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应用Spring AOP进行性能监控

分类: IT文章 • 2024-05-26 10:10:43
使用Spring AOP进行性能监控

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：

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

 

01 public 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。

 

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

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