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分析线上 Java 应用的 CPU 和硬盘 IO 使用情况（使用 OpenResty XRay）

章亦春发布于 Sep 20, 2024 更新于 Sep 23, 2024

预计阅读 8 分钟

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OpenResty XRay 是一款动态追踪产品，它可以让您在不修改应用程序的情况下对在线应用程序进行分析。它的使用非常高效且安全。您可以在任何时候对任何运行中的进程进行深入的了解，就像对您的软件进行 X 光检查一样。

与传统的分析工具不同，OpenResty XRay 不依赖于 JVM 的 safepoint 机制，这意味着它可以在不影响 Java 应用性能的情况下进行分析。这种独特的方法使得 XRay 能够提供更准确、更全面的性能数据，同时最大限度地减少对被分析应用的干扰。

OpenResty XRay 的核心技术基于我们自主改进的动态追踪技术，如 eBPF+ 和 Stap+。这些先进的技术使得 XRay 能够提供更深入、更精确的分析能力，同时保持极低的系统开销。值得一提的是，OpenResty XRay 同时支持 RHEL/CentOS Linux 7 的 3.10 老内核和 6.x 新内核，为用户提供了广泛的系统兼容性。

OpenResty XRay 支持的应用之一是 Java。与传统的 JVM agent 方式不同，OpenResty XRay 采用先进的动态追踪技术，为您提供以下独特优势：

零侵入性：无需修改您的 Java 应用代码或配置，也无需添加新的插件或库。
无需特殊 JVM 选项：您可以使用现有的 OpenJDK 8/11/17，无需添加任何特殊的 JVM 启动选项。
广泛的系统兼容性：支持从现代 Linux 发行版到老系统如 CentOS 7 在内的多种操作系统。
极低的性能损耗：采样时对 Java 应用的额外负担几乎可以忽略不计，不采样时则完全没有影响。

这些特性使得 OpenResty XRay 成为一个真正的“即插即用”解决方案，让您能够在任何时候、任何环境下对 Java 应用进行深入分析，就像对您的软件进行 X 光检查一样。

在这篇文章中，我们将向您展示如何使用 OpenResty XRay 来分析 Java 应用中的 CPU 和硬盘 IO 性能问题。

使用 OpenResty XRay 快速透视和解决您的软件问题

Java 应用中的高 CPU 使用率问题

当 Java 应用的 CPU 使用率异常高时，通常意味着某些代码路径消耗了过多的计算资源。通过 OpenResty XRay 的引导式分析可以帮助您快速定位这些热点代码。

例如，这是由 OpenResty XRay 为一个压测状态下的 Java 应用（在这个例子中是 Tomcat HTTP 应用，但同样适用于任何未经修改的 Java 应用）生成的 CPU 火焰图：

在这个火焰图中，每个条形代表一个函数调用，条形的宽度表示该函数占用的 CPU 时间比例。条形越宽，表示该函数消耗的 CPU 时间越多。

仔细分析这张图，我们可以清晰地看到 Java 函数 sun.nio.ch.FileDispatcherImpl:write0 占据了最大的 CPU 时间份额。这是 Java 虚拟机内部使用的一个本地方法，主要用于将数据写入文件或网络套接字。这一发现与我们的压测场景高度吻合，因为在压测过程中，大量的 CPU 资源被用于返回响应数据。值得注意的是，OpenResty XRay 能够精确定位到具体的 .java 源文件和行号级别，让您能够直接找到性能热点的确切位置，大大提高了问题定位和优化的效率。

基于这些深入的分析结果，您可以有的放矢地优化这些性能热点。可能的优化策略包括但不限于：改进算法效率、减少不必要的计算、引入适当的缓存机制，或者优化 I/O 操作等。通过这些有针对性的优化，您可以有效降低应用的 CPU 使用率，提升整体性能。

Java 应用中的 CPU 阻塞问题

有时，Java 应用的 CPU 使用率上不去也可能是一个问题，通常是由 IO 阻塞、等待锁或其他资源竞争导致的。OpenResty XRay 可以帮助您找出这些瓶颈。

例如，这是由 OpenResty XRay 为一个低 CPU 使用率的 Java 应用生成的 off-CPU 火焰图：

在这个火焰图中，每个条形代表一个函数调用，条形的宽度表示该函数阻塞 CPU 的时间。条形越宽，表示该函数阻塞 CPU 的时间越多。

仔细观察火焰图中最宽的部分，我们可以发现在 BankSystem.java 的第 76 行调用了 java.util.concurrent.locks.ReentrantLock:lock 函数来获取锁。这里的宽矩形表明多个线程在等待这个锁，导致 CPU 使用率无法提高。

通过分析这些详细信息，您可以快速识别出导致 CPU 利用率低的根本原因。根据具体情况，您可以采取相应的优化措施，如改进锁策略、优化 IO 操作，或引入异步编程技术，从而全面提升应用的性能表现。

Java 应用中的高硬盘 IO 问题

硬盘 IO 过高不仅会显著影响应用性能，还可能导致整个系统运行缓慢。OpenResty XRay 是一款强大的工具，能够帮助您精确定位 Java 应用中引起高硬盘 IO 的代码路径。

下图展示了一个高硬盘 IO 场景下的 Java 应用火焰图：

仔细分析火焰图中最宽的部分，我们可以清晰地看到，在 SaveCache.java 文件的第 103 行调用的写入函数 java.io.Writer:write 是导致硬盘 IO 压力的主要来源。

基于这些精确的信息，您可以有针对性地优化硬盘 IO 密集的代码。例如，可以考虑使用缓冲技术、实现异步 IO 操作，或采用批量处理等策略来有效降低硬盘 IO 压力，从而提升整体系统性能。

通过 OpenResty XRay 的深入分析，您可以更加高效地识别和解决性能瓶颈，确保您的 Java 应用在各种负载条件下都能保持卓越的性能表现。

支持的 Java 版本和操作系统

OpenResty XRay 支持主流的 OpenJDK Java 版本，包括：

Java 8
Java 11
Java 17

同时，OpenResty XRay 也支持多种 Linux 操作系统，从最新的发行版到老系统如 CentOS 7，为您提供最大的灵活性和兼容性。

自动化采样和专家分析

OpenResty XRay 不仅提供了强大的分析功能，还具备自动化的采样和报告生成能力。为您的性能优化工作带来更多便利：

自动线上按需采样：XRay 能够根据预设条件自动触发采样，无需人工干预。这意味着您可以在特定负载或性能指标达到某个阈值时自动开始采集数据，确保捕捉到最关键的性能问题。
自动生成分析报告：基于采集到的数据，XRay 能够自动生成详细的分析报告。这些报告包含了性能热点、资源使用情况、潜在的优化建议等关键信息，让您能够快速了解应用的性能状况。
专家团队支持：除了自动化功能，我们的专家团队随时准备为您提供更深入的支持：
- 根据您的具体需求，我们可以为您定制新的分析器，以满足特定的性能监控需求。
- 我们的专家会协助您解读自动生成的报告，提供专业的见解和优化建议。
- 如遇到复杂的性能问题，我们的团队可以提供更深入的分析和解决方案。

这是一份由 OpenResty XRay 生成的示例报告：

通过结合自动化工具和专家支持，OpenResty XRay 为您提供了一个全面的性能优化解决方案，帮助您的 Java 应用始终保持最佳性能状态。

性能影响和额外负担

OpenResty XRay 的设计理念是非侵入性和轻量级的。在采样时，添加到 Java 应用进程的额外负担通常非常小，可以忽略不计。而在不采样的时候，进程运行速度则完全不受任何影响。

这种低开销的特性使得 OpenResty XRay 成为理想的生产环境监控工具，让您可以随时随地进行性能分析，而不必担心对应用造成显著影响。

通过 OpenResty XRay 产品提升您应用的性能

下一步的计划

我们并未止步于此。未来还有更多让 OpenResty XRay 对您来说更加强大和有用的计划。我们正在开发的一些功能包括：

统计 Java 应用网络请求的延时情况，智能抓取问题请求的数据包。
支持其他技术栈和开源软件。我们希望使 OpenResty XRay 成为一种通用工具，可以分析任何在线应用程序，无论底层技术是什么。我们考虑的一些目标包括 Nginx 模块，Envoy 扩展，PostgreSQL 扩展，Perl/Python/Ruby 模块和库，以及更多。

如果您有任何建议或对更多指标或功能的需求，请告诉我们。我们一直在倾听您的反馈，并持续改进我们的产品以满足您的需求。

结论

在本文中，我们向您展示了如何使用 OpenResty XRay 来分析 Java 应用的 CPU 和硬盘 IO 使用情况。我们还向您展示了一些结果的示例，并解释了它们的含义。

通过使用 OpenResty XRay，您可以轻松找出那些消耗 CPU 和硬盘资源的代码路径，以及它们对整体性能有多大的影响。然后，您可以使用这些信息来优化您的 Java 应用，使其运行得更快更顺畅。

如果您想更多地了解 OpenResty XRay 产品以及它能够如何帮助您处理在线应用的其他方面的信息，请访问我们的网站或联系我们以了解更多细节。

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关于 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一个动态追踪产品，它可以自动分析运行中的应用，以解决性能问题、行为问题和安全漏洞，并提供可行的建议。在底层实现上，OpenResty XRay 由我们的 Y 语言驱动，可以在不同环境下支持多种不同的运行时，如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

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关于作者

章亦春是开源 OpenResty^® 项目创始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和创始人。

章亦春（Github ID: agentzh），生于中国江苏，现定居美国湾区。他是中国早期开源技术和文化的倡导者和领军人物，曾供职于多家国际知名的高科技企业，如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴，是 “边缘计算 “、” 动态追踪 “和 “机器编程 “的先驱，拥有超过 22 年的编程及 16 年的开源经验。作为拥有超过 4000 万全球域名用户的开源项目的领导者。他基于其 OpenResty^® 开源项目打造的高科技企业 OpenResty Inc. 位于美国硅谷中心。其主打的两个产品 OpenResty XRay（利用动态追踪技术的非侵入式的故障剖析和排除工具）和 OpenResty Edge（最适合微服务和分布式流量的全能型网关软件），广受全球众多上市及大型企业青睐。在 OpenResty 以外，章亦春为多个开源项目贡献了累计超过百万行代码，其中包括，Linux 内核、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等，并编写过 60 多个开源软件库。