有什么推荐的Java分析教程吗？

Question

有什么推荐的Java应用程序分析教程吗？

我现在正在使用JProfiler和Eclipse Test & Performance Tools Platform (TPTP)进行分析。然而，尽管配备了很棒的武器，但作为Java分析的新手，我仍然缺乏准确定位瓶颈的一般理论和技能。

Answer 1

侧写是一门拥有多个学派的学科。

更受欢迎的是，你可以通过测量来进行。也就是说，您尝试查看每个函数需要多长时间和/或调用了多少次。显然，如果一个函数只需要很少的时间，那么加速它并不会给你带来什么好处。但是，如果需要很长时间，那么您必须进行检测工作，以找出函数的哪个部分负责该时间。不要期望函数时间加起来等于总时间，因为函数之间相互调用，而函数A可能需要很多时间，因为它调用的函数B也需要很多时间。

这种方法可以发现很多问题，但这取决于你是一个好的侦探，并且能够清楚地思考不同类型的时间，比如挂钟时间与CPU时间，自我时间与包容时间。例如，应用程序可能看起来很慢，但功能时间可能都报告为接近零。这可能是由于程序受I/O限制所致。如果I/O是您所期望的东西，那么可能没有问题，但它可能正在做一些您不知道的I/O，然后您又回到了侦测工作。

分析器的一般期望是，如果你能修复足够多的东西来获得10%或20%的加速，那就相当好了，我从来没有听说过重复使用分析器来获得比这更多的加速。

另一种方法不是测量，而是捕捉。它基于这样一种想法，在程序花费的时间(在挂钟时间内)比你希望的要长的时候，你想知道它在做什么，主要的一种方式是停止它并询问，或者拍摄它的状态快照并分析它，以完全理解它正在做什么以及为什么它在那个特定的时间点做这件事。如果您多次执行此操作，并且您看到它多次尝试执行某项操作，那么您可以对该活动进行有效的优化。不同的是，你问的不是多少；你问的是什么和为什么。Here's another explanation. (请注意，拍摄这样的快照的速度并不重要，因为您询问的不是时间，而是程序正在做什么以及为什么。)

对于Java，暂停的方式是，或者你可以使用here is one low-tech but highly effective中的"pause“按钮。另一种方法是使用特定类型的分析器，该分析器在时钟时间(不是CPU，除非您希望对I/O视而不见)上采样整个调用堆栈，当您希望它采样时(例如，不是在等待用户输入时)，并在代码行级别(而不仅仅是在函数级别)和时间百分比(而不是绝对时间)上进行汇总。为了得到时间的百分比，它应该告诉你，对于任何样本上出现的每一行代码，包含该行的样本的百分比，因为如果你可以让该行消失，你就可以节省这个百分比。(您应该忽略它试图告诉您的其他事情，比如调用图、递归和自时间。)符合此规范的分析器很少，但有一个是RotateRight/Zoom，但我不确定它是否适用于Java，可能还有其他的。

在某些情况下，在实际缓慢的时间内，当您需要堆栈样本时，可能很难获得它们。然后，因为您想要的是百分比，所以您可以对代码执行任何操作，以便在不更改百分比的情况下更容易地获取样本。一种方法是通过在代码周围包装一个临时循环来放大代码，比如说，100次迭代。另一种方法是在调试器中设置数据更改断点。这将导致代码的解释速度比正常情况慢10-100倍。另一种方法是利用闹钟计时器在慢速期间触发，并用它来抓取样本。

使用捕获技术，如果您反复使用它来查找和执行多个优化，则可以预期达到接近最佳的性能。在大型软件的情况下，瓶颈更多，这可能意味着重要的因素。Stack和Overflow上的人报告的因子从7倍到60倍。Here is a detailed example of 43x.

捕获技术在以下情况下存在问题:很难弄清楚线程在等待时为什么等待，例如在另一个处理器上等待事务完成时。(测量也有同样的问题。)在这些情况下，我使用了一种费力的方法来合并带有时间戳的日志。

Answer 2

我使用的是Yourkit Java Profiler 11.0，它非常好用来优化内存和监控CPU时间。此外，您的工具包网站也有很好的知识库和帮助主题。

Answer 3

作为分析的新手，您应该从简单地寻找运行时间较长和/或在典型使用模式/出现瓶颈的地方被多次调用的方法开始。

我不确定Eclipse与JProfiler的集成是如何工作的，因为我主要使用NetBeans。然而，在NetBeans中有一个“快照”视图，它显示了运行时总和为100%的方法调用的层次结构。我寻找层次结构中(相对)占总时间百分比较大的部分。从那时起，你必须思考这些方法在做什么，以及是什么导致它们变得很慢。

例如:我注意到一个经常被调用的方法总体上花费了太多的时间来完成，并且是一个严重的瓶颈。长话短说，原来代码是使用.contains()方法检查集合中是否存在某一项，而该集合是一个链表。这是一个问题，因为对于像.contains()这样的函数，链表的时间复杂度是O(n)。本例中的修复非常简单，因为我能够用一个哈希集替换链表，它执行.contains()的速度要快得多，所需时间为O(1)。