K60至尊版狂暴引擎2.0加持：超177萬跑分斬獲性能第一
Redmi的后性能時代戰略發布會今天下午如期舉辦，在本次發布會上，Redmi公布了多項關于和聯發科的深度合作，以及新機K60 Ultra在軟件和硬件方面的特性，例如：“K60 至尊版，雙芯旗艦
不知道大家有沒有遇到這種情況，接口業務邏輯寫完后，用 postman 一調，發現接口響應時間好長，不得不對接口進行優化。但是此時接口的代碼往往邏輯比較復雜，調用層次也比較多，很難定位到耗時較長的代碼塊。
遇到這種情況大家都是如何定位耗時代碼塊的呢？
我看到很多人都是直接用System.currentTimeMillis()對代碼進行埋點：
public static void main(String[] args) { Long startTime = System.currentTimeMillis(); exec(); Long endTime = System.currentTimeMillis(); log.info("exec 方法執行耗時:{}ms", endTime - startTime);}或者用StopWatch打印方法耗時：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { StopWatch stopWatch = new StopWatch(); stopWatch.start("exec"); exec(); stopWatch.stop(); System.out.println(stopWatch.prettyPrint());}這兩種方法本質上是一樣的，都是通過手動在代碼塊上進行埋點，打印出方法的耗時，該方法不僅費時費力，而且對代碼有侵入，修復問題后刪掉代碼還是一個麻煩事。
下面介紹如果通過Arthas定位耗時代碼塊。
Arthas是阿里開源的一款 Java 診斷工具，可以在無需重啟 JVM 的情況下，實時查看應用 load、內存、gc、線程等狀態信息，還能實時查看方法調用入參、出參、方法調用耗時等。
直接下載Arthasjar 包，然后用java -jar命令啟動即可：
$ curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar$ java -jar arthas-boot.jarArthas啟動的時候，會打印出當前運行的 java 進程：
$ java -jar arthas-boot.jar[INFO] JAVA_HOME: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_351.jdk/Contents/Home/jre[INFO] arthas-boot version: 3.6.9[INFO] Found existing java process, please choose one and input the serial number of the process, eg : 1. Then hit ENTER.* [1]: 12512 com.huangxy.springstudy.SpringStudyApplication [2]: 12511 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher然后可以選擇我們需要 attach 的 java 進程，這里我們選擇 1，然后按回車。Arthas 會 attach 到目標進程上，并輸出日志：
[INFO] arthas home: /Users/huangxiaoyu/.arthas/lib/3.6.9/arthas[INFO] Try to attach process 12512[INFO] Attach process 12512 success.[INFO] arthas-client connect 127.0.0.1 3658 ,---. ,------. ,--------.,--. ,--. ,---. ,---. / O / | .--. ''--. .--'| '--' | / O / ' .-'| .-. || '--'.' | | | .--. || .-. |`. `-.| | | || |/ / | | | | | || | | |.-' |`--' `--'`--' '--' `--' `--' `--'`--' `--'`-----'wiki https://arthas.aliyun.com/doctutorials https://arthas.aliyun.com/doc/arthas-tutorials.htmlversion 3.6.9main_class com.huangxy.springstudy.SpringStudyApplicationpid 12512time 2023-07-25 09:14:22到這里，Arthas 已經 attach 到我們的目標進程上了，我們嘗試使用dashboad命令，查看進程的信息：
$ dashboardID NAME GROUP PRIORITY STATE %CPU DELTA_TIME TIME INTERRUPT DAEMON36 DestroyJavaVM main 5 RUNNABLE 0.0 0.000 0:1.748 false false-1 C1 CompilerThread3 - -1 - 0.0 0.000 0:0.761 false true-1 VM Periodic Task Thread - -1 - 0.0 0.000 0:0.237 false true24 http-nio-8081-exec-1 main 5 WAITING 0.0 0.000 0:0.098 false true-1 VM Thread - -1 - 0.0 0.000 0:0.071 false true25 http-nio-8081-exec-2 main 5 WAITING 0.0 0.000 0:0.055 false true54 arthas-NettyHttpTelnetBootstra system 5 RUNNABLE 0.0 0.000 0:0.054 false true-1 GC task thread#8 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.043 false true-1 GC task thread#1 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.043 false true-1 GC task thread#7 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#6 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#0 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#9 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#2 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#3 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#5 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false true-1 GC task thread#4 (ParallelGC) - -1 - 0.0 0.000 0:0.042 false trueMemory used total max usage GCheap 83M 432M 7282M 1.14% gc.ps_scavenge.count 4ps_eden_space 72M 212M 2688M 2.69% gc.ps_scavenge.time(ms) 24ps_survivor_space 0K 21504K 21504K 0.00% gc.ps_marksweep.count 2ps_old_gen 10M 199M 5461M 0.20% gc.ps_marksweep.time(ms) 61nonheap 53M 56M -1 94.71%code_cache 6M 7M 240M 2.87%metaspace 40M 43M -1 94.45%compressed_class_space 5M 5M 1024M 0.53%direct 16K 16K - 100.01%mapped 0K 0K - 0.00%Runtimeos.name Mac OS Xos.version 13.0.1java.version 1.8.0_351java.home /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_351.jdk/Contents/ Home/jresystemload.average 3.80processors 12可以看到dashboad命令會展示一個實時的數據面板，列出了我們平時比較關心的數據指標，如內存使用量，gc 狀態等。
trace命令能主動搜索class-pattern／method-pattern對應的方法調用路徑，渲染和統計整個調用鏈路上的所有性能開銷和追蹤調用鏈路。
比如下面接口：
@RestControllerpublic class HelloController { @GetMapping("/test") public String test() throws InterruptedException { one(); two(); return "hello"; } private void two() throws InterruptedException { Thread.sleep(20); three(); } private void three() throws InterruptedException { Thread.sleep(1000); } private void one() throws InterruptedException { Thread.sleep(100); }}啟動Arthas進程，并 attach 到我們的 springboot 項目上，接著使用trace命令跟蹤方法的調用情況：
$ trace com.huangxy.springstudy.controller.HelloController testtrace方法第一個參數是要 attach 的類的路徑，第二個參數是方法名稱，接著我們調用一遍接口，就能看到 hello 方法的調用堆棧及其耗時
可以看到，這里耗時比較嚴重的是tow()方法，花了 1029ms，占了 90.73% 的比重。
不過需要注意的是，trace 命令只會 trace 匹配到的函數里的子調用，并不會向下 trace 多層，如果需要 trace 多層，可以用正則匹配多個函數，如：
$ trace -E com.huangxy.springstudy.controller.HelloController test|two
這下更清晰的定位到，導致耗時過長的方法是three()方法，定位到方法后，針對性的優化耗時代碼塊即可。
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