Application Real-Time Monitoring Service:Diagnosticar alto uso de memória heap com memory hotspot

Ative memory hotspot

1. Faça login no console do ARMS. No painel de navegação à esquerda, escolha Application Monitoring > Application List.

2. Na página Application List, selecione uma região na parte superior e clique em nome da aplicação.

   Nota

   Os ícones na coluna Language indicam o seguinte:

   : aplicação Java conectada ao Application Monitoring.

   : aplicação Go conectada ao Application Monitoring.

   : aplicação Python conectada ao Application Monitoring.

   -: aplicação conectada ao Managed Service for OpenTelemetry.

3. No painel de navegação à esquerda, clique em Application Settings e, em seguida, clique em aba Custom Configuration.

4. Na seção Continuous profiling, ative o Main switch e o switch Memory hotspot. Especifique os endereços IP das instâncias da aplicação a serem ativadas ou um bloco CIDR para um grupo de instâncias.

5. Na parte inferior da página, clique em Save.

   As alterações entram em vigor imediatamente. Não é necessário reiniciar a aplicação.

Visualize dados do memory hotspot

Exemplo: método que aloca 1 MB de memória heap por segundo.

public class FixedRateAllocAction {

    // The entry point for the request.
   public void runBusiness() {
        try {
            sink = new byte[1024];
        } catch (InterruptedException e) {
            // Ignore
        }
    }
}

1. Faça login no console do ARMS. No painel de navegação à esquerda, escolha Application Monitoring > Application List.

2. Na página Application List, selecione uma região na parte superior e clique em nome da aplicação.

   Nota

   Os ícones na coluna Language indicam o seguinte:

   : aplicação Java conectada ao Application Monitoring.

   : aplicação Go conectada ao Application Monitoring.

   : aplicação Python conectada ao Application Monitoring.

   -: aplicação conectada ao Managed Service for OpenTelemetry.

3. No painel de navegação à esquerda, clique em Continuous profiling. Selecione a instância desejada na lista de instâncias à esquerda. Em seguida, defina o intervalo de tempo dos dados à direita.

4. Na aba Single View, filtre os dados e visualize a análise agregada.

5. Clique em Aggregation & Analysis. Na página exibida, defina Profiling Type como Allocated Memory.

   Nota

   Tipos de profiling:

   • CPU Time: dados de profiling de hotspot de CPU. Para mais informações, consulte Diagnose high CPU utilization with CPU hotspot.

   • Allocated Memory: dados de profiling de memory hotspot referentes ao volume de alocação.

   • Allocations: dados de profiling de memory hotspot referentes à frequência de alocação. Útil para identificar quais métodos solicitam memória com frequência.

   Na página Aggregation & Analysis, a lista à esquerda mostra o volume de alocação de memória heap de todos os métodos envolvidos nesta chamada. O gráfico de chama à direita é gerado a partir dos rastreamentos de pilha desses métodos. As colunas têm as seguintes definições:

   • A coluna Self exibe os recursos consumidos diretamente por um método, excluindo seus métodos filhos. Isso facilita a identificação de métodos com consumo significativo de recursos.

   • A coluna Total apresenta o consumo combinado de um método e de seus métodos filhos. Permite localizar os maiores contribuidores para o consumo de recursos na pilha de chamadas.

   Execute a seguinte análise:

   1. Ordene a coluna Self em ordem decrescente. Localize e clique em método com o maior valor de Self, com.alibaba.cloud.pressure.memory.FixedRateAllocAction.runBusiness(). O gráfico de chama à direita focará nos métodos relevantes.

   2. No gráfico de chama focado à direita, com.alibaba.cloud.pressure.memory.FixedRateAllocAction.runBusiness() aparece como o quadro mais largo no topo.

   3. Um quadro largo no topo do gráfico de chama representa um método definido pela aplicação. Isso indica que o método com.alibaba.cloud.pressure.memory.FixedRateAllocAction.runBusiness() é um gargalo de desempenho significativo que consumiu recursos substanciais durante o profiling. Use o nome do método para examinar sua lógica de negócios em busca de oportunidades de otimização.

Com base nessa análise, o método com.alibaba.cloud.pressure.memory.FixedRateAllocAction.runBusiness() alocou 56,56 MB de memória heap em um minuto, o que corresponde ao exemplo apresentado.