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#开始抽样，-e可用于指定抽样的event，可以是cpu或alloc
profiler start -e cpu;
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#查看抽样任务执行的时间
profiler status;
​
#查看抽样任务的抽样数量
profiler getSamples;
​
#结束抽样，并将结果的火焰图输出为html格式，--file可指定输出的文件
profiler stop --format html --file /mnt/d/arthas/cpu.html;

抽样任务输出火焰图后，就要基于火焰图进行分析。

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y 轴表示调用栈，每一层都是一个函数。调用栈越深，火焰就越高，顶部就是正在执行的函数，下方都是它的父函数。

x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。注意，x 轴不代表时间，而是所有的调用栈合并后，按字母顺序排列的。

分析思路总结只有一句话：火焰图里，横条越长，代表使用的越多，从下到上是调用堆栈信息。

越宽表示被调用越多执行时间长，越高表示调用栈越深。

火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"（plateaus），就表示该函数可能存在性能问题。

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profiler start -e cpu;
profiler stop --format html --file /mnt/d/arthas/cpu.html;

下图展示了一次简单的客户端单线程写入，IoTDB运行过程中某一段时间的CPU抽样片段。

在CPU抽样的火焰图中，横条表示函数，其长度表示执行时间，越宽表示被调用越多执行时间长，越高表示调用栈越深。

profiler生成的火焰图html文件支持点击放大操作，下图仅展示了整体的概况；如需查看具体的函数调用栈，可点击对应的横条。

内存抽样

进行内存分析时，堆分析器需要HotSpot调试符号，Oracle JDK已经将它们嵌入到libjvm.so中，但是OpenJDK在构建时，被打包到了单独的包中。

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apt install openjdk-8-dbg;

启动一次CPU抽样任务，执行一段时间后即可关闭，并输出结果火焰图。

profiler start -e alloc;
profiler stop --format html --file /mnt/d/arthas/alloc.html;

下图展示了一次简单的客户端单线程写入，IoTDB运行过程中某一段时间的内存抽样片段。

在内存抽样的火焰图中，横条表示函数，其宽度表示执行时分配的空间，越宽表示分配的空间越多，越高表示调用栈越深。

参考

Arthas 应用诊断利器 (aliyun.com)

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