这篇文章将为大家详细讲解有关Uber jvm profiler如何使用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。uber jvm profiler是用于在分布式监控收集jvm 相关指标，如:cpu/memory/io/gc信息等确保安装了maven和JDK>=8前提下，直接mvn clean package说明直接以java agent的部署就可以使用使用java -javaagent:jvm-profiler-1.0.0.jar=reporter=com.uber.profiling.reporters.KafkaOutputReporter,brokerList='kafka1:9092',topicPrefix=demo_,tag=tag-demo,metricInterval=5000,sampleInterval=0 -cp target/jvm-profiler-1.0.0.jar 选项解释结果展示说明和java应用不同，需要把jvm-profiler.jar分发到各个节点上使用
选项解释结果展示已有的reporter源码分析该jvm-profiler整体是基于java agent实现,项目pom文件 指定了MANIFEST.MF中的Premain-Class项和Agent-Class为com.uber.profiling.Agent 具体的实现类为AgentImpl
就具体的AgentImpl类的run方法来进行分析arguments.getReporter() 获取reporter，如果没有设置则设置为reporterConstructor,否则设置为指定的reporterString appId ,设置appId，首先从配置中查找，如果没有设置，再从env中查找，对于spark应用则取spark.app.id的值List
1.其中CpuAndMemoryProfiler，ThreadInfoProfiler，ProcessInfoProfiler是从JMX中读取数据，ProcessInfoProfiler还会从 /pro读取数据；
2.如果设置了durationProfiling，argumentProfiling，sampleInterval，ioProfiling，则会增加对应的MethodDurationProfiler(输出方法调用花费的时间)，MethodArgumentProfiler(输出方法参数的值)，StacktraceReporterProfiler，IOProfiler；
3.MethodArgumentProfiler和MethodDurationProfiler利用javassist第三方字节码编译工具来改写对应的类，具体实现参照JavaAgentFileTransformer
4.StacktraceRep 香港云主机orterProfiler从JMX中读取数据
5.IOProfiler则是读取本地机器上的/pro文件对应的目录的数据
其中还会区分oneTimeProfilers和periodicProfilers，ProcessInfoProfiler就属于oneTimeProfilers，因为process的信息，在运行期间是不会变的，不需要周期行的reporter
至此，整个流程结束关于“Uber jvm profiler如何使用”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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