MyPerf4J： GitHub地址

一个极快的Java接口性能监控和统计工具。受perf4j和TProfiler启发而来。

致力于成为可在生产环境长时间使用的性能监控和统计工具！

如果觉得写得还行，请给个star :) 。

多语言文档

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背景

• 我需要一个能统计接口响应时间的程序

• perf4j现有的统计结果不能满足我的需求

需求

• 能统计出接口的RPS、Avg、Min、Max、StdDev、TP90、TP95、TP99、TP999等性能指标

• 可配置，可以指定统计某些类、某些方法，也可以指定不统计某些类、某些方法

• 不占用过多的内存、不影响程序的正常响应

• 性能指标的处理可以定制化，例如：日志收集、上报给日志收集服务等

内存

• 前提条件

  • 服务上有1024个需要监控的接口

  • 每个接口的绝大部分响应时间在300ms以内，并且有100个不相同的大于300ms的响应时间

  • 不开启指针压缩

  • 非核心数据结构占用2MB

• rough模式

  • 只记录响应时间小于1000ms的请求

  • 2 * 1024 * (1000 * 4B) + 2MB ≈ 10MB

• accurate模式

  • 记录所有的响应时间

  • 2 * 1024 * (300 * 4B + 100 * 90B) + 2MB ≈ 22MB

压测

• 配置说明

  • CPU Intel(R) Core(TM) i7-7920HQ [email protected]

  • RAM 16GB 2133MHz LPDDR3

  • 操作系统 macOS High Sierra 10.13.3

  • JDK 1.8.0_161

  • JVM参数 -server -Xmx4G -Xms4G -Xmn2G

  • 机器配置

• 测试方法

  • 对空方法进行压测

  • 为了避免由于空方法执行过快导致多个线程高度竞争资源（竞争AbstractRecorder中的AtomicIntegerArray）进而导致压测结果出现明显的性能下降，通过轮询的方式执行8个空方法，然后把8个方法的RPS相加得出结果

  • 时间片为10s，每次压测中间停顿20s，并且执行System.gc();

• MyPerf4J-ASM

  线程数	每线程循环数	RPS
  1	1000000000	13815816
  2	1000000000	16199712
  4	1000000000	33060632
  8	1000000000	55981416

• 压测结论

  • MyPerf4J-ASM是通过ASM框架修改类的字节码，在方法前后插入两行方法，不产生多余的对象，在整个压测过程中不会触发任何的GC（除了代码中执行的System.gc();）！！！

  • MyPerf4J-ASM在单线程下每秒可支持138万次的方法调用！平均每次方法调用耗时72.3ns！！！能够满足绝大部分人的要求，不会对程序本身的响应时间造成影响！

  • 从压测结果来看：

  • 高性能原因：

使用

• 在JVM启动参数里加上： -javaagent:/your/path/to/MyPerf4J-ASM-${MyPerf4J-version}.jar

• 在JVM启动参数里加上：-DMyPerf4JPropFile=/your/path/to/myPerf4J.properties，并在/your/path/to/myPerf4J.properties中加入以下几个配置项：

  #配置Record模式，可配置为accurate/roughRecorderMode=accurate#配置时间片，单位为ms，最小30s，最大600sMillTimeSlice=10000#需要监控的package，可配置多个，用英文';'分隔IncludePackages=cn.perf4j.demo#不需要监控的package，可配置多个，用英文';'分隔ExcludePackages=org.spring;#可配置多个方法名，用英文';'分隔ExcludeMethods=equals;hash#是否排除私有方法，true/falseExcludePrivateMethod=true#通用的方法执行时间阈值，单位为msProfilingTimeThreshold=1000#在一个时间片内，超过方法执行时间阈值的次数，仅在RecorderMode=accurate时有效ProfilingOutThresholdCount=10

• 执行命令 mvn clean package

• 运行你的程序

• 输出结果

  MyPerf4J Performance Statistics [2018-06-22 20:37:30, 2018-06-22 20:38:00]Api[2/3]                    RPS  Avg(ms)  Min(ms)  Max(ms)   StdDev     Count     TP50     TP90     TP95     TP99    TP999   TP9999  TP99999    TP100UserServiceImpl.getId1       90     4.31        4        8     0.08      2793        4        5        6        8        8        8        8        8UserServiceImpl.getId2       90     0.00        0        0     0.00      2793        0

作者：怪盗_7003
链接：https://www.jianshu.com/p/841896f61358