0、问题代码：
代码问题其实很明显，但是这里主要是为了练习如何使用工具进行分析
所以最好先不要看代码，假装不知道程序逻辑，而是先通过工具去分析，再结合分析数据去看代码，从而推出问题点在哪
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class PerfTest {
public static void main(String[] args) {
//这里随机器的配置不同，可以适当把线程数量改大一点
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int index = i;
new Thread(() -> {
while (true) {
for (int k = 0; k < 10; k++) {
List<String> list = new ArrayList<>();
String str = "" + index;
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
str += "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"+j;
}
list.add(str);
System.out.println(index+"_"+k);
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}).start();
}
}
}
运行：
javac PerfTest.java
java -Xmx100m PerfTest
通过jps命令找到PerfTest进程pid
top命令观察进程cpu使用情况
可以看到cpu使用超过400%
1、使用async-profiler进行分析
GitHub地址：https://github.com/async-profiler/async-profiler
wget https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/releases/download/v2.9/async-profiler-2.9-linux-x64.tar.gz
tar zxvf async-profiler-2.9-linux-x64.tar.gz
cd async-profiler-2.9-linux-x64
./profiler.sh -d 30 -f /tmp/flamegraph.html pid
把生成的flamegraph.html导出到本地用浏览器打开，如下图：
可以看出大部分cpu消耗都是在GC上
2、使用arthas分析
GitHub地址：https://github.com/alibaba/arthas
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar
进入arthasshell后，使用thread命令：
也可以看出GC线程消耗了大量的CPU
把线程数改成20之后，效果更明显
直接使用jstat -gcutil pid命令，也能看出频繁的触发gull gc
3、代码优化
这里代码问题其实已经很明显了，是一个经典的String做字符串拼接导致的性能问题，直接用String做字符串拼接会产生大量不必要的String对象，导致频繁GC。
改为使用StringBuilder就可以大大缓解了
优化后的代码：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class PerfTest2 {
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int index = i;
new Thread(() -> {
while (true) {
for (int k = 0; k < 10; k++) {
List<String> list = new ArrayList<>();
StringBuilder str = new StringBuilder(50*10000);
str.append(index);
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
str.append("aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"+j);
}
list.add(str.toString());
System.out.println(index+"_"+k);
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}).start();
}
}
}
再次运行：
javac PerfTest2.java
java -Xmx100m PerfTest2
可以看到一个很明显的变化就是，控制台的输出速度快了很多，而且cpu占用也没那么高了，说明优化起到了很大的效果
然后再进一步测试，把线程数从4个改为20个
发现这时候cpu也开始变高，GC也变得很频繁
猜测是因为jvm分配的内存较小，导致内存紧张，频繁触发full gc(这里也可以用工具进行内存分析，但是懒得折腾了，后面有空再补充，如果有的话0.0)
通过java -Xmx1000m PerfTest2把内存调大十倍，再观察，cpu和gc都降下来了
（这里的操作和前面类似，就不再贴命令和截图了~~）
另外这里也延申一个问题，前面有问题的程序，也把内存调大十倍观察，这时候再观察：
1、cpu还是居高不下
2、gc大大缓解
3、程序执行性能得到提升,但还是很慢
这时候也只能结合arthas或者async profiler工具定位到cpu占用高的线程，结合阅读代码进行分析了
