用JRockit8.1中的Method Profiler调优

一.概述
本文通过一个实例介绍了如何用BEA WebLogic JRockit 8.1版本中所带的Profiling工具Method Profiler来调优WebLogic应用。

二.利用Method Profiler调优WebLogic应用
JRockit 8.1所带的Method Profiler工具能够将所有在JRockit Java虚拟机上执行的成员方法的调用次数、执行的总时间和每次调用的执行时间都统计出来,如图1所示。这样的功能一来可以让我们对跑在WebLogic上的应用进行tuning(代码级的),二来也大大方便了我们确定系统瓶颈在何处。这也可以说是JRockit JVM相对于其他JVM在功能上的一大优势。



图1

本人在一次对WebLogic Server 8.1的压力测试中,对一组包含了CMP特性的样本进行压力测试时,就利用JRockit的Method Profiler诊断出了系统的瓶颈所在,现介绍如下。CMP这组样本中原先对CMP Entity Bean的操作除了用ejbCreate插入一条记录之外,紧跟着用setName方法设置其name属性,即UPDATE其对应数据库记录中name域的值,代码如下:

public void ejbCreate() //Stateful4CMPBean中的方法

throws CreateException

{

try

{

Context ctx = new InitialContext();

SheepHome home = (SheepHome)ctx.lookup("Sheep");

0fe7 Sheep sheep = null;

int x = getNextId(); // getNextId()也包含对数据库的操作

sheep = home.create(x);

if(sheep != null)

{

sheep.setName("sheep1".concat(String.valueOf(String.valueOf(x))));

m_strMsg = "create sheep".concat(String.valueOf(String.valueOf(x)));

} else

{

m_strMsg = "The sheep name is not created.";

}

}

catch(Exception e)

{

m_strMsg =

"*** some exception occured! (CMP) ".concat(String.valueOf(String.valueOf(e.getMessage())));

}

}

此时测出来的数据,TPS平均值非常低,且测试时Response Time总是随着时间的增长几乎呈线性攀升。于是用Method Profiler进行诊断:

(1) 在JRockit的启动参数中加入-Xmanagement,以便启动JRockit的时候同时启动其Management Server。

(2) 启动JRockit Management Console,并且将其连接到启动了的Management Server上。(在做压力测试时用JRockit Management Console进行观察对性能的损耗可以忽略不计)

(3) 在JRockit Management Console中,将ToolsàPreferences菜单中的Mode of operation属性设为developer。

(4) 在Method Profiler属性页中添加你所需要观察的类的成员方法。

(5) 按Start按钮让Method Profiler 0fe7 开始进行统计。

Time/Inv(ns)指标的显示结果表明Stateful4CMPBean.ejbCreate()代码所含逻辑成为了系统的瓶颈。结果又显示getNextId()和home.create()操作消耗的时间只占Stateful4CMPBean.ejbCreate()的一小部分,而sheep.setName()操作消耗的时间却占了Stateful4CMPBean.ejbCreate()的剩下的(指除去getNextId()和home.create()操作消耗的时间)绝大部分。

于是又用Method Profiler作了一系列实验,结果如下:用1个用户做压力测试,sheep.setName()操作消耗的时间为X,getNextId()操作消耗的时间为Y,home.create()操作消耗的时间为Z;用2个用户做压力测试,sheep.setName()操作消耗的时间约为2X,getNextId()操作消耗的时间约为Y,home.create()操作消耗的时间约为Z;用3个用户做压力测试,sheep.setName()操作消耗的时间约为3X,getNextId()操作消耗的时间约为Y,home.create()操作消耗的时间约为Z。可以比较肯定地判断,sheep.setName()执行的是一个串行化的逻辑。检查Oralce中UPDATE的ISOLATION-LEVEL,果然为SERIALIZABLE。

将sheep.setName("sheep1".concat(String.valueOf(String.valueOf(x)))); 这句代码删掉。

重新测试,TPS平均值有很大幅度的提高,Response Time在压力测试开始一段时间后也趋于平稳,几乎呈水平线走势。

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