java - 如何使用 JProfiler 自定义探针遥测来监控 Guava 缓存统计信息

Question

在 JPL，我们将模型转换技术用于我们的系统工程工作。我们使用 OMG 的 QVT 规范的 Eclipse QVTO 实现。

http://www.eclipse.org/modeling/m2m/downloads/index.php?project=qvtoml

但是，Eclipse QVTO 编译器速度慢得令人沮丧。通过明智地应用 Guava 的缓存，我成功地对 Eclispe QVTO 编译器进行了显着的性能改进。可以做更多的事情，但就我所拥有的，我想通过在运行时监控缓存统计信息来了解缓存优化的有效性；即，com.google.common.cache.CacheStats

有没有人建议如何定义 JProfiler 自定义遥测探针来执行此操作？

http://resources.ej-technologies.com/jprofiler/help/doc/indexRedirect.html?http&&&resources.ej-technologies.com/jprofiler/help/doc/helptopics/probes/custom.html

• 尼古拉斯。

Answer 1

对于可以使用静态方法访问的单个缓存，这相当容易。在自定义探测向导中，将元数据脚本设置为

metaData.recordOnStartup(true);

metaData.telemetry(true);
metaData.addCustomTelemetry("Request count", Unit.PLAIN, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Hit count", Unit.PLAIN, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Hit rate", Unit.PERCENT, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Miss count", Unit.PLAIN, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Miss rate", Unit.PERCENT, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Load success count", Unit.PLAIN, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Load exception count", Unit.PLAIN, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Load exception rate", Unit.PERCENT, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Eviction count", Unit.PLAIN, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Total load time", Unit.MICROSECONDS, 1f);
metaData.addCustomTelemetry("Average load penalty", Unit.MICROSECONDS, 1f);

和遥测脚本

import test.CacheTest;
import com.google.common.cache.*;

Cache cache = CacheTest.getSingleCache();
if (cache == null) {
    return;
}
CacheStats stats = cache.stats();
data[0] = (int)stats.requestCount();
data[1] = (int)stats.hitCount();
data[2] = (int)(stats.hitRate() * 100);
data[3] = (int)stats.missCount();
data[4] = (int)(stats.missRate() * 100);
data[5] = (int)stats.loadSuccessCount();
data[6] = (int)stats.loadExceptionCount();
data[7] = (int)(stats.loadExceptionRate() * 100);
data[8] = (int)stats.evictionCount();
data[9] = (int)stats.totalLoadTime() / 1000;
data[10] = (int)stats.averageLoadPenalty() / 1000;

CacheTest.getSingleCache()获取缓存的钩子在哪里。

这将为您提供所有缓存统计测量的遥测数据，如下面的屏幕截图所示：