Application Real-Time Monitoring Service:コード診断機能を使用して、Java アプリケーションのスロー トレースを診断する

コード診断機能を有効にする

1. ARMS console にログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション監視] > [アプリケーションリスト] を選択します。

2. [アプリケーションリスト] ページで、上部のナビゲーションバーでリージョンを選択し、管理するアプリケーションの名前をクリックします。

   説明

   [言語] 列に表示されるアイコンは、アプリケーションが記述されている言語を示します。

   : Java アプリケーション

   : Go アプリケーション

   : Python アプリケーション

   ハイフン (-): Managed Service for OpenTelemetry で監視されるアプリケーション。

3. 左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション設定] をクリックします。表示されるページで、[カスタム設定] タブをクリックします。

4. [継続的プロファイリング] セクションで、[メインスイッチ] と [コードホットスポット] をオンにして、アプリケーションインスタンスの IP アドレスまたは複数のインスタンスの CIDR ブロックを設定します。

5. タブの下部にある [保存] をクリックします。

   アプリケーションを再起動しなくても変更が有効になります。

[インターフェイス呼び出し] ページでホットスポットコードデータを表示する

例: JSON データを解析および走査し、ダウンストリーム HTTP インターフェイスを呼び出します。

public class HotSpotAction extends AbsAction {

  private RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
  
  // リクエストメソッド
  @Override
  public void runBusiness() {
    readFile();
    invokeAPI();
  }

  // HTTP 呼び出しを実行する
  private void invokeAPI() {
    String url = "https://httpbin.org/get";
    String response = restTemplate.getForObject(url, String.class);
  }

   // ファイルデータを読み取って解析する
  private double readFile() {
    InputStreamReader reader = new InputStreamReader(
        ClassLoader.getSystemResourceAsStream("data/xxx.json"));
    LinkedList<Movie> movieList = GSON.fromJson(reader, new TypeToken<LinkedList<Movie>>() {
    }.getType());
    double totalCount = 0;
    for (int i = 0; i < movieList.size(); i++) {
      totalCount += movieList.get(i).rating();
    }
    return totalCount;
  }
}

1. ARMS console にログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション監視] > [アプリケーションリスト] を選択します。

2. [アプリケーションリスト] ページで、上部のナビゲーションバーでリージョンを選択し、管理するアプリケーションの名前をクリックします。

   説明

   [言語] 列に表示されるアイコンは、アプリケーションが記述されている言語を示します。

   : Java アプリケーション

   : Go アプリケーション

   : Python アプリケーション

   ハイフン (-): Managed Service for OpenTelemetry で監視されるアプリケーション。

3. 左側のナビゲーションウィンドウで、インターフェイス呼び出しインターフェイスのスナップショット をクリックします。表示されるページで、インターフェースを選択し、 タブをクリックします。

4. [インターフェース スナップショット] タブで、トレース ID をクリックします。

5. [詳細] 列の [虫眼鏡] アイコン をクリックし、[コードホットスポット] タブをクリックします。

   

   図の左側は、関連するすべてのメソッドに費やされた時間を示し、右側は、各メソッドのすべてのメソッドスタック情報のフレームグラフを示しています。

   • セルフ 列には、各メソッドがスタック内で消費する時間またはリソースが表示されます。子メソッドが消費する時間またはリソースは含まれません。このデータを使用すると、過剰な時間またはリソースを費やしているメソッドを特定できます。

   • [合計] 列には、各メソッドによって消費された時間またはリソース (すべての子メソッドで消費されたものを含む) が表示されます。このデータを使用して、最も多くの時間またはリソースを消費しているメソッドを特定できます。

   コードロジックを分析する際には、[Self] 列または右側フレームグラフの下部にある幅の広いフレームに注目することで、時間のかかるメソッドを見つけることができます。一般的に、幅の広いフレームはシステムパフォーマンスのボトルネックを示します。前の図の java.lang.Thread.sleep() メソッドは、システムパフォーマンスのボトルネックが原因で多くの時間を消費しています。

   前の図に基づいて、次の分析を実行します。

   1. [Self] 列の値を昇順に並べ替えます。値が最も大きいメソッド java.util.LinkedList.node(int) を見つけてクリックします。関連するメソッドがフレームグラフに表示されます。

      

   2. java.util.LinkedList.node(int) メソッドは、フレームグラフのスタックトップに最も幅の広いボックスを持っていることに注意してください。

   3. java.util.LinkedList.node(int) メソッドは Java 開発キット (JDK) のライブラリ関数であるため、さらに上を検索すると、java.util.LinkedList.get(int) メソッドとその親メソッド com.alibaba.cloud.pressure.memory.HotSpotAction.readFile() が見つかります。アプリケーションによって定義された最初のサービスメソッドとして、com.alibaba.cloud.pressure.memory.HotSpotAction.readFile() メソッドは 3.75 秒を消費し、スタックの 69.88% を占めています。したがって、com.alibaba.cloud.pressure.memory.HotSpotAction.readFile() メソッドは、指定された期間に多くのリソースを消費していると結論付けることができます。ここで説明したメソッドを使用して、関連メソッドのロジックを分析し、最適化できるかどうかを確認できます。

参考資料

継続的プロファイリング機能を使用する場合:

• CPU 使用率とメモリ使用率が高い問題のトラブルシューティングについては、以下を参照してください。

  • フレームグラフを使用してパフォーマンスボトルネックを特定する

  • CPU 診断機能を使用して CPU 使用率が高い問題を診断する

  • メモリ診断機能を使用してヒープメモリ使用量が高い問題を診断する

• よくある問題のトラブルシューティング。