Async-profiler 分配分析采样机制详解

背景介绍

Async-profiler 是一款强大的 Java 性能分析工具，它能够以极低的开销对 Java 应用程序进行性能分析。其中，内存分配分析是它的一个重要功能，可以帮助开发者了解应用程序中的对象分配情况。

分配分析采样机制的变化

在 async-profiler 的早期版本中，默认情况下会对所有内存分配事件进行记录。但在 commit 6dfd2159 之后，工具引入了采样机制来降低性能开销。这一变化导致了一些用户观察到的行为差异。

案例分析

以一个简单的 Java 程序为例，该程序创建了 100 万个 Object 对象和一个 Object 数组：

public class Alloc {
    private static volatile Object objs;
    
    public static void main(String[] args) {
        Object[] obj = new Object[1*1000*1000];
        for (int i = 0; i < obj.length; i++) {
            obj[i] = new Object();
        }
        objs = obj;
    }
}

旧版本行为

在早期版本中，使用以下命令运行分析：

java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseEpsilonGC -XX:-UseTLAB -agentpath:libasyncProfiler.so=start,event=alloc,file=alloc.html Alloc.java

分析结果会准确显示：

• 100 万个 Object 实例分配
• 1 个 Object[] 数组分配

新版本行为

在新版本中，同样的命令会产生不同的结果：

• 仅采样记录约 30 个 Object 分配
• 1 个 Object[] 数组分配

原因解析

这一变化是设计上的改进。新版本默认启用了分配采样机制，采样间隔默认为 512KB。这意味着不是每个分配事件都会被记录，而是按照一定的间隔进行采样，从而显著降低性能开销。

解决方案

如果需要记录每一个分配事件（如进行精确的内存分析），可以通过设置采样间隔为 1 来实现：

java -XX:-UseTLAB -agentlib:asyncProfiler=start,alloc=1,total,file=alloc.html Alloc.java

这样配置后，分析结果将恢复为记录所有分配事件，与早期版本的行为一致。

技术建议

1. 生产环境：建议保持默认的采样机制（512KB间隔），以获得最佳性能
2. 开发/测试环境：当需要精确分析内存分配模式时，可以临时使用 alloc=1 参数
3. 结果解读：注意采样结果需要乘以采样间隔来估算实际分配量

总结

Async-profiler 的分配分析采样机制变化是为了在分析精度和性能开销之间取得更好的平衡。理解这一机制有助于开发者更有效地使用该工具进行内存分析，并根据不同场景选择合适的配置参数。