利用Perf4j 对java项目进行性能监控

Perf4j 可以对自定义监控范围的java代码进行日志记录，再经统计分析生成所需性能数据。Perf4j 提供了对常用日志工具log4j的扩展以方便与产品集成，它产生的性能数据可被用于生成可视化的性能图表。

Perf4j是一款专门用于java服务器端代码计时，记录日志和监控结果的开源工具包。Per4j对常用日志工具包进行了扩展，能够将得到的原始性能数据进行统计并发布到可定制的输出源，如控制台、日志文件、JMX等。

本文主要面向JAVA EE项目，来说明Perf4j集成log4j来进行性能的的分析。

首先要在项目中加入perf4j和log4j的jar包。

然后修改log4j.xml，使得支持perf4j

<!--perf4j的Logger及Appender-->

<!--Perf4Jappenders-->

<!--AsyncCoalescingStatisticsAppender收集StopWatch的日志信息并传送到下游的文件appenders。-->

<appendername="CoalescingStatistics"

class="org.perf4j.log4j.AsyncCoalescingStatisticsAppender">

<!--TimeSlice配置多少时间间隔去做一次汇总写入文件中默认值是30000ms,设置为10分钟-->

<paramname="TimeSlice"value="3600000"/>

<appender-refref="performanceAppenderCSV"/><appender-refref="performanceAppenderLOG"/>

</appender>

<!--把汇总的perf4j的日志信息写到${web.XxxWeb.root}/WEB-INF/logs/perfmance/perfmance.log文件中去-->

<appendername="performanceAppenderLOG"class="org.apache.log4j.FileAppender">

<paramname="File"value="${web.XxxWeb.root}/WEB-INF/logs/perfmance/perfmance.log"/>

<paramname="Append"value="true"/><!--设置是否在重新启动服务时，在原有日志的基础添加新日志-->

<paramname="DatePattern"value="'.'yyyy-MM-dd'.log'"/>

<layoutclass="org.apache.log4j.PatternLayout">

<paramname="ConversionPattern"value="%m%n"/>

</layout>

</appender>

<appendername="performanceAppenderCSV"class="org.apache.log4j.FileAppender">

<paramname="File"value="${web.XxxWeb.root}/WEB-INF/logs/perfmance/perfmance.csv"/>

<paramname="Append"value="true"/><!--设置是否在重新启动服务时，在原有日志的基础添加新日志-->

<paramname="DatePattern"value="'.'yyyy-MM-dd'.csv'"/>

<layoutclass="org.perf4j.log4j.StatisticsCsvLayout">

<paramname="ConversionPattern"value="%m%n"/>

</layout>

</appender>

<!--11、perf4j日志记录器org.perf4j.TimingLogger日志记录在${web.XxxWeb.root}/WEB-INF/logs/performance/目录下-->

<loggername="org.perf4j.TimingLogger"additivity="false">

<levelvalue="INFO"/>

<appender-refref="CoalescingStatistics"/>

</logger>

简单的测试代码如下：

publiclongadd(DmModeldmModel){

StopWatchstopWatch=newSlf4JStopWatch("dmService.add",

"textArgs");

longmaxbh=fydmbDao.getMaxDmbh();

maxbh++;

dmModel.setDqbs("1");

dmModel.setXgsj(newDate());

dmModel.setBh(maxbh);

dmbDao.addFyDm(DmConvertor.modelToFydm(dmModel));

stopWatch.stop();

returndmModel.getBh();

}

运行junit测试即可看到如下结果：

Performance Statistics 2013-09-06 19:00:00 - 2013-09-06 20:00:00

TagAvg(ms) Min Max Std Dev Count

FydmService.addFy 181.0 181 181 0.0 1

最后，介绍perf4j在实战中的应用----借助于aop，实现对服务性能的批量记录

1、配置log4j，如上

2、编写Perf4jInterceptor代码

packagenju.software.XxxWeb.performance;

importjava.lang.reflect.Method;

importjava.util.Arrays;

importjava.util.HashMap;

importjava.util.Map;

importorg.perf4j.StopWatch;

importorg.perf4j.slf4j.Slf4JStopWatch;

importorg.springframework.aop.AfterReturningAdvice;

importorg.springframework.aop.MethodBeforeAdvice;

/**

*@authortyp

*

*/

publicclassPerf4jInterceptorimplementsMethodBeforeAdvice,

AfterReturningAdvice{

/**

*用于存放不同服务的不同方法的stopWatch

*/

privateMap<String,StopWatch>watches=newHashMap<String,StopWatch>();

//在服务中得方法执行之前加入before方法中得如下逻辑，stopWatch开始统计

publicvoidbefore(Methodmethod,Object[]args,Objecttarget)

throwsThrowable{

StringcompleteMethodName=getCompleteMethodName(target,method);

StopWatchstopWatch;

if(watches.containsKey(completeMethodName)){

stopWatch=watches.get(completeMethodName);

stopWatch.start();

}else{

stopWatch=newSlf4JStopWatch(completeMethodName,

Arrays.toString(args));

watches.put(completeMethodName,stopWatch);

}

}

//在服务执行完毕，返回值之前加入如下afterReturning逻辑，stopWatch结束统计

publicvoidafterReturning(ObjectreturnValue,Methodmethod,

Object[]args,Objecttarget)throwsThrowable{

StringcompleteMethodName=getCompleteMethodName(target,method);

//logger.info("After:"+completeMethodName);

//记录性能

if(watches.containsKey(completeMethodName)){

StopWatchstopWatch=watches.get(completeMethodName);

stopWatch.stop();

}

}

/**

*根据目标对象与方法获取方法完整名称.

*

*@paramtarget

*目标对象

*@parammethod

*方法

*@return方法完整名称

*/

privateStringgetCompleteMethodName(Objecttarget,Methodmethod){

StringclassName="";

if(target!=null){

className=target.toString();

intloc=className.indexOf("@");

if(loc>=0){

className=className.substring(0,loc);

}

}

returnclassName+"."+method.getName();

}

}

以上类是附加逻辑，用于对拦截器拦截下的服务添加before和after逻辑。即对所有的服务进行拦截，在服务方法执行之前加入before方法内的逻辑，在服务返回之后加入afterReturning方法逻辑。

3、配置applicationContext.xml

<!--定义Perf4jInterceptor的bean-->

<beanid="perf4jInterceptor"class="nju.software.XxxWeb.performance.Perf4jInterceptor">

</bean>

<!--定义拦截器，定义拦截的服务的列表，以及拦截器的名字，在服务执行之前和之后加入该拦截器中代码-->

<beanid="perf4jProxy"

class="org.springframework.aop.framework.autoproxy.BeanNameAutoProxyCreator">

<propertyname="beanNames">

<list>

<!--<value>fydmbService</value>-->

<value>dmService</value>

<value>xzqdmbService</value>

<value>gjService</value>

<value>xxxService</value>

<value>gjXxxGxService</value>

<value>gzService</value>

<value>sxgzService</value>

<value>xtyhService</value>

<value>xtjsService</value>

<value>qxService</value>

<value>xtdxService</value>

<value>bmbService</value>

<value>gzbwlService</value>

<value>executionService</value>

<value>repositoryService</value>

<value>taskService</value>

<value>aydmbService</value>

<value>hytglService</value>

<value>hytcyService</value>

<value>sftjPzxxbService</value>

</list>

</property>

<propertyname="interceptorNames">

<list>

<value>perf4jInterceptor</value>

</list>

</property>

</bean>

至此为止，java EE的项目中就可以使用perf4j来统计各种service的性能了