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2. JAVA 应用相关

2.4. Java Monitor 同步锁相关

主要是三种 Event：

当进入同步块，尝试获取锁的时候，产生 JavaMonitorEnter Event；当调用 Object.wait() 进入等待时，会产生 JavaMonitorWait Event；当锁升级（另一种说法是锁膨胀）时，产生 JavaMonitorWait Event。

下面我从网上看到的这张图，有助于理解这三种事件：

JavaMonitorEnter（Java Monitor Blocked）：进入 Java Monitor Event。当需要进入同步代码时（字节码 monitorenter），会产生这个 Event。在 default.jfc 中默认为启用的，并且会追踪堆栈，阈值是 20ms；采集的信息包括：开始时间，持续时间，结束时间，线程，Monitor Address，Monitor Class，之前持有这个 Monitor 的线程。
JavaMonitorInflated（Java Monitor Inflated）：发生锁升级的时候的 Event。在 default.jfc 中默认为启用的，并且会追踪堆栈，阈值是 20ms；采集的信息包括：开始时间，持续时间，结束时间，线程，Monitor Address，Monitor Class，锁升级原因
JavaMonitorWait（Java Monitor Wait）：调用 Object.wait() 进入等待时，会产生 JavaMonitorWait Event；在 default.jfc 中默认为启用的，并且会追踪堆栈，阈值是 20ms；采集的信息包括：开始时间，持续时间，结束时间，线程，Monitor Address，Monitor Class，唤醒线程Thread，是否超时，超时时间。

一般的在默认情况下， JavaMonitorEnter 和 JavaMonitorWait 采集到的在阈值以上的会比较多，一般不会有 JavaMonitorInflated 事件，除非发生 CPU 资源耗尽或者程序不断 dump 导致一直处于 safepoint。

但是并不是所有的 JavaMonitorEnter 和 JavaMonitorWait Event 都是我们关心的，如何快速找到我们关心的关键 Event 呢？

先举一个 JavaMonitorEnter 的例子：从事件浏览器视角去看， Event 太多了，我们建一个 JavaMonitorEnter Event 的视图：

一般的，我会按照 Monitor class 去分类看，争用同一个对象锁一般是同一个业务：

我们来看第一个计数最多的，点击这个分类，在下面的列表按照持续需时间倒序，查看线程以及堆栈：

发现是因为本地缓存更新，导致比较慢，这里本地缓存是读取的数据库，读取的数据比较多，400ms 的比较正常。

我们再来看另一个，Monitor class 为 java.lang.Object 的：

从堆栈上看出是获取 Lettuce 连接时候，锁等待了320ms。查看源代码，发现是连接初始化，导致比较慢，初始化好连接之后没再出现了。

这里建议，针对微服务应用，再调高阈值到 50ms。

2.5. Java Thread 相关

四个事件：

ThreadStart：线程开始， Thread.start() 时，就会产生这个 Event 记录
ThreadEnd：线程结束，就会产生这个 Event 记录
ThreadPark：一般在 await/notify 的 await 的时候，调用 Unsafe.park() 就会产生这个 Event 记录
ThreadSleep：线程休眠， Thread.sleep()时，就会产生这个 Event 记录

这些事件我们一般都不关心，Java 线程阻塞与热点方法和 CPU 消耗等，有其他的 Event，在 default.jfc 中这四个 Event 默认都是采集的，这里建议关闭这四个 Event 的采集

2.6. 网络IO socket 相关

SocketRead: 网络读，在 default.jfc 中，默认启用，并且会追踪堆栈，阈值是 20ms；采集的信息包括：开始时间，持续时间，结束时间，线程，远程 IP，读取字节大小，是否是流读取的末尾，远程 Host，远程 Port，超时时间
SocketWrite: 网络写，在 default.jfc 中，默认启用，并且会追踪堆栈，阈值是 20ms；采集的信息包括：开始时间，持续时间，结束时间，线程，远程 IP，写入字节大小，远程 Host，远程 Port

堆栈采集对于这种 Event 很重要，但是对于 Spring Cloud 这样的框架，调用层次极为复杂，可能默认采集堆栈深度（64）不够，需要增大才能看到自己的业务代码堆栈。但是要注意的一点是：堆栈采集深度，对于性能影响很大，以最坏的情况考虑，可以理解为增加多少倍的堆栈深度，对性能的影响就提高多少倍。 建议对于常态化的线上监控，堆栈深度最多不超过 128.

2.7. 一些统计数据相关

ClassLoaderStatistics: 类加载器相关统计数据，default.jfc 中默认打开，每个 DataChunk 采集一次，一般不会去关心类加载器的统计数据，建议关闭。
ClassLoadingStatistics: 类加载相关统计数据，default.jfc 中默认打开，每秒采集一次，一般不会去关心类加载的统计数据，建议关闭。
ExceptionStatistics：异常统计数据，default.jfc 中默认打开，每秒采集一次，一般异常通过日志处理，也不太会关心这个统计数据，建议关闭
JavaThreadStatistics：Java 线程数量统计数据，default.jfc 中默认打开，每秒采集一次线程数量，这个还有些参考意义，建议保留默认配置。采集的数据包括：到目前为止累计线程数量（包括已经 stop 的），当前活动线程数量，守护线程数量，采集时间内峰值线程数量。个人感觉不用每秒采集一次，改成每分钟即可。
ThreadAllocationStatistics：线程分配内存大小统计，包括了线程从开始到现在一共分配的内存大小（包括已释放的），default.jfc 中默认打开，每个 DataChunk 采集一次，参考意义不大，建议关闭

2. 虚拟机相关 Event

2.1. JVM 启动参数 Flag 相关

JVM 启动参数包含很多配置，同时也可以通过 JVMTI，jcmd 命令等等动态修改这些配置，如果我们想看这些配置以及修改的时间点，那么可以打开这些 Event 的采集：

BooleanFlag 与 BooleanFlagChange ：布尔状态位以及变化。对应的就是通过类似于通过+``-配置的哪些状态位，例如-XX:+UseCompressedOops就是打开压缩对象指针
DoubleFlag 与 DoubleFlagChange：double状态位，例如-XX:InitialRAMPercentage=52.0配置初始内存堆栈占用比例（只有在没指定-Xmx和-Xms的时候有效）
IntFlag 与 IntFlagChange
UnsignedIntFlag 与 UnsignedIntFlagChange
LongFlag 与 LongFlagChange
UnsignedLongFlag 与 UnsignedLongFlagChange
StringFlag 与 StringFlagChanged

这个对性能影响是很小的，所以在系统自带的 default.jfc 中就打开了。我这里建议还是打开，毕竟基本所有状态位是可以通过 jcmd 命令修改的，如果有对比需求，对比修改前还有修改后性能影响，那么状态位变换时间就很重要了

1.2. 类加载相关

主要包括三种 Event：

Class Define：类定义
Class Load：类加载
Class Unload：类卸载

这些事件我们平常开发一般不会去关心，一般之后开发框架或者定位框架问题的时候，才会去关心类加载器相关的问题。而且这个用阿里开源的工具 Arthas 更加好用(https://alibaba.github.io/arthas/sc.html)：

$ sc -d demo.MathGame
class-info        demo.MathGame
code-source       /private/tmp/arthas-demo.jar
name              demo.MathGame
isInterface       false
isAnnotation      false
isEnum            false
isAnonymousClass  false
isArray           false
isLocalClass      false
isMemberClass     false
isPrimitive       false
isSynthetic       false
simple-name       MathGame
modifier          public
annotation
interfaces
super-class       +-java.lang.Object
class-loader      +-sun.misc.Launcher$AppClassLoader@3d4eac69
                    +-sun.misc.Launcher$ExtClassLoader@66350f69
classLoaderHash   3d4eac69
 
Affect(row-cnt:1) cost in 875 ms.

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/3747772/blog/3223359

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堆栈

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