性能分析

通过性能分析，管理员可以获取建议来提高组中托管实例上运行的 Java 应用的性能。对于所选 Java 应用程序，JMS 将在应用程序的 JVM 上启动 JFR 记录，记录完成后，JMS 插件会将 JFR 文件上载到 OCI。

最后一步是对 JFR 文件进行分析，并创建包含应用程序 JVM 配置建议的报告。在生产环境中进行更改之前，请始终验证应用程序的建议值。要找到实现性能目标的最佳 JVM 配置可能会很棘手，需要考虑的是，JMS 不能仅仅通过分析 JVM 飞行记录器事件来表示，如果有疑问，请随时联系我们的价值工程团队 https://www.oracle.com/java/java-se-subscription/value-engineering/ 。

OCI 云控制台

以管理员身份登录 OCI 控制台。
打开导航菜单，单击可观察性和管理，然后单击 Java 管理下的组。
选择您的组。
单击托管实例，然后单击运行应用程序的托管实例。
单击 Applications（应用程序），然后选择应启动性能分析的应用程序。
单击操作，然后选择启动性能分析。
单击启动。
完成工作请求后，单击绩效分析报告。

OCI CLI

使用以下命令创建目标有效负载模板：

oci jms fleet request-performance-tuning-analyses --generate-param-json-input
    targets

查找有关应用程序的详细信息，例如：

[
  {
    "applicationInstallationKey": "$APP_INSTALL_KEY",
    "applicationKey": "$APP_KEY",
    "jreKey": "$APP_JRE_KEY",
    "managedInstanceId": "$MANAGED_INSTANCE_OCID"
  }
]

执行以下命令：

oci jms fleet request-performance-tuning-analyses --fleet-id $FLEET_OCID
      --recording-duration-in-minutes $RECORDING_DURATION --targets file://targets.json

范例

在下面的示例中，我们将使用与演示加密分析功能相同的应用程序：

#!/usr/bin/env bash
 
# configuration variables
FLEET_OCID=ocid1.jmsfleet.oc1.eu-frankfurt-1.amaaaaaaptiaquqa2qxxkco6hrguz7nyug2hcpgikhe5gz4d7uy6j6ilbtta
MANAGED_INSTANCE_OCID=ocid1.instance.oc1.eu-frankfurt-1.antheljtptiaquqcrjmnu7mxbjthm2jm5qzryu7xy4w27rfo56nxf4uwv6pq
APP_NAME=spring-tls-server
 
# get application key
APP_KEY=$(oci jms application-installation-usage-summary summarize-application-installation-usage --display-name-contains $APP_NAME --fleet-id $FLEET_OCID | jq -r '.data.items[]."application-key"')
 
# start performance analysis on specified managed instance
WORK_REQUEST_OCID=$(oci jms fleet request-performance-tuning-analyses \
    --fleet-id "$FLEET_OCID" \
    --recording-duration-in-minutes 15 \
    --targets "[{\"managedInstanceId\":\"$MANAGED_INSTANCE_OCID\",\"applicationKey\":\"$APP_KEY\"}]" | jq -r '."opc-work-request-id"')
 
echo $WORK_REQUEST_OCID

性能分析工作请求完成后，我们可以通过以下 API 调用检查结果，也可以检查 JMC OCI 云控制台：

#!/usr/bin/env bash
 
# configuration variables
APP_NAME=spring-tls-server-1.1.0.jar
FLEET_OCID=ocid1.jmsfleet.oc1.eu-frankfurt-1.amaaaaaaptiaquqa2qxxkco6hrguz7nyug2hcpgikhe5gz4d7uy6j6ilbtta
MANAGED_INSTANCE_OCID=ocid1.instance.oc1.eu-frankfurt-1.antheljtptiaquqcrjmnu7mxbjthm2jm5qzryu7xy4w27rfo56nxf4uwv6pq
WORK_REQUEST_OCID=ocid1.jmsworkrequest.oc1.eu-frankfurt-1.aaaaaaaavcnv2khspnmu7aj7bjlg2c7rytar7an7wbidhmvgm2fnbr6mvx4a
 
# get jms report location in object storage service related to our work request, the output will print namespace, bucket-name and object-name
oci jms  performance-tuning-analysis-result list \
    --fleet-id $FLEET_OCID \
    --sort-by timeCreated \
    --sort-order DESC \
    --all \
    --application-name=$APP_NAME \
    --managed-instance-id "$MANAGED_INSTANCE_OCID" | jq -r ".data.items[]| select(.\"work-request-id\"==\"$WORK_REQUEST_OCID\") | .namespace,.\"bucket-name\",.\"object-name\""
 
# namespace, bucket-name and name parameters where taken from the report payload above
oci os object get \
    --namespace frmss8xk2qta \
    --bucket-name jms_ocid1.jmsfleet.oc1.eu-frankfurt-1.amaaaaaaptiaquqa2qxxkco6hrguz7nyug2hcpgikhe5gz4d7uy6j6ilbtta \
    --name JMS/ANALYSIS/PERFTUNING/RESULTS/ocid1.jmsfleet.oc1.eu-frankfurt-1.amaaaaaaptiaquqa2qxxkco6hrguz7nyug2hcpgikhe5gz4d7uy6j6ilbtta/ocid1.instance.oc1.eu-frankfurt-1.antheljtptiaquqcrjmnu7mxbjthm2jm5qzryu7xy4w27rfo56nxf4uwv6pq/PerfTuningAnalysisResult-20250714094533-ocid1.jmsworkrequest.oc1.eu-frankfurt-1.aaaaaaaavcnv2khspnmu7aj7bjlg2c7rytar7an7wbidhmvgm2fnbr6mvx4a-9379a93c-1f35-4574-b528-266d6f8f9984.json
 
{
  "applicationName": "spring-tls-server-1.1.0.jar",
  "applicationId": "afecbb29e4f96bc9c87c5138a26877bd713305696e4f909af2c8947065e0c7cf",
  "applicationInstallationId": "36be37c500e042eeef9e7aa52c294bbafd51556a90fd4eaae0c6ce099939d77c",
  "jfrFileName": "JMS/JFR/ocid1.jmsfleet.oc1.eu-frankfurt-1.amaaaaaaptiaquqa2qxxkco6hrguz7nyug2hcpgikhe5gz4d7uy6j6ilbtta/ocid1.instance.oc1.eu-frankfurt-1.antheljtptiaquqcrjmnu7mxbjthm2jm5qzryu7xy4w27rfo56nxf4uwv6pq/20250714092917_479_0_1840025_0_spring-tls-server-1.1.0.jar.jfr",
  "timeAnalyzed": "2025-07-14T09:45:33.022837159Z",
  "summary": {
    "warnings": [
      {
        "key": 1,
        "code": "G1GCSmallerNewSizeFromMaxGCPauseMillisRule",
        "description": "Decrease Young generation size to achieve lower pauses",
        "message": "Current MaxGCPauseMillis (-2ms) is far from the actual average Young GC time (13.95ms). Setting smaller young generation may reduce average Young GC time. For example, this can be achieved by reducing -XX:MaxNewSize=40m. ",
        "currentVmOptions": "",
        "recommendedVmOptions": "-Xmn40894464",
        "detailsLink": "https://docs.oracle.com/en/java/javase/guides/vm/gctuning/g1_gc_tuning.html#g1_gc_tuning ",
        "comment": ""
      },
      ...
    ],
    "currentVmOptions": "",
    "recommendedVmOptions": "-Xmn39m -XX:MetaspaceSize=92m -Xmx238m -Xms238m -XX:MaxHeapSize=238m -XX:MinHeapSize=238m -XX:InitialHeapSize=238m -XX:+AlwaysPreTouch"
  },
  "version": "1.0"
}