Особенности профилирования поведения параллельной программы в Java

Question

В настоящее время есть некоторые профилировщики, которые обещают профилировать одновременное поведение выполнения программы, чтобы понять выполнение потоковой передачи.

Я черта коллекции, которые были бы полезны для профайлер Java концентрируясь на профилирование параллелизма только:

Что я собрал до сих пор:

• строительства ожидает, для графики, чтобы обнаружить потенциал ТУПИКИ измерение

• времени доступа к ресурсам (на основе данных структур и т.д.)

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

• , какой поток называется какой поток для доступа к общим RESSOURCES (ожидание, заблокирован, и т.п.)

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

Answer 1

Сводная статистика для каждого потока: сколько времени тратится в каждом штате (работает, работает, блокируется и т. Д.).

Answer 2

Инструменты для обнаружения "горячих" мониторов, чтобы найти место разговора. Например, блокировки отображения сортируются по общему времени, затрачиваемому на их ожидание, с возможностью видеть биты кода, в которых хранилась блокировка, и биты кода, которые его ожидали.

Answer 3

Любой

• Спорный монитор или блокировать
• Failed CAS
• Летучие читает и пишет

Что бы фантастическим было бы способ увидеть общие данные, которые не защищенные по-разному, и поэтому был расист. Трудно сделать, хотя.

Answer 4

Когда каждый поток заблокирован, если код потока вообще сложный, просто зная, что он заблокирован, не будет очень информативным, даже если вы можете определить, в какой другой поток он ждет. Я бы хотел знать , почему заблокирован.

Способ сообщить , почему заблокирован, чтобы захватить стек вызовов в момент блокировки. Каждый сайт вызова функции в стеке дает одно звено в цепочке рассуждений , почему он есть.