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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

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by @lyl340321
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最后更新
2026/4/19
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该技能的用途（基于 Arthas 的 Java 诊断）与所含代码和说明相符，但存在未声明依赖、SSH 凭据处理方式以及开启 Arthas HTTP API（target-ip 0.0.0.0）带来的安全与一致性问题。
安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/4/19

- 缺失声明的依赖：技能元数据未列出所需二进制/环境变量，但实际需要本地 Node.js、ssh/sshpass、curl、scp，且目标需 Java。请确保这些工具已安装且可信。

● 可疑

安装命令

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官方npx clawhub@latest install java-perf-analyzer
🇨🇳 镜像加速npx clawhub@latest install java-perf-analyzer --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

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）
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库