UAVStack JVM监控分析工具:图形化展示采集及分析监控数据
摘要:UAVStack推出的JVM监控分析工具提供基于页面的展现方式,以图形化的方式展示采集到的监控数据;同时提供JVM基本参数获取、内存dump、线程分析、内存分配采样和热点方法分析等功能。
引言
作为AllInOne的智能化服务技术栈,UAVStack提供了非常全面的监控数据采样功能,同时支持数据监控与预警。近期,我们整合了原有的数据采集展示功能,新增JVM分析功能,推出了更易用的JVM监控分析工具。
熟悉JDK的开发者都知道,JDK本身提供了一套JVM分析工具,包括jinfo、jmap、jstack等。用户可以通过命令行轻松获取JVM内存堆栈信息、内存对象分配以及JVM启动基本参数信息。但这些工具需要在命令行环境中执行,且生产环境下则需要通过堡垒机转发。
开源社区一些不错的JVM分析工具也可以提供获取JVM基本信息、追踪堆栈、获取内存信息等功能,但同样需要命令行CLI的支持。
UAVStack推出的JVM监控分析工具提供基于页面的展现方式,以图形化的方式展示采集到的监控数据;同时提供JVM基本参数获取、内存dump、线程分析、内存分配采样和热点方法分析等功能。
一、架构
JVM监控分析工具基于UAVStack既有架构,整体分为前端、后台及中间件增强框架(MOF)。其中:
- 前端负责展示数据、向后台发送用户执行指令;
- 后台负责下发指令、响应用户查询、处理采集到的数据;
- 中间件增强框架(MOF)负责接收后台下发的指令、执行指令并返回数据或将数据写入文件,然后通过UAV提供的文件归集功能上送数据。
整体架构流程如下图所示:

二、关键技术
2.1 JMX
JMX提供相关接口,获取基础的JVM监控数据,如内存堆大小、GC情况等,是JVM监控数据的基础。
2.2 中间件增强框架(MOF)
作为分析工具整条链路的基础,MOF依附于用户应用,主要提供以下基础支持:
- 基础数据采集:MOF植入应用中,JMX定期获取并上报相关JVM的基本信息数据,为展示和预警提供数据基础。
- 请求捕获、指令执行:JVM监控分析工具的大多数功能都需要下发指令至应用所在的服务器。MOF负责把下发指令的请求拦截下来,执行并返回对应的结果。
2.3 Java Attach API
Java Attach API是由Sun提供的一套非标准API,可以将用户连接到运行中的虚拟机进程上,进行agent的挂载等操作。
在JVM监控分析工具中,Java Attach API主要用于Attach到虚拟机进程,进行如下操作:
- 获取JMX Connection:从外部获取JVMConnection,得到MXBean,抓取运行数据。(CPU采样分析)
- 获取VirtualMachine对象:调用接口,得到堆内存分布信息。(内存采样分析)
三、功能展示
3.1 基本监控
选择应用实例后即可进入基本监控页面。
该页面主要展示CPU使用率、线程情况、内存占用和GC情况。用户可以根据需求调整时间范围,查看不同时段的监控数据。

3.2 JVM摘要
JVM摘要页面显示当前虚拟机的基本参数信息,包括基本信息、JVM参数和系统属性。其中:
- 基本信息包括pid、主机信息、启动参数以及JVM的启动时间等最基本、最重要的信息;
- JVM参数包括所有JVM启动参数,用户可查看指定的堆大小、垃圾回收器信息等;
- 系统属性包括写入System.Properties中的所有配置信息以及Javaagent的配置属性。

3.3 线程分析
线程分析通过执行jstack获取线程基本信息,并对输出结果进行分析,得到线程状态数量、有无死锁等信息。

3.4 内存Dump
内存Dump通过执行jmap获取指定JVM的堆栈dump文件。
用户可以便捷地在前端一键生成dump,不需要再登录堡垒机。点击“刷新”可以查看近期dump内存的操作记录。

3.5 CPU分析
CPU分析是基于线程栈的采样分析,主要提供两个功能:线程执行时间以及方法热点采样。
- 线程执行时间是指线程在采样期间的活动时间。查询结果按照线程活动总时间排序,同时提供线程名称和线程执行时间信息,用户可据此判断应用的执行情况。

- 方法热点采样统计所有方法的执行时间,提供方法的类名和方法名信息。其中,方法的自用执行时间不包括方法调用其他方法的执行时间。查询结果按照方法的自用执行时间降序排序,用户可以查看当前应用内部耗时较长的执行方法,判断应用是否异常、是否需要优化。

3.6 内存分析
内存分析是基于线程以及堆的统计采样分析,主要提供两个功能:每个线程的内存分配和堆内分配细节。
- 线程内存分配提供每个线程的内存分配大小和线程名称等信息,按照内存分配大小降序排列。用户可查看当前占用内存较大的线程。

- 堆内分配提供了各个类在堆内的分配实例数以及所占用的堆内存,按照堆内存大小降序排列。用户可把该功能当作简易的dump及分析工具,快速分析内存分配情况,发现内存分配问题。

总结
JVM监控分析工具是从监控、分析到展示的一体化工具。JDK自带的工具虽然也可以实现除CPU分析之外的其他功能,但不够便捷,也无法实现从采样、分析到图形化展示的一体化效果。JVM监控分析工具解决了开发人员没有线上应用堡垒机权限、无法分析采集到的数据等痛点,同时提供CPU与内存采样分析等功能,以较低的性能开销获取较为全面的JVM运行数据,帮助应用开发人员发现与分析问题,为应用开发优化提供参考依据。
UAVStack已在Github上开放源码,并提供了安装部署、架构说明和用户指南等双语文档。
官方网站:https://uavorg.github.io/main/
开源地址:https://github.com/uavorg
作者:张明明
首发于:UAVStack智能运维
UAVStack JVM监控分析工具:图形化展示采集及分析监控数据的更多相关文章
- Nginx filebeat+logstash+Elasticsearch+kibana实现nginx日志图形化展示
filebeat+logstash+Elasticsearch+kibana实现nginx日志图形化展示 by:授客 QQ:1033553122 测试环境 Win7 64 CentOS-7- ...
- 利用Python+pyecharts+tushare图形化展示股票历史财务信息
在微信或其他平台上,经常能看到别人推荐股票,分析的头头是道,让自己懊恼于没有早点关注到这只股票,好像错失了几个亿.但是投资股票又忌讳听消息跟风,总不能看到别人推荐自己就无脑买入. 看到了一只股票,自己 ...
- DL4J实战之六:图形化展示训练过程
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是<DL4J实战>系列的第六 ...
- 日志分析工具、日志管理系统、syslog分析
日志分析工具.日志管理系统.syslog分析 系统日志(Syslog)管理是几乎所有企业的重要需求.系统管理员将syslog看作是解决网络上系统日志支持的系统和设备性能问题的关键资源.人们往往低估了对 ...
- Sparrow-WiFi:一款Linux平台下的图形化WiFi及蓝牙分析工具
工具概述 Sparrow-wifi本质上一款针对下一代2.4GHz和5GHz的WiFi频谱感知工具,它不仅提供了GUI图形化用户界面,而且功能更加全面,可以代替类似inSSIDer和linssid之类 ...
- iNeuOS工业互联平台,WEB组态(iNeuView)集成图报组件,满足实时数据图形化展示的需求
目 录 1. 概述... 1 2. 平台演示... 2 3. 应用过程... 3 4. 实时数据展示效果... 5 1. 概述 市场和开源社区有 ...
- 获取本地的jvm信息,进行图形化展示
package test1; import java.lang.management.CompilationMXBean; import java.lang.management.GarbageCol ...
- Windows性能监控perfmon工具的使用和性能指标的分析
Windows性能监控工具perfmon的使用和性能指标分析 一.perfmon提供图表化的实时的性能监视器.性能日志.警报管理,能监控CPU的使用率.内存使用率.磁盘I/O(磁盘的读写速度).网络I ...
- zookeeper的图形化展示
1.ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供 ...
随机推荐
- 再谈EFAGE寄存器中的C位,P位,O位
由于写EFLAGE博文中,有关C位,P位,O位,我觉得我没有描述清楚,而且C位也没有演示过借位情况,P位中也有些坑没讲,我还是决定再补一篇,争取把每个标志位描述清楚,不光是让看我文章的人能看的明白,也 ...
- 数字、字符串、列表、字典,jieba库,wordcloud词云
一.基本数据类型 什么是数据类型 变量:描述世间万物的事物的属性状态 为了描述世间万物的状态,所以有了数据类型,对数据分类 为什么要对数据分类 针对不同的状态需要不同的数据类型标识 数据类型的分类 二 ...
- 【前端_css】RGB 常用颜色列表
转载博客:RGB 常用颜色列表
- mysql系列3 SQL语法基础
1.创建数据库(语法) 2.创建(数据库)表(语法) 复制新的空表举个例子: mysql> use course;Reading table information for completion ...
- FollowUp CRM是什么,有什么作用,好不好
FollowUp,基于Gmail的私人CRM: 是一款Chrome插件,构建在Gmail邮箱服务之上: FollowUp支持通过Gmail:设置提醒,编写备注,计划会议,查看下一步的内容等: Foll ...
- python+openpyxl的excel的相关读写
def test(): wb2 = openpyxl.Workbook() #创建一个excel对象 wb2.save("a.xlsx") #保存excel并命名为a.xlsx w ...
- python27期day13:闭包、装饰器初始、标准版装饰器、作业题
1.闭包: 保护数据安全.保护数据干净性. 2.闭包的定义:在嵌套函数内.使用非全局变量(且不使用本层变量) 将嵌套函数返回 闭包的目的:要接受被装饰的函数和被装饰函数需要的参数3.闭包举例子: de ...
- 使用 SQLContext 可以从现有的 RDD 或数据源创建 DataFrames 报错?
报错情况: 解决方法: SQLContext可能需要自己创建. 所以,先运行var sqlContext=new org.apache.spark.sql SQLContext(sc).即可. 之后再 ...
- c:forTokens标签循环输出
对带有相同符合格式内容进行分割输出,例如,varstr="1,2,3,4,5,6"; c:forTokens属性说明表 引用 varStatus,它们描述了迭代的当前状态,如下这些 ...
- RGB颜色查询
RGB颜色速查表 #FFFFFF #FFFFF0 #FFFFE0 #FFFF00 #FFFAFA #FFFAF0 #FFFACD #FFF8DC #FFF68F ...