免费用鲲鹏资源!华为开发者空间实操:DevKit Java 性能分析,新手也能上手

1 概述

1.1 背景介绍

鲲鹏DevKit Java性能分析工具是一款针对鲲鹏平台的性能分析和调优工具,Java性能分析工具是针对基于鲲鹏的服务器上运行的Java程序的性能分析和优化工具,能图形化显示Java程序的堆、线程、锁、垃圾回收等信息,收集热点函数、定位程序瓶颈点,帮助用户采取针对性优。

1.2 适用对象

  • 企业
  • 个人开发者
  • 高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计40分钟。

1.4 案例流程

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说明:

① 自动部署鲲鹏服务器;
② 安装鲲鹏Devkit插件;
③ 配置在线分析环境,通过浏览器访问鲲鹏服务器,添加目标节点;
④ 执行、编译死锁代码;
⑤ 死锁在线分析;
⑥ 修改代码,编译执行;
⑦ 在线分析。

1.5 资源总览

本案例预计花费总计0元。

资源名称规格单价(元)时长(h)
鲲鹏沙箱资源ECS/2核4GEIP/独享3M带宽EVS/通用型SSD 40G免费1
云主机2vCPUs | 4GB免费1

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2 操作步骤

2.1 自动部署鲲鹏服务器

在云主机桌面右键选择“Open Terminal Here”,打开命令终端窗口。

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执行自动部署命令如下:

hcd deploy --password 远端服务器密码 --time 3600
# --password    待部署项目所在ECS的root用户密码(至少8个字符)
# --time value   待部署资源的保留期(单位为秒,至少600秒,默认600秒)。当前案例预估需要40分钟,可以配置time为1小时保留期。

该命令会自动部署鲲鹏服务器。首次部署会直接执行,旧资源未到期时重复部署,会提示是否删除前面创建的资源,可以删除旧资源再次部署。

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可以看到鲲鹏服务器链接:https://113.44.69.106:8084,表示部署成功,记录部署远端服务器公网IP,如截图中对应的就是:113.44.69.106 。

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在开发者空间,我的开发资源下,找到鲲鹏沙箱环境,点击“使用详情”,可以看到我们刚刚自动部署的鲲鹏服务器,创建时间及资源释放时间等信息。

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2.2 安装鲲鹏Devkit插件

云主机桌面单击鼠标右键,在菜单中选择“Open Terminal Here”打开终端。

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通过ssh连接云服务器,如果有yes/no选择输入“yes”,然后输入 “云主机密码”,出现“Welcome to XXX”代表连接成功。

ssh root@云主机IP

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输入地址“wget https://kunpeng-repoXXX”下载鲲鹏DevKit压缩包:

wget https://kunpeng-repo.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/Kunpeng%20DevKit/Kunpeng%20DevKit%2024.0.RC3/DevKit-All-24.0.RC3-Linux-Kunpeng.tar.gz

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稍作等待,下载完成执行“ls”可以看到下载的压缩包。

1b0e650adecf47cdaff960836dc0e15a.png

解压文件.

tar -zvxf DevKit-All-24.0.RC3-Linux-Kunpeng.tar.gz

6f2ca41800b71cb87789209780705099.png

进入文件夹,可以看到“install.sh”,执行安装。

cd DevKit-All-24.0.RC3-Linux-Kunpeng
sudo ./install.sh

22f9a65582be9119ae09e0c1f2a7a956.png

如下图步骤,第一个默认回车即可。

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出现如下图所示时选择“2”,去选择插件(1是安装全部,如选错可以“ctrl + c”停止,重复上面 “sudo ./install.sh”指令即可)。

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本案例只用到java性能分析,选择“6”,后面选项根据提示操作,多数默认回车即可,直至安装成功。

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安装成功可以看到“https://192.168.2.191:8086” 。

64c4a7084e7daae77a3e0e4bcf1bef36.png

执行命令,修改端口。

如下命令的第一个ip为2.1自动部署的鲲鹏服务器IP,第二个ip为上图安装成功的IP。

iptables -t nat -A PREROUTING -d XX.XX.XX.XX -p tcp --dport 8086 -j DNAT --to-destination XX.XX.XX.XX:8086

c24653d853ba685a0751cfcff616279c.png

2.3 配置在线分析环境

通过浏览器访问鲲鹏服务器,添加目标节点,以配置在线分析环境。

打开浏览器,输入“https://XX.XX.XX.XX:8086”(IP为2.1自动部署的鲲鹏服务器 IP),如果提示风险,点击接受并继续。

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创建密码,并登录。

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登录完成后添加目标环境:点击左上角“调优 添加”,在添加目标环境弹窗中输入:“用户名”,“云服务器密码”,点击“确定”;跳出来弹窗点击“确定”即可。

124033ba847e1fd3179cce702ca508ed.png

2.4 执行编译代码

云主机桌面单击鼠标右键,在菜单中选择“Open Terminal Here”打开终端。

a4553949d8fce310a65cd38f6797e77a.png

通过ssh连接云服务器,如果有yes/no选择输入“yes”,然后输入 “云主机密码”,出现“Welcome to XXX”代表连接成功。

ssh root@云主机IP

进入到云主机后,执行如下命令查看当前云主机的JDK安装情况。

java -version

5d2ee451898c9db2fa2ec8cc19edb570.png

可以看到JDK默认是安装配置好的,输入“vim DeadLock.java”,回车进入,点击“i”进入编辑模式。

vim DeadLock.java

DeadLock.java 代码地址,如跳转不了请输入以下地址复制代码:
https://github.com/kunpengcompute/devkitdemo/blob/main/Hyper_tuner/testdemo/基于java性能分析工具的死锁调优实践/DeadLock.java

DeadLock.java代码如下(因格式可能存在问题建议进入链接进行复制):

public class DeadLock {
	private static final Integer lockOne = new Integer(1);
	private static final Integer lockTwo = new Integer(2);	
	public static void main(String[] args){
		new Thread(()->{
			try{
				System.out.println("thread1 is running");
				synchronized (lockOne){
					System.out.println("thread1 get lock obj1");
					Thread.sleep(1000L);
					synchronized (lockTwo){
					    System.out.println("thread12 get lock obj2");
					    Thread.sleep(1000L);
				    }
				}
			} catch(InterruptedException e){
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
		new Thread(()->{
			try{
				System.out.println("thread2 is running");
				synchronized (lockTwo){
					System.out.println("thread2 get lock obj2");
					Thread.sleep(1000L);
					synchronized (lockOne){
					    System.out.println("thread2 get lock obj1");
					    Thread.sleep(1000L);
				    }
				}
			} catch(InterruptedException e){
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
	}
}

代码复制完毕,键盘点击“esc”,然后输入“:wq”保存退出。

99a289a65e3f2fae0cbbe98cc2bf1e62.png

javac DeadLock.java
java DeadLock

编译java文件,然后执行代码,可以看到执行成功。

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2.5 死锁在线分析

进入浏览器界面,点击“调优”,点击“root@XXX”,点击DeadLock的“在线分析”。

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对程序进行在线分析,在概览页签下观察每种状态的线程数,发现有两个线程处于阻塞状态,有死锁的嫌疑。7d28178df6cbcd8274dcc077093aa5c0.png

切换到CPU页签下的线程列表,找到阻塞状态的线程。观察一段时间发现发两个线程一直处于阻塞状态。

56fe437b5e6660135aaff6e65368f00e.png

执行多次线程转储操作:在CPU下,点击“执行线程转储”,转储成功后点击“线程转储”下的锁分析图。发现两个阻塞中的线程发生了死锁。

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选择CPU页签中线程转储下的原始数据,根据线程转储的原始数据得到死锁的相关信息。

点击优化建议的“查看详情”,查看死锁问题优化建议。

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此时,我们已经获取到阻塞的原因及优化建议,点击“停止分析”。

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2.6 修改代码,再次编译分析

找到阻塞的原因,接下来参考优化建议进行代码修改,解决死锁问题。

优化点解析说明:

  1. 共享变量的使用及操作

修改后的DeadLock类中定义了一个volatile修饰的共享变量i,并且在每个线程获取锁成功并执行完同步代码块后,会对i进行自增操作(i++)。而修改前的DeadLock类中没有这样的共享变量及相关操作。

private static volatile Integer i = 1;

原理说明:volatile关键字保证可见性

volatile关键字确保了共享变量i在多个线程之间的可见性。当一个线程修改了i的值,其他线程能够立即看到这个修改。这样,线程能够根据i的最新值来正确判断是否进入同步代码块获取锁,保证了整个机制的正确性。如果没有volatile关键字,线程可能会使用i的旧值,导致程序逻辑错误,无法有效避免死锁。

  1. 线程执行条件判断

在修改后的DeadLock类中,每个线程内部有一个while(true)循环,并且根据共享变量i的奇偶性来决定是否获取锁。当i为奇数时,第一个线程尝试获取锁;当i为偶数时,第二个线程尝试获取锁。而修改前DeadLock类中,两个线程启动后直接尝试获取锁,没有基于共享变量的条件判断。

while(true){
          if(i % 2 == 1){
            synchronized (lockOne){
              System.out.println("thread1 get lock obj1");
              Thread.sleep(1000L);
              synchronized (lockTwo){
                  System.out.println("thread12 get lock obj2");
                  Thread.sleep(1000L);
                }
            }
            i++;
          }
        }
while(true){
          if(i % 2 == 0){
            synchronized (lockOne){
              System.out.println("thread1 get lock obj1");
              Thread.sleep(1000L);
              synchronized (lockTwo){
                  System.out.println("thread12 get lock obj2");
                  Thread.sleep(1000L);
                }
            }
            i++;
          }
        }

原理说明:打破循环等待条件

在修改前DeadLock中,线程 1 先获取lockOne锁,然后等待lockTwo锁;而线程 2 先获取lockTwo锁,然后等待lockOne锁,形成了循环等待,导致死锁。

在修改后DeadLock中,通过引入共享变量i和条件判断,使得两个线程不会同时去竞争lockOne和lockTwo锁。例如,当i为奇数时,只有线程 1 会去尝试获取lockOne锁,线程 2 此时不会竞争lockOne锁,从而打破了循环等待的条件。当线程 1 获取锁并执行完同步代码块后,i变为偶数,此时线程 2 才有可能去获取lockOne锁,避免了死锁的发生。

回到终端,先停止程序:ctrl + z ,输入“vim DeadLock.java”,回车进入,点击“i”进入编辑模式。

vim DeadLock.java

修改后代码如下:

public class DeadLock {
	private static final Integer lockOne = new Integer(1);
	private static final Integer lockTwo = new Integer(2);
	private static volatile Integer i = 1;
	public static void main(String[] args){
		new Thread(()->{
			try{
				System.out.println("thread1 is running");
        while(true){
          if(i % 2 == 1){
            synchronized (lockOne){
              System.out.println("thread1 get lock obj1");
              Thread.sleep(1000L);
              synchronized (lockTwo){
                  System.out.println("thread12 get lock obj2");
                  Thread.sleep(1000L);
                }
            }
            i++;
          }
        }
			} catch(InterruptedException e){
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
		new Thread(()->{
			try{
				System.out.println("thread2 is running");
        while(true){
          if(i % 2 == 0){
            synchronized (lockOne){
              System.out.println("thread1 get lock obj1");
              Thread.sleep(1000L);
              synchronized (lockTwo){
                  System.out.println("thread12 get lock obj2");
                  Thread.sleep(1000L);
                }
            }
            i++;
          }
        }
			} catch(InterruptedException e){
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
	}
}

代码变动部分请参考下图,代码修改完毕后,键盘点击“esc”,然后输入“:wq”保存退出。
46203f5246185a5a2d77f62a82c317c1.png

编译java文件,然后执行代码:

javac DeadLock.java  
java DeadLock

可以看到执行成功。运行效果如下:
313c64f2ed585f27d32cf61a284a742b.png
回到浏览器,点击DeadLock 的“在线分析”。

bf49fb72d243f92d0c6c58cde00c6642.png

查看优化后程序,调整两个线程持有锁的顺序后,程序不再发生死锁。

94be0d15a56e3fa3162edd24d5925777.png

可以看到建议中数量少了一条CPU死锁已经不存在,问题已被解决。点击“停止分析”,终端停止代码。

0fc35a28547c04953775311e445fdcb1.png

总结:Java中的死锁问题一旦发生很难定位具体的代码位置,因为程序干扰因素比较多,所以涉及加锁解锁代码逻辑地方一定要仔细。建议如果涉及加锁的代码逻辑,程序是通过新起线程去执行或者是在线程池中执行,一定给线程设置有特定业务逻辑的名称,一旦发生问题也好定位。

在进行其他程序调优时,需要根据鲲鹏DevKit Java性能分析工具采集的实际结果和对应的优化建议进行调优操作。具体的调优思路可以参考本次实践。

至此,利用鲲鹏DevKit剖析Java死锁问题的性能分析实操全部结束。

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【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

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【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

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【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

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LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

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华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

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一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

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从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

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华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

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【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

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【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

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