使用Spring AOP进行性能监控

本文介绍如何在使用Spring管理资源时,通过Spring AOP简单添加性能监控功能,包括导入依赖、配置AOP和日志系统,以及自定义拦截器以收集方法调用的性能数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

如果你正在使用Spring管理/访问资源(Dao/Service),那么你可能也需要添加一些基础的性能监控。在Spring AOP的帮助下这将变成一个简单的任务,不需要任何现有代码的变化,只是一些简单的配置。

第一步,你首先的将spring-aop、aspectj和cglib库导入,如果你使用maven管理你的项目依赖的话,很简单加上如下依赖关系就可以了。

 
01<dependency>
02    <groupId>org.aspectj</groupId>
03    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
04    <version>1.5.4</version>
05</dependency>
06<dependency>
07    <groupId>cglib</groupId>
08    <artifactId>cglib-nodep</artifactId>
09    <version>2.2</version>
10</dependency>
11<dependency>
12  <groupId>org.springframework</groupId>
13  <artifactId>spring-aop</artifactId>
14  <version>2.5.6</version>
15</dependency>

接下来,指明你需要监视的内容,并把AOP配好。通常,仅仅需要在现有的SpringXML配置文件中增加一个横切点。这个配置将会将位于包"com.mycompany.services"下的所有方法的响应时间记录下来。注:这些类必须使用Spring context初始化,否则AOP将不会被执行。

 
1<bean id="performanceMonitor"
2          class="org.springframework.aop.interceptor.PerformanceMonitorInterceptor" />
3  
4<aop:config>
5    <aop:pointcut id="allServiceMethods" expression="execution(* com.mycompany.services.*.*(..))"/>
6    <aop:advisor pointcut-ref="allServiceMethods" advice-ref="performanceMonitor" order="2"/>
7</aop:config>

接下来,需要配置好日志系统,例如log4j。

 
1<logger name="org.springframework.aop.interceptor.PerformanceMonitorInterceptor" additivity="false">
2    <level value="TRACE"/>
3    <appender-ref ref="STDOUT"/>
4</logger>

ok了,现在我们运行一下程序你会发现下面的日志输出:

 
1TRACE PerformanceMonitorInterceptor  - StopWatch 'PerfTestService.processRequest': running time (millis) = 1322
2TRACE PerformanceMonitorInterceptor  - StopWatch 'PerfTestService.processRequest': running time (millis) = 98
3TRACE PerformanceMonitorInterceptor  - StopWatch 'PerfTestService.processRequest': running time (millis) = 1764

这些是大量的一些原始数据,但不幸的是这些东西对我们几乎没用,每一个方法调用都会有记录,而且缺乏一些其他信息。所以,除非你打算写一些日志分析程序、或者使用第三方软件,否则的话,我想你应该在日志被记录前做出一些处理。

一个简单的办法就是在这之间写一个简单的拦截器类来替代Spring给我们提供的默认的类(PerformanceMonitorInterceptor)。下面的一个例子,这个例子提供了一些有用的信息(最后一个、平均、最大的响应时间),另外当一个方法的响应时间超出指定的时间后给出警告。

默认的,每当十个方法调用的时候,做一次记录,在任何方法响应时间超过1000ms的时候给出警告。

 

01public class PerfInterceptor implements MethodInterceptor {
02  
03     Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PerfInterceptor.class.getName());
04    private static ConcurrentHashMap<String, MethodStats> methodStats = new ConcurrentHashMap<String, MethodStats>();
05    private static long statLogFrequency = 10;
06    private static long methodWarningThreshold = 1000;
07     
08    public Object invoke(MethodInvocation method) throws Throwable {
09        long start = System.currentTimeMillis();
10        try {
11            return method.proceed();
12        }
13        finally {
14            updateStats(method.getMethod().getName(),(System.currentTimeMillis() - start));
15        }
16    }
17  
18    private void updateStats(String methodName, long elapsedTime) {
19        MethodStats stats = methodStats.get(methodName);
20        if(stats == null) {
21            stats = new MethodStats(methodName);
22            methodStats.put(methodName,stats);
23        }
24        stats.count++;
25        stats.totalTime += elapsedTime;
26        if(elapsedTime > stats.maxTime) {
27            stats.maxTime = elapsedTime;
28        }
29         
30        if(elapsedTime > methodWarningThreshold) {
31            logger.warn("method warning: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = " + elapsedTime + ", maxTime = " + stats.maxTime);
32        }
33         
34        if(stats.count % statLogFrequency == 0) {
35            long avgTime = stats.totalTime / stats.count;
36            long runningAvg = (stats.totalTime-stats.lastTotalTime) / statLogFrequency;
37            logger.debug("method: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = " + elapsedTime + ", avgTime = " + avgTime + ", runningAvg = " + runningAvg + ", maxTime = " + stats.maxTime);
38             
39            //reset the last total time
40            stats.lastTotalTime = stats.totalTime;   
41        }
42    }
43     
44    class MethodStats {
45        public String methodName;
46        public long count;
47        public long totalTime;
48        public long lastTotalTime;
49        public long maxTime;
50         
51        public MethodStats(String methodName) {
52            this.methodName = methodName;
53        }
54    
55}

现在,你只需要将你的Spring配置文件中做相关修改,将这个类应用进去,再运行程序,你将会看到如下的统计信息。

 

1WARN  PerfInterceptor - method warning: processRequest(), cnt = 10, lastTime = 1072, maxTime = 1937
2TRACE PerfInterceptor - method: processRequest(), cnt = 10, lastTime = 1072, avgTime = 1243, runningAvg = 1243, maxTime = 1937
3WARN  PerfInterceptor - method warning: processRequest(), cnt = 20, lastTime = 1466, maxTime = 1937
4TRACE PerfInterceptor - method: processRequest(), cnt = 20, lastTime = 1466, avgTime = 1067, runningAvg = 892, maxTime = 1937

正如你看到的一样,这些统计数据可以在不修改任何现有的Java代码的情况下,提供有关class/method性能的有价值的反馈,而根据这个日志,你可以很轻松的找出程序中的瓶颈。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值