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v1.0.0性能分析器 Java 应用性能分析与诊断工具。基于 Arthas + MCP 实现远程 JVM 分析。 **触发条件**：用户描述 Java 应用性能问题或诊断需求，包括：(1) 直接描述问题现象（CPU飙高、内存泄漏/紧张、接口响应慢、线程阻塞/死锁、类加载异常）(2) 请求 JVM 分析、Arthas 排查、性能诊断 (3...
by @lyl340321详细分析 ▾
运行时依赖
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基于Arthas+MCP的Java性能分析工具，智能对话式工作流，支持CPU/内存/线程/方法追踪分析
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基于 Arthas 的远程 JVM 性能分析工具，支持生产环境无侵入诊断。
工作流程（智能对话式）
Phase 1: 了解问题现象
触发后，先了解用户遇到的具体问题，不要急着问参数。 询问模板： ``
遇到什么问题？
- CPU 飙高？
- 内存紧张/泄漏？
- 接口响应慢？
- 线程阻塞/死锁？
- 类加载异常？
描述一下现象，我来针对性分析。
` Phase 2: 问题类型 → 分析策略
根据用户描述的问题，选择对应的分析方法： | 问题类型 | 首选分析 | 需要额外信息 |
|----------|----------|--------------|
| CPU 飙高 | thread -n 5 找忙线程 | 无 |
| 内存紧张 | jvm + memory 查使用率 | 无 |
| 内存泄漏 | heapdump + 离线分析 | 可能需要转储路径 |
| 接口慢 | trace 方法耗时 | 需要源码定位方法 |
| 线程阻塞 | thread --state BLOCKED | 无 |
| 类加载问题 | sc + jad + classloader | 类名 |
Phase 3: 检查已有配置
执行分析前，检查 MEMORY.md 是否已有：
- SSH 地址、用户名、密码
- Java 进程名
- Arthas/MCP 配置状态
有配置 → 直接执行分析
无配置 → 询问缺少的信息（只问必要的）
Phase 4: 收集缺少的信息
只收集 当前分析需要的信息： | 信息 | 何时需要 | 示例 |
|------|----------|------|
| SSH 地址 | 无配置时 | trythis.cn |
| SSH 用户名 | 无配置时 | root |
| SSH 密码 | 无配置时 | （用户提供） |
| Java 进程名 | 无配置时 | chat-editor |
| 源码地址 | 分析慢接口时 | /root/workspace/project |
| 类名 | 分析类加载问题时 | UserService |
不要一次性问所有信息，按需询问。
Phase 5: 安装/连接 Arthas
首次使用：运行安装脚本
`bash
scripts/install-arthas.sh
` 已有配置：确认 SSH 隧道和 MCP 连接
`bash
# 检查隧道
ps aux | grep "ssh.8563"
# 测试连接
mcporter call arthas jvm_info
`
Phase 6: 执行针对性分析
根据 Phase 2 确定的策略，执行对应的分析命令。分析完成后：
- 输出诊断报告
- 给出优化建议
- 如果需要深入分析，询问用户是否继续
根据用户描述的问题，选择合适的分析命令。
如果源码地址已提供
源码可用于：
- 定位类和方法：搜索源码找到可疑的类名和方法名
- 反编译对比：反编译运行中的类，对比源码看是否有差异
- 方法追踪：精确追踪问题方法
示例：
`bash
# 先在源码中搜索
grep -r "class UserService" <源码路径>
# 找到类名后追踪
mcporter call arthas method_trace --args '{"classMethod":"com.xxx.UserService#getUser"}'
`
核心分析命令
JVM 信息
`bash
mcporter call arthas jvm_info
`
输出关键指标：
- 内存使用（HEAP/METASPACE）
- GC 统计（次数、时间）
- 线程状态（活跃、峰值、死锁）
- 类加载统计
线程分析
`bash
# 最忙的 N 个线程
mcporter call arthas thread_info --args '{"threadId":"-n 10"}'
# 按状态筛选
mcporter call arthas arthas_command command='thread --state BLOCKED'
# 线程详情
mcporter call arthas arthas_command command='thread '
` 内存分析
`bash
# 内存概览
mcporter call arthas arthas_command command='memory'
# 堆转储（用于离线分析）
mcporter call arthas arthas_command command='heapdump /path/to/dump.hprof'
# 查看大对象
mcporter call arthas arthas_command command='vmtool --action getInstances --className java.lang.Object --limit 10'
` 方法追踪
`bash
# 追踪方法调用耗时
mcporter call arthas method_trace --args '{"classMethod":"com.example.UserService#getUser"}'
# 监控方法参数和返回值
mcporter call arthas watch_method --args '{"classMethod":"com.example.UserService#getUser"}'
# 高级追踪（带条件）
mcporter call arthas arthas_command command='trace com.example.Service#method "#cost > 100"'
` 类分析
`bash
# 搜索类
mcporter call arthas class_info --args '{"className":"Service"}'
# 反编译类
mcporter call arthas decompile_class --args '{"className":"com.example.UserService"}'
# 查看类加载器
mcporter call arthas arthas_command command='classloader -t'
` CPU 火焰图
`bash
# 启动 30 秒采样
mcporter call arthas arthas_command command='profiler start --event cpu --duration 30'
# 停止并生成火焰图
mcporter call arthas arthas_command command='profiler stop --format html'
# 下载火焰图（SSH）
scp @:/path/to/arthas-output/*.html ./flamegraph.html
` 性能诊断流程
场景 1：CPU 飙高
`
- thread -n 5 → 找最忙线程
- thread → 查线程堆栈
- trace → 追踪热点方法
- profiler start/stop → 生成火焰图
` 场景 2：内存紧张
`
- jvm → 查内存使用率
- memory → 查各区域详情
- heapdump → 堆转储离线分析
- vmtool getInstances → 查大对象
` 场景 3：响应慢
`
- trace # "#cost > 100" → 找慢方法
- watch # "{params,returnObj,#cost}" → 看参数耗时
- stack # → 查调用来源
` 场景 4：类加载问题
`
- sc -d → 查类信息
- jad → 反编译看实际代码
- classloader -t → 查加载器树
` MCP 配置模板
~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json：
`json
{
"mcpServers": {
"arthas": {
"command": "node",
"args": ["/root/.openclaw/workspace/arthas-mcp-stdio.js"]
}
}
}
`
MCP 脚本见 scripts/arthas-mcp-stdio.js。 Arthas 常用命令速查
见 references/arthas-commands.md。 注意事项
⚠️ 生产环境慎用：
trace/watch有性能开销，高峰期避免长时间追踪heapdump会暂停应用，大堆可能卡住完成后记得stop停止追踪
✅ 最佳实践：
优先用-n限制结果数量使用条件过滤#cost > 100`- 火焰图采样时间 30-60 秒足够
- 堆转储后用 MAT/JProfiler 离线分析
依赖
- 目标服务器有 Java 环境（JDK 8+）
- SSH 访问权限
- 本地 Node.js（MCP 需要）