JProfiler の新機能

新たにサポートされたサブシステムは次のとおりです。

• ヒープダンプ解析:ライブセッションでヒープダンプを取得できるほか、新規および既存のスナップショットを、クラスヒストグラム、最大オブジェクト、値フィルター付きインスタンス照会、参照チェーン、GC ルートへのパス、ドミネーターチェーン、自動ヒープ検査を用いて解析できます。フィルタリングやカスタムグループ化には、ヒープウォーカーのスクリプトも利用できます。
• プローブイベント:バックトレース、イベントヒストグラム、イベントタイムラインを伴う個別イベントを照会できます。また、JDBC 接続などのオープン状態の制御オブジェクトは、オープン呼び出しのスタックトレースとともに、リーク解析用に一覧表示されます。
• モニターとロック:モニタ統計、競合タイムライン、ロック履歴、ロックグラフが利用でき、デッドロック解析のための稼働中 JVM のモニタダンプも取得できます。
• スレッドダンプを取得できます。仮想スレッドの階層構造も含まれます。
• GC データ:原因、一時停止時間、フェーズ、ヒープ使用量を伴う個々のガベージコレクションと、GC 設定およびフラグ。
• MBean スナップショット:現在の JMX MBean 属性値を、必要に応じて、または定期的にキャプチャできます。
• テレメトリー:CPU やヒープ使用量からプローブのテレメトリーまで、すべてのテレメトリーデータセットを利用できます。
• アロケーション記録:アロケーションのホットスポットとコールツリーに、呼び出しサイトごとの割り当てクラスとバイト数が表示されます。すでにガベージコレクション済みのオブジェクトも含まれます。
• メソッド複雑度分析:スクリプトが各メソッド呼び出しの複雑度(入力コレクションのサイズなど)を定義し、測定された実行時間を一般的な big-O 複雑度に曲線フィッティングで対応付けます。
• JavaScript の発生元追跡:プロファイリング対象アプリケーションにおける XHR リクエストのブラウザ呼び出しスタック。

CPU 解析も拡張されました。エージェントは、スレッドやスレッドグループの選択、スレッド状態によるフィルタリング、ホットスポットやコールツリーノードの個別スレッドへの帰属が可能になったほか、外れ値検出と例外的メソッド記録により、散発的に遅くなる呼び出しを突き止められるようになりました。

トリガーを使用すると、対話型のツール呼び出しでは捉えられないデータをエージェントがキャプチャできます。スレッドダンプ、ヒープダンプ、MBean スナップショットなどのアクションは、タイマー、ヒープや CPU のしきい値の超過、特定のメソッドの呼び出しをきっかけに自動的に実行できます。これにより、JVM 起動時からの記録や、ヒープの急増のような一時的な状態に備えた長時間実行セッションの監視が可能になります。同じアクションは、稼働中の JVM に対してライブアクションとして直接実行することもできます。

スクリプトプローブを使用すると、エージェントはその場でまったく新しいプローブを定義できます。スクリプトプローブは Java コードのスニペットで選択されたメソッドをインターセプトし、デプロイ手順なしで、標準プローブと同じように結果を記録します。永続的なインストゥルメンテーションには、プロファイリング対象アプリケーションの一部となるカスタムプローブをエージェントが作成でき、最も手軽なのは組み込みプローブ API を使用する組み込みプローブの形式です。カスタムプローブは標準プローブと同じ方法で記録・解析されます。また、プローブ設定やスクリプトプローブ、カスタムプローブの API は MCP リソースとして公開されているため、エージェントは作業中にそれらを参照できます。

すべてのデータは、以前のバージョンの多数の特殊用途ツールに置き換わるjq 式による単一の照会ツールを通じて取得されます。小型で統一されたツールセットにより、エージェントの動作はより安定します。プロファイリングデータのフィルタリング、集計、ドリルダウンの方法は 1 つしかなく、それがすべてのサブシステムで同じように機能するからです。

セットアップ方法は変わりません。JProfiler の UI からエージェントを設定するか、MCP セットアップページの手順に従ってください。

コンテナを展開すると、フレームワークのレジストリ内部をたどる参照チェーンを挟まずに、管理対象オブジェクトが直接表示されます。「どのサーブレットセッションが最も多くのメモリを保持しているのか」「このオブジェクトはどの Spring アプリケーションコンテキストに属しているのか」といった疑問に、最大オブジェクトビューで直接答えられるようになりました。

または、POM でプラグインを設定することもできます。

<plugin>
  <groupId>com.jprofiler</groupId>
  <artifactId>jprofiler-maven</artifactId>
  <version>16.3</version>
  <configuration>
    <mainClass>com.example.Main</mainClass>
  </configuration>
</plugin>

その後は mvn jprofiler:profile だけで十分です。CI 環境でのヘッドレス作業をサポートするゴールもさらに用意されています。export、compare、analyze はコマンドラインからスナップショットを処理し、set-agentpath-property は他のプラグインで利用できるように、-agentpath VM パラメータを含むプロパティを準備します。詳細はMaven ゴールのドキュメントを参照してください。

Gradle では、インストールディレクトリを省略するだけで十分です。

jprofiler {
    // installDir = file('/opt/jprofiler')
}

installDir を指定しない場合、プラグインはプラグインのバージョンに一致する JProfiler ディストリビューションをダウンロードし、Gradle ユーザーのホームディレクトリにキャッシュします。Maven ゴールも同じように機能します。

これにより、HotSpot JIT のエスケープ解析を無効化しかねなかった、コンストラクタのインストゥルメンテーションによる測定の歪みがすべて取り除かれます。同時に、記録のオーバーヘッドも低くなります。

サンプリング間隔はバイト単位で設定されるようになり、デフォルトは 1024 です。Java 8 や JVMTI サンプリング機能を持たない JVM では、従来のインストゥルメンテーションベースの記録が自動的に使用されます。

同じインライン設定と記録オプションは、すでに実行中のJVMにプロファイリングエージェントをアタッチするjpenableコマンドラインツールでも利用できます。オフラインモードを選択すると、jpenableが対話型のリッチコンソールで設定を順に案内します。

または、CIパイプラインでの非対話的な利用のために、--call-tree-mode、--profile、--line-numbers、--snapshot、--recording、--durationなどのオプションで設定をコマンドラインから指定することもできます。

GradleとAntのプロファイリングタスクも、タスク属性を通じて同じ機能を提供します。ビルドスクリプトの中で直接、オフラインプロファイリングと自動記録シーケンスを設定できます。

MCPサーバーが公開するツールは、エージェントが専門家がJProfilerを使うのと同じ流れのプロファイリングワークフローに確実に沿って進むよう、入念に設計・テストされています。エージェントはまず、対象アプリケーションのプロファイリングをセットアップします。テスト実行が完了すると、データが利用可能になっているかを確認し、時間がどこで消費されているかを把握するために、最初の集約ホットスポットビューを取得します。そこから、個々のホットスポットを掘り下げ、呼び出しチェーンをたどって根本原因に至ります。

各ステップのデータは入念にフィルタリングされており、CPUホットスポット、JDBCとJPAのクエリ、HTTP呼び出し、MongoDB操作、ヒープダンプのいずれを分析している場合でも、エージェントが重要な情報だけを見て、大量のデータに圧倒されないようになっています。ローカルおよびコンテナ化されたJVMのライブプロファイリングに加えて、既存のJProfiler、HPROF、JFRスナップショットを読み込んで分析することもできます。

セットアップは手間ゼロです。MCPサーバーは、初回使用時にJProfilerバイナリを自動的にインストールし、ライセンスもMCPプロトコル経由で処理します。エージェントのセットアップはJProfilerのUIから直接行えるほか、MCPセットアップページの手順に従うこともできます。このリリースの全容については、発表ブログ記事をご覧ください。

AIプローブはイベントを中心とした構成になっています。記録されたイベントのサブセットを扱う方法は2つあります。1つ目は、複数のイベントを選択すると、下部の選択パネルに現在の選択対象に関するCPUホットスポット、プローブホットスポット、プローブコールツリーが表示されるというものです。

より詳細な調査には、上部のフィルタセレクタと下部の各タブを使用して、メインテーブルおよび関連ビューに表示されるイベントの集合を絞り込むことができます。

デフォルトでは、AIプローブはリクエストを処理した具体的なモデル名に基づいてホットスポットを特定します。このデータは、イベントを記録していなくても、イベントビューだけでなくAIプローブのホットスポットビューでも参照できます。

モデル名によるホットスポットは、興味深いホットスポットのタイプの1つにすぎません。プローブ設定では、JProfilerの強力なスクリプトエディタにJavaコードを入力して、ユーザー定義のタイプのホットスポットを計算するスクリプトを設定できます。

AIプローブのイベントが記録されると、JProfilerはこのスクリプトをModelRequestパラメータ付きで呼び出します。このパラメータから、リクエストタイプ、モデル名、および各指示タイプを伴うすべての指示にアクセスできます。

例えば、プロンプト長を50文字単位のバケットにグループ化してホットスポットを定義することもできます。以下の例は、その方法を示したものです。

JProfilerは記録中もデータをライブで表示するため、プロファイリング中にこれらの設定を変更すると、その効果をすぐに確認できます。

上記のスクリプトを使用すると、新しいホットスポットは次のように表示されます。

デフォルトではホットスポットはリクエストの所要時間に着目しますが、主要な測定値を入力トークンや出力トークンに切り替えることもできます。

この切り替えは、プローブホットスポットビューとプローブコールツリービューの両方で可能です。プローブコールツリービューには、メソッド呼び出しをプローブペイロードに結び付けるトップダウンビューが表示されます。

AIプローブのプローブテレメトリには、リクエスト数、平均リクエスト時間、入力/出力トークンを組み合わせたグラフが、チャットリクエストと埋め込みリクエストに分けて表示されます。

各テレメトリは個別に表示でき、特定の関心領域のイベントを選択するために使用できます。

AIプローブを試していただけるよう、JProfilerには「LLMデモ」セッションが同梱されるようになりました。

このデモは、Java 21以降で動作するクロスプラットフォームの推論エンジンであるJlamaを使用し、Hugging Faceから5億パラメータのモデルをダウンロードして、arXivのLLM関連のプレプリントを分類します。

このデモには、LLMが生成したキーワードが次々と挿入されていくUIが用意されており、右側で関連する研究論文を調べることができます。

さらに、UIが完全にスケーラブルになりました。一般設定では、スケールファクタをパーセントで設定するか、任意のサイズのカスタムUIフォントを設定できます。UIはその設定に応じて拡大・縮小されます。

この機能により、JProfilerのUIをLinux上ですべてのOpenJDKバリアント、すべてのHiDPI解像度で実行できるようになりました。以前は、HiDPI解像度のLinuxではJetBrainsランタイムのみがサポートされていました。

これに関連する改良として、別のユーザーとして実行されているWindowsプロセスへのアタッチが、JProfilerがそれらのプロセスから読み取り可能なディレクトリにインストールされていない場合でも可能になりました。これは特にWindowsサービスへのアタッチにおいて重要です。

テーブルに表示されるイベントの数は限られていますが、最下部までスクロールするとイベントを追加表示できます。列でソートする際には、現在表示されている行だけでなく、フィルタ済みイベントの全集合が対象になります。

テーブルの合計値も、フィルタ済みイベントの全集合について計算されます。

下部の「ホットスポット」タブには、CPUホットスポットビュー、プローブホットスポットビュー、プローブコールツリーが含まれます。「選択」タブと似ていますが、選択された行ではなくフィルタ済みの全イベントを対象に計算されます。

これらのビューではそれぞれ、フィルタボタンを使用して、メインのイベントテーブルと下部の他のすべてのビューに表示されるイベントを絞り込めます。以下はプローブコールツリーでのコールスタックフィルタの例で、フィルタされたノードにはフィルタアイコンが付きます。

プローブが実行する測定に応じて、下部に追加のヒストグラムビューが表示されます。「ファイル」プローブと「ソケット」プローブの場合は「所要時間」と「スループット」です。

ヒストグラムは対数Y軸で表示できるほか、マウスで範囲をドラッグしてフィルタリングできます。

最後に、イベントビューにスマートな列管理を実装しました。すべての列の幅と利用可能なビューポートの幅に基づいて、JProfilerは列をビューポートに収めるか、水平スクロールを有効にするかを判断します。列を手動でリサイズすると「ビューポートに合わせる」モードは無効になりますが、テーブルの合計幅がビューポートより小さくなると自動的に再有効化されます。

メトリクスセレクタは、プローブイベントビューの「選択」タブと「ホットスポット」タブでも利用できるようになりました。イベントビューでは「読み取り」イベントと「書き込み」イベントを個別にフィルタできるため、ここでは1つに統合された「スループット」測定のみが提供されます。

JFR記録ウィザードにスロットリング設定のサポートが追加されました。例えば、Java 25の新しいjdk.CPUTimeSampleイベントは、スロットリングによって設定されます。あるいは、期間または/s単位のエミッションレートを入力することもできます。

スロットリング設定は、CPUビューのスレッド状態セレクタの隣にも表示されます。

CPUセクションのデータの計算では、古いjdk.ExecutionSampleイベントの代わりに、記録されている場合はLinux専用の新しいjdk.CPUTimeSampleイベント（Java 25以降）が使用されるようになりました。jdk.ExecutionSampleはすべてのプラットフォームで動作しますが、サンプリング対象のスレッド数とCPU使用率の精度に制限があります。それとは異なり、jdk.CPUTimeSampleはLinuxカーネルからのCPU時間イベントを使用してデータを収集します。

このイベントにより、JVMTIエージェントのロードが許可されていない本番システムでも、JFRによるCPUプロファイリングが実用的なCPUメトリクスを提供できるようになりました。

JProfiler 16以降では、すべての実験的なJFRイベントがイベントブラウザに表示されるようになりました。例えば、jdk.CPUTimeSampleイベントなどです。

仮想スレッドは、スレッドコンテナ内で階層的に整理されています。これは、Java 25の時点でまだプレビュー機能である構造化並行性を使用する場合に重要です。

構造化並行性では、各スコープが対応するスレッドコンテナを作成します。ダンプには、深くネストされたコンテナ内の数百万の仮想スレッドが含まれる可能性があるため、仮想スレッドダンプはプラットフォームスレッドダンプよりも大幅に大きくなることがあります。

2つの個別の仮想スレッドまたは2つのスレッドダンプ全体を比較するには、それらを選択して、コンテキストメニューから比較アクションを選びます。

比較結果は、別のウィンドウの差分ビューアーに表示されます。

個別のスレッド、複数のスレッド、またはスレッドダンプ全体をクリップボードにコピーするには、コンテキストメニューの対応するアクションを使用します。

仮想スレッドダンプでは、同じ階層位置にある同一のスタックトレースを持つスレッドをグループ化して、1つのノードにまとめます。

コンテキストメニューには、グループ化されたすべてのスレッド名を表示するアクションが用意されています。

グループ化されたスレッドの名前は別のウィンドウに表示され、関心のあるスレッド名でフィルタできます。

スレッドのグループ化は、プラットフォームスレッドダンプでもサポートされています。

寄与しているすべてのスレッドの内訳をパーセンテージで示す別のダイアログが表示されます。必要に応じて1つのスレッドを選択し、コールツリービューでそのスレッドのコールツリーに切り替えることもできます。

この機能は、スレッド固有のパフォーマンス問題の特定に役立ちます。例えば、スレッドプールの中から異常な動作をしているスレッドを切り分けたい場合などに使用できます。

JProfilerの多くのテーブルには、列幅を超える長いテキストを含む列があります。このような場合、ノード詳細ダイアログに完全なテキストが表示されます。JProfiler 16以降では、ホバーボタンによりノード詳細ダイアログを直接開くことができ、テーブルに長いテキストの列が複数ある場合には正しいタブが自動的にアクティブになります。

ヒープウォーカーでは、ノード詳細ダイアログに参照ビュー内の文字列値の完全な値が表示されるようになり、表示上の切り詰められたプレビュー文字列だけではなくなりました。

スナップショットを開く際の既存の難読化解除サポートと同様に、比較ウィンドウにスナップショットを追加する際には、ファイル選択ダイアログに「難読化解除」チェックボックスが表示されるようになりました。

チェックすると、サポートされている難読化ツールを選択するドロップダウンとマッピングファイルのパスを入力するフィールドを備えたダイアログが表示されます。

スナップショットファイルごとに異なるマッピングファイルを使用する場合は、スナップショットを個別に追加できます。

マッピングファイルを適用すると、JProfilerのすべての比較で元のクラス名とメソッド名が表示されるようになります。

ピン留めされた行は、個別に、または一括でピン留め解除できます。

JProfiler 16では、昇順と降順のソート方向を選択できるソート用ドロップダウンも新たに導入されました。新しいデフォルトのソートモードでは、現在も実行中の長寿命の行が先頭に表示され、その後に最近終了した行が続きます。