GCGC 使用 Jupyter Notebook 界面来分析 GC (Garbage Collection)日志文件。
共有 17 个可生成的图,用于分析延迟、并发和 STW 事件、堆信息、分配率、事件频率和事件摘要,比较任意数量的日志文件和外部数据源。该工具使用 Jupyter notebook 数据可视化,可以轻松定制提供的图表。
分析内置于提供的 Jupyter notebook 中,并根据收集的 GC 信息生成图表和表格。为每个日志收集的数据被解析为 python pandas“事件日志”。
然后,将事件日志用作持久数据库,可以以预设和可自定义的方式对事件信息进行排序、过滤和分组,以显示相关趋势和异常值。
目前支持 JDK11 和 JDK 16 中的收集器。
要求
- Python3
- The following Python3 packages
- numpy
- pandas
- matplotlib
- Jupyter notebook
安装说明在这里:docs/setup.md
如何运行分析
按照 docs/how-to-run.md 中的说明进行操作。
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