析

async-profiler使用的分析技术对系统的性能影响不大，它不像字节码检测或DTrace探测等会对系统性能可能产生较大的影响。它也不影响转义分析或防止JIT优化，如分配消除，async-profiler只测量实际的堆分配。

分析器具有TLAB（Thread Local Allocation Buffer，即线程本地分配缓存区）驱动的采样功能，它依赖于HotSpot特定的回调来接收以下两种TLAB通知：

*  新创建的TLAB中分配对象时；
 *  在TLAB外部的慢速路径上分配对象时。

这意味分析器不会对每个TLAB分配进行计算，而只会计算每N kB的分配，其中N是TLAB的平均大小。这使得堆采样非常轻量，也适合于生产环境使用。虽然这种收集方式也可能会导致收集的数据可能是不完整的，不过根据实践经验，这种收集方式通常能够反映顶级分配来源。

采样间隔可以使用-i选项进行调整，例如，-i 500k将在平均分配了500kb空间后获取一个样本。但是，小于TLAB大小的间隔将不会生效。

与使用类似方法的Java任务控制不同，async-profiler不需要Java Flight Recorder或任何JDK的其他商业特性，它完全基于开源技术，并与OpenJDK一起工作。

注：如需要收集TLAB的相关信息，JDK的最低版本要求是7u40，大于等于这些版本的JDK才有TLAB回调功能。

堆分析器需要HotSpot调试符号，Oracle JDK已经将它们嵌入到libjvm.so中，但是OpenJDK在构建时，被打包到了单独的包中，如要在Debian/Ubuntu上安装OpenJDK调试符号，请运行：

apt install openjdk-8-dbg

或者对于OpenJDK在CentOS、RHEL和其他一些基于RPM的发行版上，这可以使用debuginfo-install来安装：

debuginfo-install java-1.8.0-openjdk

4、Wall-clock分析  
选项-e wall告诉async-profiler在给定的时间段内对所有线程进行平均采样，可以对运行、休眠或阻塞的线程进行采样，如需要分析应用程序启动时间时，可以使用该选项。

在per-thread模式下，Wall-clock分析更能够发挥其作用，通过加入-t参数开启该模式，示例：

./profiler.sh -e wall -t -i 5ms -f result.svg 8983

5、编译  
编译async-profiler，需要以下条件：

*  JAVA HOME环境变量，且指向JDK安装路径；
 *  GCC（可以通过如apt install gcc等进行安装）。

然后通过make命令进行打包，编译后的代理二进制文件将位于生成子目录中，与此同时，可以将代理加载到目标进程中的小型应用程序jattach也将编译到build子目录中。

6、基本用法

从Linux4.6开始，如果需要使用非root用户启动的进程中的perf\_events，捕获内核调用堆栈的信息，需要设置两个系统运行时变量，可以使用sysctl或按如下方式设置它们：

echo 1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
    echo 0 > /proc/sys/kernel/kptr_restrict

async-profiler通过profiler.sh脚本进行启动，并向需要分析的应用程序传递命令，典型的工作流：

1.  启动Java应用程序；
2.  附加代理并开始分析；
3.  运行性能场景；
4.  停止分析。

代理的输出（包括分析结果）将显示在Java应用程序的标准输出中。

示例：

$ jps
    9234 Jps
    8983 Computey
    $ ./profiler.sh start 8983
    $ ./profiler.sh stop 8983

也可以通过-d（duration）参数指定分析的时间，以秒为单位：

$ ./profiler.sh -d 30 8983

默认情况下，分析频率为100Hz（每10ms CPU时间），下面是输出到Java应用程序终端的输出示例：

--- Execution profile ---
    Total samples:           687
    Unknown (native):        1 (0.15%)
    
    --- 6790000000 (98.84%) ns, 679 samples
      [ 0] Primes.isPrime
      [ 1] Primes.primesThread
      [ 2] Primes.access$000
      [ 3] Primes$1.run
      [ 4] java.lang.Thread.run
    
    ... a lot of output omitted for brevity ...
    
              ns  percent  samples  top
      ----------  -------  -------  ---
      6790000000   98.84%      679  Primes.isPrime
        40000000    0.58%        4  __do_softirq
    
    ... more output omitted ...

这表明受影响最大的方法是Primes.isPrime，其是被Primes.primesThread线程调用的。

7、以Agent的方式启动

如果需要在JVM启动后立即分析一些代码，而不是待应用程序启动完成后再使用profiler.sh脚本进行分析，则可以在命令行上附加async-profiler作为代理。例如：

$ java -agentpath:/path/to/libasyncProfiler.so=start,file=profile.svg ...

Agent库是通过JVMTI参数接口配置的，参数字符串的格式在[源代码][Link 1]中描述，profiler.sh脚本实际上将命令行参数转换为该格式。

例如：

-e alloc会被转换为event=alloc；
    -f profile.svg会被转换为file=profile.svg等等。

但是有些参数是由profiler.sh脚本直接处理的。例如参数-d 5将导致3个操作：

1.  使用start命令附加探查器agent；
2.  休眠5秒；
3.  然后使用stop命令再次附加代理。

8、查看火焰图

async-profiler提供开箱即用的[Flame图形][Flame]支持，指定参数-o svg以将分析结果转储为可在所有主流浏览器中查看的交互式svg图像。另外，如果目标文件名以.SVG结尾，则会自动选择SVG输出格式。

如下命令：

$ jps
    9234 Jps
    8983 Computey
    $ ./profiler.sh -d 30 -f /tmp/flamegraph.svg 8983

可能会生成如下火焰图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlbmdsaWJpbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

9、分析选项参数

下面是profiler.sh脚本接受的命令行选项的完整列表：

start - 以半自动模式开始分析，即在显式调用stop命令之前，分析程序将会一直运行；
    resume - 启动或恢复先前已停止的分析会话，前面所有收集的数据仍然有效，分析选项不会在会话之间保留，应再次指定；
    stop - 停止分析并打印报告；
    status - 打印分析状态：分析程序是否处于活动状态以及持续多长时间；
    list - 显示可用分析事件的列表，此选项仍然需要PID，因为支持的事件可能因JVM版本而异；
    -d N - 分析持续时间，以秒为单位。如果未提供start、resume、stop或status选项，则探查器将在指定的时间段内运行，然后自动停止，示例：./profiler.sh - d 30 8983
    
    -e event - 指定要分析的事件，如：cpu、alloc、lock、cache misses等。使用list参数查看可用事件的完整列表。
    在分配(alloc)分析模式中，每个调用跟踪的顶部框架是已分配对象的类，计数器是堆中的记录（已分配TLAB或TLAB之外的对象的总大小）。
    在锁(lock)分析模式下，顶部框架是锁/监视器的类，计数器是进入此锁/监视器所需的纳秒数。
    Linux上支持两种特殊事件类型：硬件断点和内核跟踪点：
    -e mem:<func>[:rwx] 在函数<func>处设置读/写/执行断点。mem事件的格式与perf-record相同。执行断点也可以由函数名指定，例如-e malloc将跟踪本地malloc函数的所有调用；
    -e trace:<id> 设置内核跟踪点。可以指定跟踪点符号名，例如-e syscalls:sys_enter_open将跟踪所有打开的系统调用；
    
    -i N - 后面跟ms（毫秒）、us（微秒）或s（秒），则以纳秒或其他单位设置分析间隔。仅计算CPU活动的时间，CPU空闲时不收集样本，默认值为10000000（10ms）。
    示例：./profiler.sh - i 500us 8983
    
    -j N - 设置Java堆栈分析深度。如果N大于默认值2048，则将忽略此选项。
    示例：./profiler.sh - j 30 8983
    
    -b N - 设置帧缓冲区大小，以缓冲区中应该容纳的Java方法id的数量为单位。如果接收到有关帧缓冲区大小不足的消息，请将此值从默认值增加，示例：./profiler.sh - b 5000000 8983
    
    -t - 对每个线程进行单独分析，每个堆栈跟踪都将以表示单个线程的帧结束，示例：./profiler.sh - t 8983
    -s - 打印简单类名而不是FQN(Full qulified name全类名)；
    -g - 打印方法签名；
    -a - 通过添加_[j]后缀来注释Java方法名；
    -o fmt - 指定分析结束时要转储的信息。fmt可以是以下选项之一：
    summary - 转储基本配置统计信息；
    traces[=N] - 转储调用跟踪（最多N个样本）；
    flat[=N] - dump flat profile（调用最多的前面N个方法）；
    
    jfr - 以Java Mission Control可读的Java Flight Recorder格式转储事件,这不需要启用JDK商业功能；
    collapsed[=C] - 以FlameGraph脚本使用的格式转储调用跟踪的结果，这是调用堆栈的集合，其中每一行是一个分号分隔的帧列表，后跟一个计数器。
    svg[=C] - 生成svg格式的火焰图。
    tree[=C] - 以HTML格式生成调用树。
    --reverse 该选项将生成回溯视图。
    C是计数器类型：
    samples - 计数器是给定跟踪的若干样本；
    total - 计数器是收集的度量的总值，例如总分配大小。
    小结，跟踪和展开可以结合在一起。
    默认格式是summary，traces=200，flat=200。
    
    --title TITLE，--width PX，--height PX，-- minwidth PX，--reverse -FlameGraph参数；
    示例：./profiler.sh - f profile.svg--title "示例CPU配置文件" --minwidth 0.58983
    
    -f FILENAME - 要将配置文件信息转储到的文件名。
    %p - 被扩展到目标JVM的PID；
    %t - 到命令调用时的时间戳。
    示例： ./profiler.sh -o collapsed -f /tmp/traces-%t.txt 8983
    --all-user - 仅包括用户模式事件。当内核分析受perf_event_paranoid设置限制时，此选项非常有用。
    --all-kernel 表示只包含内核模式事件。
    --sync-walk - 首选同步JVMTI堆栈walker，而不是AsyncGetCallTrace。此选项可以提高分析JVM运行时函数（如VMThread::execute、G1CollectedHeap::humongus_obj_allocate等）时Java堆栈跟踪的准确性，除非您绝对确定，否则不要使用！如果使用不当，此模式将导致JVM崩溃！
    -v，--version - 打印探查器库的版本，如果指定了PID，则获取加载到给定进程中的库的版本。

10、分析容器中的Java应用程序

可以从容器内部和主机系统分析在Docker或LXC容器中运行的Java进程。

从主机进行分析时，pid应该是主机命名空间中的Java进程ID。使用ps aux | grep java或docker top<container>查找进程ID。

async-profiler应该由特权用户从主机运行 - 它将自动切换到正确的pid/装载命名空间，并更改用户凭据以匹配目标进程。还要确保目标容器可以通过与主机上相同的绝对路径访问libasyncProfiler.so。

默认情况下，Docker container限制对perf\_event\_open syscall的访问。因此，为了允许在容器中进行分析，您需要修改[seccomp][]配置文件，或者使用--security-opt seccomp=unconfined选项完全禁用它。此外，可能需要，--cap-add SYS\_ADMIN。

或者，如果无法更改Docker配置，则可以返回到-e itimer分析模式，请参阅[疑难解答][Link 2]。

11、限制

*  在大多数Linux系统中，perf-events捕获最大堆栈深度为127帧的调用堆栈，在最新的Linux内核上，这可以使用sysctl kernel.perf\_event\_max\_stack或通过写入/proc/sys/kernel/perf\_event\_max\_stack文件来配置；
 *  Profiler为目标进程的每个线程分配8kB性能事件缓冲区，在非特权用户下运行时，请确保/proc/sys/kernel/perf\_event\_mlock\_kb值足够大（大于8\*总的线程数），否则将打印消息“perf\_event mmap failed:Operation not allowed”，并且不会收集本机堆栈跟踪；   
 *  无法保证perf\_events overflow信号以保证没有其他代码运行的方式传递到Java线程，这意味着在某些罕见的情况下，捕获的Java堆栈可能与捕获的本机（用户+内核）堆栈不匹配；     
 *  在堆栈的Java帧之前，您不会看到非Java帧，例如，如果start\_thread调用JavaMain，然后Java代码开始运行，则在生成的堆栈中不会看到前两个帧。另一方面，您将看到Java代码调用的非Java框架（用户和内核）；    
 *  如果-XX:MaxJavaStackTraceDepth参数设置为0或为负数，则不会收集Java堆栈；    
 *  分析间隔太短，可能会被clone()之类占用系统资源较多的方法给中断，因此它起不到收集数据并分析的目的，请参阅[\#97][97] issue，解决办法只是增加间隔；    
 *  如果在JVM启动时未加载代理（通过使用-agentpath选项），强烈建议使用-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+DebugNonSafepoints JVM标志，如果没有这些标志，分析器仍然可以正常工作，但结果可能不太准确，例如，如果没有-XX:+DebugNonSafepoints，则很有可能简单的内联方法不会出现在概要文件中。当代理在运行时附加CompiledMethodLoad时，JVMTI事件启用调试信息，但仅适用于在事件打开后编译的方法；

12、常见问题

1）Failed to change credentials to match the target process: Operation not permitted

由于HotSpot动态附加机制的限制，Profiler必须由与目标JVM进程所有者完全相同的用户（和组）运行，如果探查器由其他用户运行，它将尝试自动更改当前用户和组，对于根用户这可能会成功，但对于其他用户则不会成功，从而导致上述错误。  
      
2）Could not start attach mechanism: No such file or directory

Profiler无法通过UNIX域套接字与目标JVM建立通信，通常发生在下列情况之一：

*  socket套接字连接/tmp/.java\_pidNNN被删除Attach，可能由于其中/tmp/目录下，被其它的系统清除程序给删除了，检查可通过如下命令：

lsof -p PID | grep java_pid

如果它列出了一个套接字文件，但是文件不存在，那么这就是所描述的问题；

*  JVM以-XX:+DisableAttachMechanism选项启动；
 *  Java进程的/tmp目录在物理上与shell的/tmp目录不同，因为Java是在容器或chroot环境中运行的。jattach试图自动解决这个问题，但它可能缺少这样做所需的权限可通过如下命令进行检查：

strace build/jattach PID properties

*  JVM正忙，无法到达安全点，例如，JVM正在进行长时间的垃圾收集，检查当前JVM是否繁忙的命令：

kill-3 PID

运行良好的JVM进程应该在其控制台中打印线程转储和堆信息；

3）Failed to inject profiler into <pid>

已建立与目标JVM的连接，但JVM无法加载探查器共享库，确保JVM进程的用户具有访问libasyncProfiler.so的权限，访问的绝对路径完全相同。有关详细信息，请参见[\#78][78] Issue。  
      
4）Perf events unavailble. See stderr of the target process.

perf\_event\_open()系统调用失败，错误消息被打印到目标JVM的错误流中。  
典型原因包括：

*  /proc/sys/kernel/perf\_event\_paranoid设置为受限模式（>=2）；
 *  seccomp禁用容器中的perf\_event\_open API；
 *  操作系统在不虚拟化性能计数器的管理程序下运行；
 *  当前系统不支持perf\_event\_open API，例如WSL。

如果无法更改配置，则可以返回到使用-e itimer分析模式。它类似于cpu模式，但不需要性能事件支持，但是其存在一个不足，不能够收集内核堆栈跟踪的信息；  
      
5）No AllocTracer symbols found. Are JDK debug symbols installed?

可能需要安装带有OpenJDK调试符号的包，有关详细信息，请参阅分配分析。  
      
注意，除了HotSpot（例如Zing）JVM支持之外，其它的JVM都不支持分配分析。  
      
6）VMStructs unavailable. Unsupported JVM?

JVM共享库未导出gHotSpotVMStructs\*符号-显然这不是一个HotSpot JVM。有时，错误构建的JDK也可能导致相同的消息（请参见218 [Issue][]），在这些情况下，安装JDK调试符号可以解决问题；  
      
7）Could not parse symbols due to the OS bug

Async-profiler无法分析非Java函数名，因为/proc/\[pid\]/maps中的内容已损坏，众所周知，使用Linux内核5.x运行Ubuntu时，容器中会出现此问题。这是操作系统错误，请参阅[https://bugs.launchpad.net/Ubuntu/+source/Linux/+bug/1843018][https_bugs.launchpad.net_Ubuntu_source_Linux_bug_1843018]。  
8、\[frame\_buffer\_overflow\]

输出中的此消息表示没有足够的空间存储所有调用跟踪，考虑使用-b选项增加帧缓冲区大小。

[https_github.com_jvm-profiling-tools_async-profiler]: https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler#download
[Link 1]: https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/blob/b7e9e6b955210784d5dc1d1839bb0febab1b712b/src/arguments.cpp#L34
[Flame]: https://github.com/BrendanGregg/FlameGraph
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlbmdsaWJpbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191215152224981.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlbmdsaWJpbmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[seccomp]: https://docs.docker.com/engine/security/seccomp/
[Link 2]: https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler#troubleshooting
[97]: https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/issues/97
[78]: https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/issues/78
[Issue]: https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/issues/218
[https_bugs.launchpad.net_Ubuntu_source_Linux_bug_1843018]: https://bugs.launchpad.net/Ubuntu/+source/Linux/+bug/1843018