如何使用JProfiler自定义探测遥测来监视Guava缓存统计信息

Question

在JPL，我们使用模型转换技术进行系统工程工作。 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

然而，Eclipse QVTO编译器的速度令人沮丧。 通过明智地应用Guava的缓存，我已经成功实现了重要性 Eclispe QVTO编译器的性能改进。可以做得更多 但凭借我所拥有的，我想了解有效性 通过在运行时监视缓存统计信息来实现缓存优化; 即，com.google.common.cache.CacheStats

有没有人建议w.r.t.如何定义JProfiler自定义遥测探针 这样做？

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，它非常简单。在自定义探针向导中，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;

其中CacheTest.getSingleCache()是获取缓存的钩子。

这将使您可以对所有缓存统计信息进行遥测，如下面的屏幕截图所示：