IDEA集成JProfiler
目录
- 下载并安装JProfiler
- 下载安装包
- 管理员身份运行
- 配置许可证
- 邮箱复制注册码
- 配置永久许可证
- 选择IDE集成
- 在IDEA中下载并安装JProfiler插件
- 启动并使用JProfiler进行性能分析
- 启动Java应用程序:
- 自动运行JProfiler
- 知识扩充
- 功能
下载并安装JProfiler
下载安装包
官网
注意科学上网哦
根据操作系统选择对应的安装包进行下载。
管理员身份运行
可以选择自定义安装,自己选择安装路径
同意协议
配置许可证
去官网进行申请,填写姓名,公司名称,邮箱。
然后点击PROCEED
注册地址
同样注意科学上网
邮箱复制注册码
登录注册时候留的邮箱,找到注册码,复制下来
配置永久许可证
回到刚才安装的配置界面,粘贴许可证密钥
选择IDE集成
这里选择IntelliJ IDEA
选好之后会弹出提示,去IDEA中安装插件
下一步
安装完成,点击完成按钮
在IDEA中下载并安装JProfiler插件
打开IDEA,进入“File”->“Settings”->“Plugins”页面。
搜索JProfiler(我这里已经安装过了)
选择下载的JProfiler插件安装包,点击“安装”按钮,进行安装。
安装完成后,重启IDEA。
启动并使用JProfiler进行性能分析
启动Java应用程序:
在IDEA中,选择要分析的Java应用程序,运行(注意找到图中的Jprofiler运行)
有的IDEA版本就在外面(如下图)
就像安装的时候提示一下,插件自动找到第一步安装的JProfiler了(相比自己配置方便很多)
自动运行JProfiler
点击运行之后,会自动弹出JProfiler运行界面,自动运行
显示实时性能数据。
在JProfiler的主界面中,可以使用各种工具和功能来分析应用程序的性能数据。
知识扩充
功能
前面主要介绍了JProfiler的安装过程,最后简单说一下JProfiler的功能
CPU、线程和内存分析:
JProfiler提供了强大的CPU、线程和内存分析功能,可以帮助开发者快速定位性能瓶颈,优化资源利用。
通过CPU剖析,可以评估线程冲突,找出性能瓶颈。
内存分析功能允许两个内存剖面评估内存使用情况和动态分配,检测内存泄漏。
数据库和NoSQL分析:
JProfiler支持对JDBC、NoSQL等数据库操作的性能分析,帮助开发者优化数据库访问性能。
JSP和Web应用分析:
对于Web应用,JProfiler可以分析JSP页面和Servlet的性能,提升Web应用的响应速度和用户体验。
离线分析模式:
用户无需通过JProfiler GUI连接应用程序即可对之进行设置。在离线设置模式下,可以使用功能强大的JProfiler触发系统或者JProfiler API对设置代理进行控制,然后将快照保存入磁盘。稍后用户便可使用命令行导出工具或者蚂蚁任务导出工具,在JProfiler GUI或编程方式的设置导出视图中打开这些快照。
快照比较:
JProfiler允许用户将当前的所有设置数据保存为一个快照存入磁盘中,并提供丰富的比较功能以对比两个或者多个快照之间的不同。
HPROF快照查看:
JProfiler能打开用JVM工具(比如jconsole、jmap或通过-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError JVM参数触发)创建的HPROF快照文件。
除了上面的功能,其实JProfiler还可以用来查看方法的调用,帮助画时序图
查看方法调用,主要会关注到它的调用树(Call Tree)或调用图(Call Graph)功能。
调用树(Call Tree)是JProfiler中一个非常有用的功能,它展示了方法之间的调用层次结构。在调用树中,可以看到哪个方法调用了哪个方法,以及这些调用的频率、时间和资源消耗情况。这对于理解应用程序的执行流程、定位性能热点和发现潜在的性能问题非常有帮助。
调用图(Call Graph)是调用树的图形化表示,它使用节点和边来表示方法和方法之间的调用关系。在调用图中,可以更直观地看到方法之间的调用链,以及哪些方法是性能瓶颈的源头。通过调用图,可以更容易地识别出哪些方法需要优化,以及优化它们可能会对整个应用程序性能产生的影响。
步骤:
选择CPU视图:在JProfiler的界面中,选择“CPU”视图来查看CPU使用情况。这是查看方法调用关系的主要入口。
收集CPU剖析数据:点击“Start Recording”按钮开始收集CPU剖析数据。JProfiler将捕获应用程序在运行时的所有方法调用和相关的性能数据。
查看调用树或调用图:在收集到足够的数据后,可以切换到“Call Tree”或“Call Graph”视图来查看方法之间的调用关系。在这些视图中,可以看到每个方法的调用次数、执行时间和资源消耗情况,以及调用链的层次结构。
分析并优化:通过分析调用树或调用图,可以识别出性能瓶颈和潜在的性能问题。然后,可以针对这些问题进行优化,比如修改算法、减少不必要的调用、优化数据库查询等。