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。
| 02 |
<groupId>org.aspectj</groupId> |
| 03 |
<artifactId>aspectjweaver</artifactId> |
| 04 |
<version>1.5.4</version> |
| 07 |
<groupId>cglib</groupId> |
| 08 |
<artifactId>cglib-nodep</artifactId> |
| 09 |
<version>2.2</version> |
| 12 |
<groupId>org.springframework</groupId> |
| 13 |
<artifactId>spring-aop</artifactId> |
| 14 |
<version>2.5.6</version> |
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"/> |
| 5 |
<aop:pointcut id="allServiceMethods" expression="execution(* com.mycompany.services.*.*(..))"/> |
| 6 |
<aop:advisor pointcut-ref="allServiceMethods" advice-ref="performanceMonitor"order="2"/> |
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"> |
| 3 |
<appender-ref ref="STDOUT"/> |
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 { |
| 03 |
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PerfInterceptor.class.getName()); |
| 04 |
private static ConcurrentHashMap<String, MethodStats> methodStats = newConcurrentHashMap<String, MethodStats>(); |
| 05 |
private static long statLogFrequency = 10; |
| 06 |
private static long methodWarningThreshold = 1000; |
| 08 |
public Object invoke(MethodInvocation method) throws Throwable { |
| 09 |
long start = System.currentTimeMillis(); |
| 11 |
return method.proceed(); |
| 14 |
updateStats(method.getMethod().getName(),(System.currentTimeMillis() - start)); |
| 18 |
private void updateStats(String methodName, long elapsedTime) { |
| 19 |
MethodStats stats = methodStats.get(methodName); |
| 21 |
stats = new MethodStats(methodName); |
| 22 |
methodStats.put(methodName,stats); |
| 25 |
stats.totalTime += elapsedTime; |
| 26 |
if(elapsedTime > stats.maxTime) { |
| 27 |
stats.maxTime = elapsedTime; |
| 30 |
if(elapsedTime > methodWarningThreshold) { |
| 31 |
logger.warn("method warning: " + methodName + "(), cnt = " + stats.count + ", lastTime = " + elapsedTime + ", maxTime = " + stats.maxTime); |
| 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); |
| 39 |
//reset the last total time |
| 40 |
stats.lastTotalTime = stats.totalTime; |
| 45 |
public String methodName; |
| 47 |
public long totalTime; |
| 48 |
public long lastTotalTime; |
| 51 |
public MethodStats(String methodName) { |
| 52 |
this.methodName = methodName; |
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。
Oschina.NET原创翻译/原文链接
时间:2012-07-08 16:12
来源:oschina
作者:王振威
原文链接
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