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Java アプリケーションのプロファイリング

このページでは、プロファイリングデータを収集し、そのデータを Google Cloud プロジェクトに送信するように Java アプリケーションを変更する方法について説明します。プロファイリングの全般的な情報については、プロファイリングのコンセプトをご覧ください。

Java のプロファイルタイプ:

CPU 時間
ヒープ（Java 11 または App Engine スタンダード環境が必要で、デフォルトでは無効）
経過時間（Java 8 App Engine スタンダード環境では使用できません）

サポートされている Java 言語バージョン:

Java 8 または 11 以降用の HotSpot ベースの JVM（Oracle JDK と一部の OpenJDK ビルドを含む）。

サポートされているプロファイリングエージェントのバージョン:

エージェントの最新リリースがサポートされています。一般に、1 年を超える期間が経過したリリースはサポートされません。エージェントの最新リリースバージョンを使用することをおすすめします。

サポートされているオペレーティングシステム:

Linux。Java アプリケーションのプロファイリングは、標準 C ライブラリが glibc または musl で実装されている Linux カーネルでサポートされています。Linux Alpine カーネルに固有の構成情報については、Linux Alpine で実行するをご覧ください。

サポートされる環境:

Compute Engine
Google Kubernetes Engine（GKE）
App Engine フレキシブル環境
App Engine スタンダード環境（App Engine SDK バージョン 1.9.64 以降が必要）
Dataproc（詳細については、Dataproc Spark ジョブおよび Hadoop の Cloud Profiler の構成をご覧ください）。
Google Cloud の外部（追加の構成要件については、Google Cloud の外部で実行されているアプリケーションのプロファイリングをご覧ください）。

Profiler API を有効にする

プロファイリングエージェントを使用する前に、基盤となる Profiler API が有効になっている必要があります。Google Cloud CLI または Google Cloud Console のいずれかを使用して、API のステータスを確認し、必要に応じて有効にできます。

gcloud CLI

ワークステーションに Google Cloud CLI がまだインストールされていない場合は、Google Cloud CLI のドキュメントをご覧ください。

次のコマンドを実行します。

gcloud services enable cloudprofiler.googleapis.com

詳細については、gcloud services をご覧ください。

Google Cloud コンソール

Enable the required API.
Enable the API
[API が有効です] が表示されている場合、API はすでに有効になっています。そうでない場合は、[有効にする] ボタンをクリックします。

サービスアカウントに IAM ロールを付与する

Google Cloud リソースにアプリケーションをデプロイし、デフォルトのサービスアカウントを使用していて、そのサービスアカウントへのロール付与を変更していない場合は、このセクションをスキップできます。

次のいずれかを行う場合は、サービスアカウントに Cloud Profiler エージェント（roles/cloudprofiler.agent）の IAM ロールを付与する必要があります。

デフォルトのサービスアカウントを使用しているものの、ロール付与を変更している。
ユーザーが作成したサービスアカウントを使用している。
Workload Identity を使用している場合は、Kubernetes サービスアカウントに Cloud Profiler エージェントのロールを付与します。

サービスアカウントに IAM ロールを付与するには、Google Cloud コンソールまたは Google Cloud CLI を使用します。たとえば、gcloud projects add-iam-policy-binding コマンドを使用できます。

gcloud projects add-iam-policy-binding GCP_PROJECT_ID \
    --member serviceAccount:MY_SVC_ACCT_ID@GCP_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/cloudprofiler.agent

前のコマンドを使用する前に、次のように置き換えます。

GCP_PROJECT_ID: プロジェクト ID。
MY_SVC_ACCT_ID: サービスアカウントの名前。

詳細については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセスを管理するをご覧ください。

Profiler エージェントをインストールする

Compute Engine

Profiler エージェント用のインストールディレクトリを作成します（たとえば /opt/cprof）。
```
 sudo mkdir -p /opt/cprof
```
storage.googleapis.com リポジトリからエージェントアーカイブをダウンロードし、インストールディレクトリに展開します。
```
wget -q -O- https://storage.googleapis.com/cloud-profiler/java/latest/profiler_java_agent.tar.gz \
| sudo tar xzv -C /opt/cprof
```

GKE

Dockerfile を変更して Profiler エージェントのインストールディレクトリを作成し、エージェントアーカイブをダウンロードしてインストールディレクトリに展開します。

Linux（glibc ベースの C ライブラリ）:

次のインストールコマンドを使用します:

RUN mkdir -p /opt/cprof && \
  wget -q -O- https://storage.googleapis.com/cloud-profiler/java/latest/profiler_java_agent.tar.gz \
  | tar xzv -C /opt/cprof

Linux Alpine（musl ベースの C ライブラリ）:

次のインストールコマンドを使用します:

wget -q -O- https://storage.googleapis.com/cloud-profiler/java/latest/profiler_java_agent_alpine.tar.gz \
| tar xzv -C /opt/cprof

フレキシブル環境

Google Java 8 ランタイムのベースイメージまたは Java 9 / Jetty 9 ランタイムのベースイメージを使用する場合、Profiler エージェントはプリインストールされています。エージェントのインストールに必要な追加の手順はありません。

これ以外のベースイメージの場合は、エージェントをインストールする必要があります。たとえば、下の Dockerfile には、openjdk:11-slim イメージを使用して Profiler エージェントをインストールするための指示が含まれており、アプリケーションの起動時に使用されるデフォルトのパラメータが定義されています。

FROM openjdk:11-slim

COPY . .
RUN  apt-get update \
     && apt-get install wget \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN mkdir -p /opt/cprof && \
    wget -q -O- https://storage.googleapis.com/cloud-profiler/java/latest/profiler_java_agent.tar.gz \
    | tar xzv -C /opt/cprof

CMD ["java", "-agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=OPTION1,OPTION2", "-jar", "PATH_TO_YOUR_JAR_FILE"]

この Dockerfile を App Engine フレキシブル環境で使用するには、次の操作を行う必要があります。

OPTION1 と OPTION2 をアプリケーションに必要なエージェント構成の値に置き換えます。PATH_TO_YOUR_JAR_FILE を jar ファイルのパスに置き換えます。
Dockerfile を app.yaml ファイルと同じディレクトリに配置します。
app.yaml ファイルを変更してカスタムランタイムを指定します。詳細については、カスタムランタイムの構築をご覧ください。

スタンダード環境

Java ランタイム環境を使用する場合、Profiler エージェントはプリインストールされているため、エージェントのインストールに必要な追加の手順はありません。Java バージョン 11 以降では、/opt/cprof にプリインストールされています。

Google Cloud 以外

Profiler エージェント用のインストールディレクトリを作成します（たとえば /opt/cprof）。
```
 sudo mkdir -p /opt/cprof
```
storage.googleapis.com リポジトリからエージェントアーカイブをダウンロードし、インストールディレクトリに展開します。
```
wget -q -O- https://storage.googleapis.com/cloud-profiler/java/latest/profiler_java_agent.tar.gz \
| sudo tar xzv -C /opt/cprof
```

ダウンロード可能なエージェントのすべてのバージョンを一覧表示するには、次のコマンドを実行します。

gcloud storage ls gs://cloud-profiler/java/cloud-profiler-*

コマンドのレスポンスは次のようになります。

gs://cloud-profiler/java/cloud-profiler-java-agent_20191014_RC00.tar.gz
gs://cloud-profiler/java/cloud-profiler-java-agent_20191021_RC00.tar.gz
gs://cloud-profiler/java/cloud-profiler-java-agent_20191028_RC00.tar.gz

特定のバージョンのエージェントをダウンロードするには、その URL をダウンロードコマンドに渡します。たとえば、2019 年 10 月 28 日にビルドされたエージェントをダウンロードするには、次のステートメントを使用します。

wget -q -O- https://storage.googleapis.com/cloud-profiler/java/cloud-profiler-java-agent_20191028_RC00.tar.gz \
  | sudo tar xzv -C /opt/cprof

エージェントのバージョンは初期化中に記録されます。

Profiler エージェントを読み込む

アプリケーションをプロファイリングするには、自身のプログラムを実行する場合と同じように Java を起動します。ただし、エージェント構成オプションを指定します。エージェントライブラリのパスを指定し、ライブラリにオプションを渡します。

App Engine スタンダード環境の場合、エージェントは自動的に読み込まれ、構成されます。プログラムを起動するに進んで、プログラムの構成と起動を行ってください。

エージェントの構成

プロファイリングエージェントを構成するには、アプリケーションの起動時に -agentpath フラグを指定します。

 -agentpath:INSTALL_DIR/profiler_java_agent.so=OPTION1,OPTION2,OPTION3

ここで、INSTALL_DIR はプロファイリングエージェントのパス、OPTION1、OPTION2、OPTION3 はエージェント構成オプションです。たとえば、前の式で OPTION1 を -cprof_service=myapp に置き換えた場合は、サービス名を myapp に設定します。オプションの数や順序に制限はありません。サポートされている構成オプションは次のとおりです。

エージェントオプション	説明
`-cprof_service`	アプリケーションが App Engine で実行されていない場合、この構成オプションを使用してサービス名を設定する必要があります。サービス名の制限については、サービス名とバージョンの引数をご覧ください。
`-cprof_service_version`	サービスのバージョンごとに Profiler UI を使用してプロファイリングデータを分析する機能が必要な場合は、このオプションを使用してバージョンを設定します。バージョンの制限については、サービス名とバージョンの引数をご覧ください。
`-cprof_project_id`	Google Cloud の外部で実行している場合は、このオプションを使用して Google Cloud プロジェクト ID を指定します。詳細については、Google Cloud の外部で実行されているアプリケーションのプロファイリングをご覧ください。
`-cprof_zone_name`	アプリケーションが Google Cloud で実行されている場合、プロファイリングエージェントは Compute Engine メタデータサービスに接続してゾーンを決定します。プロファイリングエージェントがメタデータサービスに接続できない場合は、このオプションを使用する必要があります。
`-cprof_gce_metadata_server_retry_count` `-cprof_gce_metadata_server_retry_sleep_sec`	この 2 つのオプションにより、プロファイリングエージェントが Compute Engine メタデータサービスに接続してGCP プロジェクト ID とゾーン情報を収集するときに使用する、再試行ポリシーが定義されます。デフォルトのポリシーでは、1 秒間待機して再試行します。最大 3 回まで再試行します。大半の構成には、このポリシーで十分です。
`-cprof_cpu_use_per_thread_timers`	正確な CPU 時間をプロファイリングするには、このオプションを true に設定します。このオプションを使用すると、スレッドごとのオーバーヘッドが増加します。デフォルト値は false です。
`-cprof_force_debug_non_safepoints`	デフォルトで、プロファイリングエージェントは、すべてのセーフポイントのデバッグ情報だけでなく、すべてのジャストインタイム（JIT）生成コードのデバッグ情報も JVM に生成させます。これにより、CPU 時間プロファイルとヒーププロファイルで関数または行レベルの最も正確なロケーション情報を取得することはできますが、エージェントで追加のオーバーヘッドが発生します。このオプションを false に設定すると、JIT コードのデバッグ情報の生成を無効にできます。デフォルト値は true です。
`-cprof_wall_num_threads_cutoff`	デフォルトで、アプリケーションのスレッドの合計数が 4,096 を超える場合は、経過時間プロファイルが収集されません。この上限により、プロファイルの収集中に、スレッドのスタックを走査するコストを最小限に抑えることができます。サービスに通常 4,096 を超えるスレッドがあり、追加のオーバーヘッドが発生してもプロファイリングデータを収集する場合は、このフラグを使用して上限を引き上げます。デフォルトの上限は 4,096 スレッドです。
`-cprof_enable_heap_sampling`	Java 11 以降でヒーププロファイリングを有効にするには、 `-cprof_enable_heap_sampling=true` を設定します。Java 10 以前ではヒーププロファイリングを使用できません。ヒーププロファイリングはデフォルトで無効になっています。ヒーププロファイリングを有効にすると、サンプリング間隔はデフォルトで 512 KiB に設定されます。ほとんどのアプリケーションは、この間隔で十分です。アプリケーションのオーバーヘッドは 0.5% 未満です。サンプリング間隔は 256 KiB（262144）～ 1,024 KiB（1048576）の範囲でサポートされています。たとえば、サンプリング間隔を 256 KiB に設定してサンプリングレートを 2 倍にするには、次のようにエージェントオプションを追加します。 `-cprof_heap_sampling_interval=262144` 同様に、サンプリング間隔を 1,024 KiB に設定して、サンプリングレートを半分にするには、次のようにエージェントオプションを追加します。 `-cprof_heap_sampling_interval=1048576` このプロファイルタイプを有効にする場合は、アプリケーションをデプロイするときに新しいサービスバージョンを指定します。詳しくは、特定のプロファイルタイプのデータがないのはなぜですか？をご覧ください注: 複数のヒーププロファイラを同時に使用すると、Java のすべてのヒーププロファイリングサポートが無効になります。これは JVM の制限です。

サービス名とバージョンの引数

Profiler エージェントを読み込むときに、service-name 引数とオプションの service-version 引数を指定して構成します。

Profiler は、サービス名で指定されたサービスのすべてのレプリカからプロファイリングデータを収集します。Profiler サービスは、サービスバージョンとゾーンの組み合わせに対して、1 つのサービス名について平均で 1 分あたり 1 個のプロファイルを作成します。

たとえば、1 つのサービスの 2 つのバージョンが 3 つのゾーンのレプリカで実行されている場合、Profiler はそのサービスについて 1 分あたり平均で 6 個のプロファイルを作成します。

レプリカで異なるサービス名を使用している場合、サービスが必要以上にプロファイリングされるため、オーバーヘッドが大きくなります。

サービス名を選択する場合は、次の点に注意してください。

アプリケーションアーキテクチャでサービスを明確に識別できる名前を選択してください。1 つのサービスまたはアプリケーションしか実行していない場合、どのようなサービス名を選択するかはさほど問題になりません。しかし、アプリケーションが一連のマイクロサービスとして実行されている場合は、名前の選択が重要になります。
service-name 文字列で、プロセス ID などのプロセス固有の値を使用しないでください。
service-name 文字列は次の正規表現と一致する必要があります。

^[a-z0-9]([-a-z0-9_.]{0,253}[a-z0-9])?$

サービス名として imageproc-service のような静的な文字列を使用することをおすすめします。

サービスバージョンは省略可能です。サービスバージョンを指定すると、複数のインスタンスからプロファイリング情報が集約され、バージョンごとに表示されます。これは、複数のバージョンがデプロイされているときの識別に役立ちます。Profiler UI では、データをサービスバージョンでフィルタできます。これにより、コードの新旧バージョンのパフォーマンスを比較できます。

service-version 引数には、自由形式の文字列を指定できますが、通常は、バージョン番号のような値を使用します（例: 1.0.0、2.1.2）。

プログラムを起動する

Compute Engine

自身のプログラムを実行する場合と同じように Java を起動し、エージェント構成オプションを追加します。

java \
    -agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-cprof_service=myapp,-cprof_service_version=1.0.0 \
    JAVA_OPTIONS -jar PATH_TO_YOUR_JAR_FILE PROGRAM_OPTIONS

GKE

サービスコンテナの Dockerfile を変更して、自身のプログラムを実行する場合と同じように Java を起動し、エージェント構成オプションを追加します。

CMD ["java", \
    "-agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-cprof_service=myapp,-cprof_service_version=1.0.0", \
     "-jar", "PATH_TO_YOUR_JAR_FILE" ]

フレキシブル環境

app.yaml 構成ファイルを変更して PROFILER_ENABLE 環境変数を設定します。その後、通常どおりプログラムを起動します。

env_variables:
   PROFILER_ENABLE: true

詳しくは、環境変数の定義をご覧ください。

スタンダード環境

Java 21 ランタイム環境

以前のバンドルサービスを使用していない場合は、次のいずれかの方法を使用して app.yaml ファイルを変更し、agentpath フラグを指定して、プロファイラコレクションを有効にします。

JAVA_TOOL_OPTIONS環境変数を設定します。

runtime: java21
env_variables:
  JAVA_TOOL_OPTIONS: "-agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-logtostderr,-cprof_enable_heap_sampling=true"

entrypoint 要素を使用して agentpath を指定します。

runtime: java21
entrypoint: java \
  -agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-logtostderr,-cprof_enable_heap_sampling=true \
  Main.java

以前のバンドルサービスを使用する場合は、次のいずれかの方法を使用して appengine-web.xml ファイルを変更し、agentpath フラグを指定して、プロファイラコレクションを有効にします。

JAVA_USER_OPTS 環境変数を設定します。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<appengine-web-app xmlns="http://appengine.google.com/ns/1.0">
<env-variables>
<env-var name="JAVA_USER_OPTS" value="-agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-logtostderr,-cprof_enable_heap_sampling=true" />
</env-variables>
</appengine-web-app>

CPROF_ENABLE 環境変数を設定します。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<appengine-web-app xmlns="http://appengine.google.com/ns/1.0">
<env-variables>
<env-var name="CPROF_ENABLE" value="-agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-logtostderr,-cprof_enable_heap_sampling=true" />
</env-variables>
</appengine-web-app>

entrypoint 要素を使用して agentpath を指定します。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<appengine-web-app xmlns="http://appengine.google.com/ns/1.0">
  <entrypoint>
   java
   -agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-logtostderr,-cprof_enable_heap_sampling=true
  </entrypoint>
</appengine-web-app>

新しいプロファイルタイプが収集用に構成されている場合は、アプリケーションのデプロイ時に新しいサービスバージョンを指定します。詳しくは、特定のプロファイルタイプのデータがないのはなぜですか？をご覧ください

エージェントロギング

プロファイリングエージェントは、App Engine フレキシブル環境、Compute Engine、GKE に関するロギング情報を報告できます。サポートされているロギングレベルは次のとおりです。

0: すべてのメッセージをログに記録します。デフォルトのロギングレベルです。
1: 警告メッセージ、エラーメッセージ、致命的問題のメッセージをログに記録します。
2: エラーメッセージと致命的問題のメッセージをログに記録します。
3: 致命的問題のメッセージだけをログに記録してアプリケーションを停止します。

デフォルトのロギングレベルで標準エラーに記録できるようにするには、-agentpath 構成に -logtostderr を追加します。

エラーメッセージと致命的問題のメッセージだけを記録するようロギングレベルを設定するには、-agentpath 構成に -minloglevel=2 を追加します。

たとえば、エラーメッセージと致命的問題のメッセージを標準エラーに記録できるようにするには、-agentpath 構成に -logtostderr と ‑minloglevel=2 を追加します。

 java -agentpath:/opt/cprof/profiler_java_agent.so=-cprof_service=myapp,-logtostderr,-minloglevel=2 \
   -jar myApp.jar

トラブルシューティング

このセクションでは、Java アプリケーションのプロファイリングに固有の問題について説明します。一般的な問題のヘルプについては、こちらのトラブルシューティングをご覧ください。

動作	原因	解決策
複数のヒーププロファイラを有効にしているが、プロファイルデータがありません。	複数のヒーププロファイラを同時に使用すると、Java のすべてのヒーププロファイリングサポートが無効になります。これは JVM の制限です。	1 つのプロファイラを有効にします。

Linux Alpine で実行する

Linux Alpine 用の Java プロファイリングエージェントは、Google Kubernetes Engine の構成でのみサポートされています。

Linux Alpine 用の最新の Java プロファイリングエージェントをインストールするには、Profiler エージェントをインストールするをご覧ください。

認証エラー

Linux Alpine で Docker イメージ（golang:alpine や alpine など）を使用すると、次の認証エラーが表示されることがあります。

connection error: desc = "transport: authentication handshake failed: x509: failed to load system roots and no roots provided"

エラーの詳細を確認するには、エージェントロギングを有効にする必要があります。

上記のエラーは、Linux Alpine の Docker イメージに、デフォルトでインストールされているはずのルート SSL 証明書がないことを示しています。これらの証明書は、プロファイリングエージェントが Profiler API と通信するために必要になります。このエラーを解決するには、次の apk コマンドを Dockerfile に追加します。

FROM alpine
...
RUN apk add --no-cache ca-certificates

その後、アプリケーションを再度ビルドし、デプロイする必要があります。

Java アプリケーションのプロファイリング

Profiler API を有効にする

gcloud CLI

Google Cloud コンソール

サービス アカウントに IAM ロールを付与する

Profiler エージェントをインストールする

Compute Engine

GKE

フレキシブル環境

スタンダード環境

Google Cloud 以外

Profiler エージェントを読み込む

エージェントの構成

サービス名とバージョンの引数

プログラムを起動する

Compute Engine

GKE

フレキシブル環境

スタンダード環境

エージェント ロギング

トラブルシューティング

Linux Alpine で実行する

認証エラー

次のステップ

サービスアカウントに IAM ロールを付与する

エージェントロギング