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使用Spring AOP进行性能监控

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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。

01 <dependency>
02     <groupId>org.aspectj</groupId>
03     <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
04     <version>1.5.4</version>
05 </dependency>
06 <dependency>
07     <groupId>cglib</groupId>
08     <artifactId>cglib-nodep</artifactId>
09     <version>2.2</version>
10 </dependency>
11 <dependency>
12   <groupId>org.springframework</groupId>
13   <artifactId>spring-aop</artifactId>
14   <version>2.5.6</version>
15 </dependency>

 

 

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"
2           class="org.springframework.aop.interceptor.PerformanceMonitorInterceptor" />
3
4 <aop:config>
5     <aop:pointcut id="allServiceMethods" expression="execution(* com.mycompany.services.*.*(..))"/>
6     <aop:advisor pointcut-ref="allServiceMethods" advice-ref="performanceMonitor" order="2"/>
7 </aop:config>

 

 

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">
2     <level value="TRACE"/>
3     <appender-ref ref="STDOUT"/>
4 </logger>

 

 

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
2 TRACE PerformanceMonitorInterceptor  - StopWatch 'PerfTestService.processRequest': running time(millis) = 98
3 TRACE PerformanceMonitorInterceptor  - StopWatch 'PerfTestService.processRequest': running time(millis) = 1764

 

 

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 {
02
03      Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PerfInterceptor.class.getName());
04     private static ConcurrentHashMap<String, MethodStats> methodStats = newConcurrentHashMap<String, MethodStats>();
05     private static long statLogFrequency = 10;
06     private static long methodWarningThreshold = 1000;
07     
08     public Object invoke(MethodInvocation method) throws Throwable {
09         long start = System.currentTimeMillis();
10         try {
11             return method.proceed();
12         }
13         finally {
14             updateStats(method.getMethod().getName(),(System.currentTimeMillis() - start));
15         }
16     }
17
18     private void updateStats(String methodName, long elapsedTime) {
19         MethodStats stats = methodStats.get(methodName);
20         if(stats == null) {
21             stats = new MethodStats(methodName);
22             methodStats.put(methodName,stats);
23         }
24         stats.count++;
25         stats.totalTime += elapsedTime;
26         if(elapsedTime > stats.maxTime) {
27             stats.maxTime = elapsedTime;
28         }
29         
30         if(elapsedTime > methodWarningThreshold) {
31             logger.warn("method warning: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = " + elapsedTime + ", maxTime = " + stats.maxTime);
32         }
33         
34         if(stats.count % statLogFrequency == 0) {
35             long avgTime = stats.totalTime / stats.count;
36             long runningAvg = (stats.totalTime-stats.lastTotalTime) / statLogFrequency;
37             logger.debug("method: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = "+ elapsedTime + ", avgTime = " + avgTime + ", runningAvg = " + runningAvg + ", maxTime = " + stats.maxTime);
38             
39             //reset the last total time
40             stats.lastTotalTime = stats.totalTime;  
41         }
42     }
43     
44     class MethodStats {
45         public String methodName;
46         public long count;
47         public long totalTime;
48         public long lastTotalTime;
49         public long maxTime;
50         
51         public MethodStats(String methodName) {
52             this.methodName = methodName;
53         }
54     }
55 }

 

 

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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评论
1 楼 yakoo5 2015-05-04  
methodStats.put(methodName,stats) -> methodStats.putIfAbsent(methodName, stats)

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