一、前言
开始之前，你需要准备的环境：
Linux系统机器或者虚拟机一台，里面需要安装的软件：git、jdk、perl。
二、简单介绍
java性能分析火焰图的所做的事情就是能够分析出java程序运行期间存在的性能问题，因为某段代码拖慢整个程序执行是不允许的，因此靠火焰图的绘制和分析就可以找出类似的“问题代码段”。
那么这个图是怎么来的呢？首先跟大多数监控系统一样，数据采集+前端绘图，这个图也是根据某些数据绘制而成的，绘图工具本篇文章采用FlameGraph，而负责收集这些数据的工具，本篇采用async-profiler，这个工具会在程序运行期间向jvm发送信号采集其运行期数据（简单来说就是通过该工具可以找出程序中占用CPU资源时间最长的代码块，这里async-profiler的实现使用了jvmti，戳这里简单了解一下），然后生成相应的数据格式文件，而FlameGraph则负责读取和解析数据文件生成对应的火焰图（svg文件）。
三、使用&安装
🔥3.1：环境搭建
确认你的机器已经安装了git、jdk、perl、c++编译器，部分可参考：安装杂记
🔥3.2：clone相关项目
下载下来所需要的两个项目（这里建议放到data目录下）：
git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph
🔥3.3：编译
下载好以后，需要打开async-profiler文件，输入make指令进行编译：
cd async-profiler
make
🔥3.4：编写测试程序
编译完成后，我们来写一个简单的java程序：
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Test test = new Test();
while (true) {
test.func1();
test.func2();
test.func3();
}
}
public void func1() throws Exception { //调用第一个方法，需要100ms
Thread.sleep(100L);
}
public void func2() throws Exception { //调用第二个方法，需要500ms
Thread.sleep(500L);
}
public void func3() throws Exception { //调用第三个方法，需要1500ms
Thread.sleep(1500L);
}
}
非常简单的一个java类，main方法里所做的事情也很简单，现在把这个文件搞到data目录下，javac命令编译，java命令启动。
然后找到这个java程序的进程id：
ps -ef | grep java
root 30937 17605 0 19:12 pts/0 00:00:00 java Test
root 30961 23135 0 19:12 pts/1 00:00:00 /bin/grep --color=auto java
可以确认此时Test类运行时的java进程 pid = 30937，当然也可以使用jps命令直接查看java进程，效果是一样的。
🔥3.5：生成火焰图数据
ok，上述步骤完成后，现在进入async-profiler那个项目的目录下，然后输入如下指令：
./profiler.sh -d 60 -o collapsed -f /tmp/test_01.txt ${pid}
上面的-d表示的是持续时长，后面60代表持续采集时间60s，-o表示的是采集规范，这里用的是collapsed，-f后面的路径，表示的是数据采集后生成的数据存放的文件路径（这里放在了/tmp/test_01.txt），${pid}表示的是采集目标进程的pid，也就是上面提到的30937
回车运行，运行期间阻塞，知道约定时间完成。运行完成后，现在去tmp下看看有没有对应文件：
🔥3.6：生成svg文件
上一步产生的文件里的内容，肉眼是很难看懂的，所以现在FlameGraph的作用就体现出来了，它可以读取该文件并生成直观的火焰图，现在进入该项目目录下面，执行如下语句：
perl flamegraph.pl --colors=java /tmp/test_01.txt > test_01.svg
因为是perl文件，这里使用perl指令运行该文件，后面--colors表示着色风格，这里是java，后面的是数据文件的路径，这里是刚刚上面生成的那个文件/tmp/test_01.txt，最后的test_01.svg就是最终生成的火焰图文件存放的路径和文件命名，这里是命名为test_01.svg并保存在当前路径，运行后看到该文件已经存在于当前目录下：
🔥3.7：展示
现在下载下来该文件，使用浏览器打开，效果如下：
果然还是看不懂啊-_-||
后续会更新这东西怎么看和分析，或者说我这篇文章里的java例子可能并不能很好的体现出什么。
续更
续更，公司内部火焰图已经上线，通过更为复杂的业务场景生成的图反而看起来更容易理解一些，因为业务代码的调用也会打印出来，下面贴一下内部某业务系统火焰图：
这张图是在某个业务系统运行时，采样60s生成的火焰图，通过这样一张图可以看出，x轴为调用顺序，y轴为栈深，线条颜色无实际意义（并不是越红性能越差之类的），线条长度代表CPU执行该方法时所花费的时间占比，一般来说需要关注的就是栈顶，且宽度比较大的那个。因为一般处于栈顶的，而且宽度比较大的调用栈，说明其存在性能问题，这样分析的原因如下：
栈深度与y轴高度成正比，一般造成性能问题的都在调用栈的栈顶位置，因为栈顶位置的性能问题会间接拖慢整个调用栈，比如上图中每个栈底的线条都很长，这是因为越往上栈越深，对下层的影响就越大，可以简单抽象成方法调用：A调用B，B调用C，C慢会间接导致B慢，从而导致A慢，当然符合这种情况就适合之前说的看栈顶分析瓶颈的方法，如果A本身就慢呢？通过火焰图也是可以看出来的，比如栈底的线条宽度很宽，但是建立在该栈底的调用链上，线条都很窄，火焰图呈现“┻”型，那么就可以认定，栈底方法存在性能问题，一般情况下都是从栈顶看起，视情况而定~