Особенности профилирования поведения параллельной программы в Java

Question

В настоящее время есть некоторые профилировщики, которые обещают профилировать параллельное поведение выполнения программы, чтобы понимать многопоточное выполнение.

Я собираю функции, которые были бы полезны для профилировщика Java, концентрирующегося только на профилировании параллелизма:1003 *

То, что я собрал до сих пор:

• построение графиков ожидания для обнаружения потенциальных тупиков

• измерение временидоступ к ресурсам (структурам данных и т. д.)

• показывает состояния каждого потока (живой, прерванный, мертвый)

• какой поток вызвал какойпоток для доступа к общим ресурсам (ожидание, блокировка и т. д.)

Какие у вас есть идеи?Лично я стремлюсь раскрыть некоторые вредные привычки программирования при работе с параллелизмом в Java.

Answer 1

Сводная статистика по каждому потоку: сколько времени проводят в каждом состоянии (работает, работает, заблокирован и т. Д.).

Answer 2

Когда каждый поток заблокирован, если код потока вообще сложен, простое знание того, что он заблокирован, не будет очень информативным, даже если вы можете сказать, какой другой поток его ожидает. Я хотел бы знать , почему он заблокирован.

Способ сказать , почему заблокирован, - захватить его стек вызовов во время его блокировки. Каждый сайт вызова функции в стеке дает одну ссылку в цепочке рассуждений , почему она там есть.

Answer 3

Любой

• Контролируемый монитор или блокировка
• Ошибка CAS
• Изменчивое чтение и запись

Что было бы фантастическим, было быспособ увидеть общие данные, которые не были защищены ранее, и, следовательно, были неестественными.Трудно сделать, хотя.

Answer 4

Инструменты для обнаружения «горячих» мониторов, чтобы определить, где происходит конфликт.Например, показать блокировки, отсортированные по общему времени, потраченному на их ожидание, с возможностью просмотра фрагментов кода, которые удерживали блокировку, и фрагментов кода, которые ее ожидали.