如果你正在使用Spring管理/访问资源(Dao/Service),那么你可能也需要添加一些基础的性能监控。在Spring AOP的帮助下这将变成一个简单的任务,不需要任何现有代码的变化,只是一些简单的配置。
第一步,你首先的将spring-aop、aspectj和cglib库导入,如果你使用maven管理你的项目依赖的话,很简单加上如下依赖关系就可以了。
02 |
< groupId >org.aspectj</ groupId >
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03 |
< artifactId >aspectjweaver</ artifactId >
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04 |
< version >1.5.4</ version >
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07 |
< groupId >cglib</ groupId >
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08 |
< artifactId >cglib-nodep</ artifactId >
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09 |
< version >2.2</ version >
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12 |
< groupId >org.springframework</ groupId >
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13 |
< artifactId >spring-aop</ artifactId >
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14 |
< version >2.5.6</ version >
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接下来,指明你需要监视的内容,并把AOP配好。通常,仅仅需要在现有的SpringXML配置文件中增加一个横切点。这个配置将会将位于包"com.mycompany.services"下的所有方法的响应时间记录下来。注:这些类必须使用Spring context初始化,否则AOP将不会被执行。
1 |
< bean id = "performanceMonitor"
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2 |
class = "org.springframework.aop.interceptor.PerformanceMonitorInterceptor" />
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5 |
< aop:pointcut id = "allServiceMethods" expression = "execution(* com.mycompany.services.*.*(..))" />
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6 |
< aop:advisor pointcut-ref = "allServiceMethods" advice-ref = "performanceMonitor" order = "2" />
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接下来,需要配置好日志系统,例如log4j。
1 |
< logger name = "org.springframework.aop.interceptor.PerformanceMonitorInterceptor" additivity = "false" >
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3 |
< appender-ref ref = "STDOUT" />
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ok了,现在我们运行一下程序你会发现下面的日志输出:
1 |
TRACE PerformanceMonitorInterceptor - StopWatch 'PerfTestService.processRequest' : running time (millis) = 1322
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2 |
TRACE PerformanceMonitorInterceptor - StopWatch 'PerfTestService.processRequest' : running time (millis) = 98
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3 |
TRACE PerformanceMonitorInterceptor - StopWatch 'PerfTestService.processRequest' : running time (millis) = 1764
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这些是大量的一些原始数据,但不幸的是这些东西对我们几乎没用,每一个方法调用都会有记录,而且缺乏一些其他信息。所以,除非你打算写一些日志分析程序、或者使用第三方软件,否则的话,我想你应该在日志被记录前做出一些处理。
一个简单的办法就是在这之间写一个简单的拦截器类来替代Spring给我们提供的默认的类(PerformanceMonitorInterceptor)。下面的一个例子,这个例子提供了一些有用的信息(最后一个、平均、最大的响应时间),另外当一个方法的响应时间超出指定的时间后给出警告。
默认的,每当十个方法调用的时候,做一次记录,在任何方法响应时间超过1000ms的时候给出警告。
01 |
public class PerfInterceptor implements MethodInterceptor {
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03 |
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PerfInterceptor. class .getName());
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04 |
private static ConcurrentHashMap<String, MethodStats> methodStats = new ConcurrentHashMap<String, MethodStats>();
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05 |
private static long statLogFrequency = 10 ;
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06 |
private static long methodWarningThreshold = 1000 ;
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08 |
public Object invoke(MethodInvocation method) throws Throwable {
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09 |
long start = System.currentTimeMillis();
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11 |
return method.proceed();
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14 |
updateStats(method.getMethod().getName(),(System.currentTimeMillis() - start));
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18 |
private void updateStats(String methodName, long elapsedTime) {
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19 |
MethodStats stats = methodStats.get(methodName);
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21 |
stats = new MethodStats(methodName);
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22 |
methodStats.put(methodName,stats);
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25 |
stats.totalTime += elapsedTime;
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26 |
if (elapsedTime > stats.maxTime) {
|
27 |
stats.maxTime = elapsedTime;
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30 |
if (elapsedTime > methodWarningThreshold) {
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31 |
logger.warn( "method warning: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = " + elapsedTime + ", maxTime = " + stats.maxTime);
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34 |
if (stats.count % statLogFrequency == 0 ) {
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35 |
long avgTime = stats.totalTime / stats.count;
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36 |
long runningAvg = (stats.totalTime-stats.lastTotalTime) / statLogFrequency;
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37 |
logger.debug( "method: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = " + elapsedTime + ", avgTime = " + avgTime + ", runningAvg = " + runningAvg + ", maxTime = " + stats.maxTime);
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40 |
stats.lastTotalTime = stats.totalTime;
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45 |
public String methodName;
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47 |
public long totalTime;
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48 |
public long lastTotalTime;
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51 |
public MethodStats(String methodName) {
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52 |
this .methodName = methodName;
|
现在,你只需要将你的Spring配置文件中做相关修改,将这个类应用进去,再运行程序,你将会看到如下的统计信息。
1 |
WARN PerfInterceptor - method warning: processRequest(), cnt = 10, lastTime = 1072, maxTime = 1937 |
2 |
TRACE PerfInterceptor - method: processRequest(), cnt = 10, lastTime = 1072, avgTime = 1243, runningAvg = 1243, maxTime = 1937 |
3 |
WARN PerfInterceptor - method warning: processRequest(), cnt = 20, lastTime = 1466, maxTime = 1937 |
4 |
TRACE PerfInterceptor - method: processRequest(), cnt = 20, lastTime = 1466, avgTime = 1067, runningAvg = 892, maxTime = 1937 |
正如你看到的一样,这些统计数据可以在不修改任何现有的Java代码的情况下,提供有关class/method性能的有价值的反馈,而根据这个日志,你可以很轻松的找出程序中的瓶颈。
转载于:http://my.oschina.net/jack230230/blog/65987
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