操作方法:*敏*感*词*教你使用 Btrace 定位应用热点

　　操作方法:*敏*感*词*教你使用 Btrace 定位应用热点

　　前言

　　前段时间笔者在一个Java类型的项目上做了性能测试，发现应用的CPU占用率非常高，TPS达不到需求。获取方法调用的平均耗时和单个事务的唯一方法是使用 Btrace，这是一个定位性能问题的强大工具。执行次数，定位热点方法，快速定位问题。下面介绍一些在实践中使用Btrace的方法和注意事项，希望能给大家带来一些有价值的参考。

　　当然，使用前必须先安装 Btrace。具体方法请参考相关说明，这里不再赘述。由于Btrace不是可视化监控工具，其采集结果以文本信息的形式输出，因此我们需要对结果进行必要的统计分析，找出应用的热点。在实际使用中，笔者通常会按照以下步骤来获取热点方法：

　　① 编写采集脚本；

　　② 运行采集脚本；

　　③行刑现场；

　　④ 停止现场；

　　⑤ 停止征稿；

　　⑥ 获取方法列表；

　　⑦ 分析结果，得​​到方法的平均耗时和执行次数。

　　下面详细介绍各个步骤的操作要点。

　　编写采集脚本

　　首先写一个脚本，定义要抓取的热点方法。脚本的大致结构如图1所示，下面对脚本进行简单介绍。

　　图1 监控脚本

　　先导入Btrace自带的两个包，然后像普通Java类一样写一个简单的类。类名只要符合Java规范即可。

　　@OnMethod 注解中的内容是定义触发条件。当程序执行满足注解中的条件时，就会执行下面的test-trace（这个方法可以随意命名）方法。

　　变量clazz是要捕获的方法的作用域，也就是类。这个变量指定的路径越详细，捕获的方法就越少，输出的也就越少。通常我们只捕获项目本身定义的类中的所有方法。是的，可以过滤掉调用的第三方和使用的框架类。

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　　method的作用是定义要监控的方法，可以用正则表达式匹配。

　　location变量的作用是定义方法的拦截位置。我们需要使用Kind.RETURN来获取方法的执行时间，这样我们就可以在方法执行完成后获取返回执行时间@Duration。

　　脚本中的test-trace方法是我们想要输出捕获结果的一些代码，当满足@OnMethod触发条件时就会执行。

　　再看几个参数，

　　@ProbeClassName 是当前执行的类的名称，包括完整的包路径；

　　@ProbeMethodName 为当前正在执行的方法名；

　　@Duration是当前方法执行所消耗的时间，单位是纳秒，所以在输出这个耗时的时候，我们需要将纳秒转换成毫秒，以增加可读性。

　　最后，我们只需要使用一个print方法将这些参数输出即可，输出格式类似于“com.yeepay.*.*.queryList:100”。

　　整个脚本的结构非常简洁，易于学习和掌握。当然，Btrace不仅仅提供这么简单的功能，如果你有更复杂的需求，请参考相关资料。这里需要说明的是，过滤的范围要尽量压缩，排除其他无关类的影响。如果抓取结果中没有hot method，我们可以尝试改变抓取类的作用域。

　　执行获取脚本

　　脚本一旦写好，无需特别编译即可执行。如果在执行过程中报错，那么我们可以回去修改脚本。在执行之前，我们需要获取被测应用的PID，并将抓取结果保存到文件中。命令格式如下：

　　btrace PID ./Test.java >> trace-res.txt

　　命令运行后，如果没有报错，说明Btrace已经开始工作了。只要执行了程序相关的方法，满足采集条件，采集结果就会输出到trace-res.txt文件中。

　　执行测试场景

　　采集脚本启动后，会进行测试场景的执行。根据笔者的经验，建议压力不要太大或者时间不要太长，否则采集到的结果文件会非常大，后续分析会比较费力。经过一定时间的压力，采集

到的数据就足够我们分析了。这个时候应该停止加压，然后杀掉Btrace的进程。

　　获取应用程序的方法列表

　　有了采集

到的结果，下一步就是对结果进行统计分析。首先我们需要获取方法列表，当然这一步在整个测试过程中只需要做一次，除非应用增加了新的方法或者修改了一些方法的名称。方法列表是我们对采集结果进行分析的依据，接下来我们需要根据方法列表中的方法名，对采集结果逐个方法进行统计计算。下面的命令是作者对采集结果的方法列表提取操作：

　　猫跟踪res.txt | awk -F ':' '{print $1}' | awk '!a[$0]++' >> function-list.txt

　　执行完成后，将function-list.txt文件中的方法列表复制到Excel表格中，作为分析的第一列。笔者Excel统计分析的格式如图2所示。

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　　图2 热点法采集结果分析表

　　输出采集结果

　　接下来，需要根据方法列表获取每个方法的平均执行时间和获取次数。同样，我们也使用shell命令来实现，具体命令类似这样：

　　猫踪迹.txt | grep -a “com.yeepay.g3.utils.*” | awk -F ':' '{print $2}' | awk '{sum+=$1} END {if (NR==0) print "0 0";else if (NR>0) print sum/NR,NR}'

　　该命令的最后一个流水线对输出结果进行判断，避免变量NR（行号）出现0时命令报错。

　　一般情况下，可以应用的方法比较多。手动写命令，每次都执行，也是体力活。这个时候我们把这个命令统一写成一个脚本，在分析的时候执行这个脚本。笔者写完后的整体效果如图3，有强烈恐惧症的读者请忽略此图。

　　图3 自动解析输出方法平均耗时和执行次数的shell脚本

　　执行该脚本后，输出结果收录

两列，第一列为“平均耗时”，第二列为“采集次数”。将这两列的结果直接复制到Excel中分析结果。我们可以对“平均花费时间”和“每笔交易的执行次数”进行排序，找出耗时最高和平均执行次数最高的方法。

　　笔者的分析结果如图2所示，其中“原子法”栏目状态是在与开发沟通后确定的。所谓原子方法是指这个方法是否调用其他方法。如果没有调用其他方法，那么我们认为它是一个原子方法。如果一个方法是原子方法，平均耗时比较长，那一定是热点方法，也是需要重点优化的地方。

　　另外一栏“Number of Executions per Transaction”需要大家注意。该列的值是作者在另一个场景中将响应时间阈值设置为0时得到的结果。并不是直接用图2中的“采集次数”除以请求次数得到的结果。

　　通过图2中的表格可以清晰的识别出当前的热点方法，开发者可以重点优化这些方法。使用Btrace工具，可以大大缩短定位热点的时间，快速有效。根据图2的结果，作者对应用进行了优化，发现应用的同步处理能力可以提升3倍，异步处理能力可以提升10倍。

　　影响分析

　　最后需要注意的是使用Btrace会对应用产生影响。根据笔者的实践，如果监控阈值为0（采集脚本中的if语句if duration >= 0），对应用的影响是致命的，可能会导致TPS严重下降，因为大量将输出监控结果并阻塞磁盘IO。玩满。在我做的项目中，实测200笔交易总共输出了2.5GB的采集信息，真是太神奇了！当采集

阈值为 10 毫秒时，对应用程序的性能影响约为 25%。因此，采集门槛越大，影响越小；过滤方式越多，对应用的影响越小。因此，在使用 Btrace 时，

　　此外，建议您执行单独的场景以获取方法列表和单个事务的执行次数。比如将阈值设置为0，连续发起10次请求，然后分析结果得到方法列表和单次事务的执行次数。我们只能这样做一次。

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