java实现代码监控 java jmx监控

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怎样采用java实现对系统进程的监控

SWT Win32 Extension 是Eclipse类库SWT的Win32本地原生扩展.

本项目提供了一个软件开发工具库，能够让您使用Java语言开发原生的Windows应用程序而不需要编写额外的JNI代码。使用SWT Win32 Extension，您将不需要创建原生的动态链接库来调用操作系统动态链接库的系统API或者方法。您仅仅需要做的就是编写Java代码， SWT Win32 Extension来负责剩下的部分。SWT Win32 Extension提供了一系列的功能使您的应用程序看上去和Win32本机程序别无二致。

窗口装饰功能: 提供窗口置顶，透明，闪动等功能。

自定义窗口: 创建不规则的窗口。

访问Windows注册表。

系统文件夹: 获取系统特殊文件加的路径和图标。

系统快捷方式: 管理系统快捷方式。

系统相关信息: 收集系统CPU，内存，环境变量等相关信息。

系统会话: 提供关机，休眠，重启，注销等功能。

系统IO及网络功能: 提供磁盘和网络相关信息。

活动桌面功能: 管理Windows活动桌面。

系统钩子: 注册和卸载系统钩子，能够拦截和处理系统事件。

窗口系统菜单: 管理窗口菜单。用户可以自定义系统菜单和处理菜单事件。

Ole 控件: 提供对一些常用控件的封装，比如flash。值得一提的是，您能够访问SWT提供的所有功能，因为SWT Win32 Extension是从SWT派生出来的。

相关问答

Q1: java代码实现监控oracle使用情况

通过JMX技术来监控Oracle的JVM

2. 阿里巴巴数据库连接池(具有数据连接监控功能)

Druid是一个JDBC组件，它包括三部分：

DruidDriver 代理Driver，能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系。

DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。

SQLParser

Druid可以做什么？

1) 可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。

2) 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。

3) 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。

4) SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。

扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter-Chain机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。

Q2: Java实时多任务调度过程中的安全监控设计

; 在一系列关联的多任务的实时环境中如果有一个任务发生失败可能导致所有任务产生连锁反应从而造成调度失控的局面特别是对于核心控制设备尤其重要为了解决这个问题必须对每个任务进行实时监控

问题分析

在JAVA环境中一个任务一般是由一个独立线程来引导实现的独立线程可能调用一系列子线程如果在执行过程中某一个线程发生异常（产生的原因很多比如软件升级运行环境改变系统资抢占等）那么该线程就会停止运行直到下次任务重新被提交对于实时环境来说当前任务是失败的我们无法预测和完全避免异常的发生但是可以通过一些技术手段来跟踪任务的状态从而及时发现问题并恢复正常减少损失

设计原理

对于一个实时任务而言执行效率是非常关键的这意味着不可能考虑用非常复杂的方式来实现任务监控即使这样可以做的比较完善同时监控代码本身也会引入一些异常这就要求监控程序必须简单可靠能够发现大多数问题并能及时处理

一个可能的简单实现

我们对每个任务加上一个监控的壳调度程序调用这个壳来完成对具体任务的引导和监控相当于每个任务具有自治能力这样做的好处有

分散控制不需要修改调度主体程序不增加调度过程的复杂度控制灵活安全性高对于不同任务可定义不同控制方式和控制参数封装在任务内部灵活性好对个别任务控制代码的修改不会影响其他任务即任务控制实现松藕合避免错误扩散适合团队开发维护简单升级方便对于新的任务加入也无需改变原来调度程序的结构只需修改任务表及相关参数这样在性能提高的同时也简化了软件升级过程中的代码维护量

设计实现

每个线程理论上有四种状态

new 线程对象已经创建但尚未启动不可运行 runnable 一旦有时间分片机制有空闲的CPU周期线程立即开始运行 dead 从run()方法退出后一个线程即消亡 blocked 线程可运行但有某种东西阻碍了它调度机制不给它分配任何CPU时间直到它进入runnable状态

在实际操作中为了便于描述我们重新规定了线程的状态

Actived 线程已被激活处于运行状态 Sleeping 线程完成一个特定任务后退出进入休眠状态 Dead 线程运行过程中发生异常终止运行处于死亡状态

根据上述理论我们只需要对Actived状态的线程进行监控也只有对Actived状态监控才有意义这是对监控模块做出逻辑简化那么如何实现监控模块对具体任务的监控呢？

对具体任务的监控方式有多种根据任务的不同需要采用不同的监控代码但是在结构上基本相同这和类的重载概念有点相似本文附有一个简单的例子

A任务每秒执行一个简单的代数运算 j = / i 并打印结果我们故意在其中设置了一个异常陷阱使得执行过程中出现一次被除的算术异常下面结合这个例子讲述监控原理

为了监控A 我们设计了一个监控线程M M中定义了一些关键逻辑变量

Keepchecking 持续监控标志 laststatus 保存上次监控状态 maydeadtimes 监控线程可能死亡的计数器 maydeadtimeout 定义判断线程死亡的边界条件 deadtimes 监控线程死亡次数的计数器 deadtimeout 定义判断线程不正常的边界条件

为了适应监控在A任务中相应增加一些可以被监控的状态和行为

dead 死状态标志 dead = !dead; 改变状态

整个监控就是围绕这些状态标志和行为展开的 A任务定期修改自己的dead标志 dead是一个布尔变量理论上只要A没有死那么dead肯定是周期变化的（和心跳概念差不多） M需要做的就是监控dead的变化为了避免一些偶然因素导致的误判我们在M中设置了一些计数器和边界值（maydeadtimes和maydeadtimeout）当M发现A的可能死亡次数超过一定限制后判断A已死亡不在继续等待了作为实时处理首先注销A的实例然后重新启动A（和我们计算机死机的复位很像）然后进入新一轮监控

如果是因为系统偶然因素导致A死亡那么在随后的新的任务启动过程中一般可以顺利完成但是万一由于环境参数改变或软件升级存在版本缺陷 A可能始终会产生异常那么M是否需要耐心地监控下去呢？一个形象的例子是如果你连续次开机都失败你是否会怀疑机器有问题？当然你会那么M也应该会

为了对A任务重复多次死亡有一个统计 M中又引入了另外对计数器和边界值（deadtimes和deadtimeout）和你开计算机的过程一样如果连续n次都发现A有问题可以基本肯定不是由于偶然因素引起的需要对A的代码或系统的环境进行检查 M会发出告警通知必须要对A进行审查了然后清空A 自己自动安全退出如果在核心调度程序中设置一个标志接受M们的告警就可以有足够理由终止其他任务的执行可以看见在A任务发生异常期间 M承担了核心调度程序的维护功能特别是当任务数量比较多的情况核心调度程序只能采用排队方式处理任务异常而且由于处理异常的复杂程度不同无法保证对多任务异常的实时处理

还要考虑正常情况下A和M的关系核心调度程序通过M启动A任务后 M处于持续监控状态当A正常结束任务后 A需要通知M结束监控这样当A进入休眠状态后 M也不会占用内存空间提高了系统资源的利用率

通过以上描述可以看到上述监控思想具有清晰的概念和可操作性占用资源少为保证系统连续稳定运行创造了条件

具体代码实现附后

运行结果如下

异常情况正常情况 i= : status=true M read A status = true i= : status=false M read A status = false i= : status=true M read A status = true A bee Exception! M read A status = true M read A status = true M read A status = true A is deaded! M is restarting A! ____________________________ i= : status=false M read A status = false i= : status=true M read A status = true i= : status=false M read A status = false A bee Exception! M read A status = false M read A status = false M read A status = false A is deaded! M is restarting A! ____________________________ i= : status=true M read A status = true i= : status=false M read A status = false i= : status=true M read A status = true A bee Exception! M read A status = true M read A status = true M read A status = true Alert! A is unstable M will stop it （结束） i= : status=true M read A status = true i= : status=false M read A status = false i= : status=true M read A status = true i= : status=false M read A status = false i= : status=true M read A status = true A is Ending M M read A status = true （结束）

结束语

通过给制定任务线程增加监控线程可以很好地解决实时多任务环境下的安全监控问题同时避免了核心调度线程事务过分复杂的问题实践证明该方法复杂度小占用资源少运行可靠适合复杂条件下的多任务环境

源代码

lishixinzhi/Article/program/Java/gj/201311/27589

Q3: Java监控一个进程的执行状态

应用程序很高兴对所有这些活动一无所知。它只知道自己的虚拟地址空间。但是，如果当前在主存中的页面集（称为驻留集）少于实际要使用的页面集（称为工作集），应用程序的性能很快就会显著降低。（不幸的是，本文中您将看到，我们要讨论的工具常常交换使用这两个术语，尽管它们指的是完全不同的事物。） Task Manager 和 PerfMon 我们首先考察两种最常见的工具：Task Manager 和 PerfMon。这两个工具都随 Windows 一起提供，因此由此起步比较容易。 Task Manager Task Manager 是一种非常见的 Windows 进程监控程序。您可以通过熟悉的 Ctrl-Alt-Delete 组合键来启动它，或者右击任务栏。Processes 选项卡显示了最详细的信息，如图 2 所示。图 2. Task Manager 进程选项卡图 2 中显示的列已经通过选择 View -- Select Columns 作了调整。有些列标题非常含糊，但可以在 Task Manager 帮助中找到各列的定义。和进程内存使用情况关系最密切的计数器包括： Mem Usage（内存使用）：在线帮助将其称为进程的工作集（尽管很多人称之为驻留集）——当前在主存中的页面集。但是这个数值包含能够和其他进程共享的页面，因此要注意避免重复计算。比方说，如果要计算共享同一个 DLL 的两个进程的总内存占用情况，不能简单地把“内存使用”值相加。 Peak Mem Usage（内存使用高峰值）：进程启动以来 Mem Usage（内存使用）字段的最大值。 Page Faults（页面错误）：进程启动以来要访问的页面不在主存中的总次数。 VM Size（虚拟内存大小）：联机帮助将其称为“分配给进程私有虚拟内存总数。”更确切地说，这是进程所提交的内存。如果进程保留内存而没有提交，那么该值就与总地址空间的大小有很大的差别。虽然 Windows 文档将 Mem Usage（内存使用）称为工作集，但在该上下文中，它实际上指的是很多人所说的驻留集（resident set），明白这一点很重要。您可以在 Memory Management Reference 术语表（请参阅参考资料）中找到这些术语的定义。工作集更通常的含义指的是一个逻辑概念，即在某一点上为了避免分页操作，进程需要驻留在内存中的那些页面。 PerfMon 随 Windows 一起提供的另一种 Microsoft 工具是 PerfMon，它监控各种各样的计数器，从打印队列到电话。PerfMon 通常在系统路径中，因此可以在命令行中输入 perfmon 来启动它。这个工具的优点是以图形化的方式显示计数器，很容易看到计数器随时间的变化情况。请在 PerfMon 窗口上方的工具栏中单击 + 按钮，这样会打开一个对话框让您选择要监控的计数器，如图 3a 所示。计数器按照性能对象分成不同的类别。与内存使用关系最密切的两个类是 Memory 和 Process。选中计数器然后单击 Explain 按钮，就可以看到计数器的定义。说明出现在主对话框下方弹出的单独的窗口中。

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