性能剖析能力基于 async-profiler 技术实现，以极低的性能开销，生成性能剖析火焰图，帮助用户直观的分析 CPU/内存飚升的原因，快速定位应用性能瓶颈。相比直接使用社区的 async-profiler 方案，应用性能监控提供的性能剖析能力免去了工具的安装、命令执行、剖析结果下载等复杂的操作，大幅提升了排查应用性能问题的效率。
根据反复性能测试的结果，对一个典型的微服务应用执行性能剖析采集，采集过程中的 CPU 开销在5%以下，内存开销在50M 以下，对于TPS和响应耗时基本没有影响。
操作前提
使用腾讯云增强版 Java 探针，探针版本 TencentCloud-OTel Java Agent 1.16-2024030510 及以上。
支持 OpenJDK 和其他基于 HotSpot JVM 开发的 JDK。
支持 Linux(x64, arm64) 和 macOS(x64, arm64) 操作系统。但在 macOS 中，采集内核态数据存在限制，仅能用于本地测试。
不推荐使用 Java 8u352 以下的 JDK，可能存在 内存崩溃 风险。
操作步骤
1. 登录 腾讯云可观测平台。
2. 在左侧菜单栏选择点击应用性能监控 > 应用诊断 > 性能剖析页面。
3. 在页面左侧的实例列表中找到需要进行性能剖析的实例，点击采集。
4. 在弹出对话框中，选择数据采集时长和采集类型，点击确认。
5. 采集任务提交后，可以在页面右侧的性能剖析记录中查询剖析结果，当采集状态为采集完成时， 点击查看性能剖析，在弹出页面查看性能剖析火焰图。
选项名 | 说明 |
数据采集时长 | 从应用实例收到采集任务开始，采集剖析数据的时间长度。目前支持5秒、10秒、30秒、3分钟、5分钟。 |
采集类型 | 采集类型决定了剖析数据代表的性能指标，目前支持 CPU、耗时、内存三种采集类型。 CPU：代表 CPU 执行代码块所花费的时间。 耗时：耗时基于墙钟时间（Wall Clock）进行统计，从进入到退出方法所经过的实际时间。所有等待时间、锁定和线程同步的时间都包括在内，所以墙钟时间不会短于 CPU 时间。 内存：代表内存分配。 |
性能剖析火焰图使用说明
性能剖析基于抽样获取剖析数据，性能指标通过函数在抽样中出现的频率来体现，并不是绝对值，所以需要重点关注方法（函数）之间的相对占比。在火焰图中，Y 轴代表方法（函数）栈的深度，X 轴代表被抽样的次数。以 CPU 时间为例，一个方法（函数）的宽度越宽，CPU 执行代码块所花费的时间就越长。
在分析火焰图的时候，建议从深度最深的方法（函数）开始分析。栈最深，出现在火焰图中的位置会越靠近下方，也就是“火苗”的位置（不同于自然界的火焰，在 APM 目前使用的火焰图中，火焰朝向下方）。
注意：
火苗越宽，代表性能上的消耗越大，所以宽火苗往往是引发性能问题的根源。
