JAVA性能瓶颈和漏洞检测 JProbe Suite v8.2.0[压缩包]

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资源信息： 中文名: JAVA性能瓶颈和漏洞检测 英文名: JProbe Suite 资源格式: 压缩包 版本: v8.2.0 发行时间: 2010年 制作发行: QUEST SOFTWARE 地区: 美国 语言: 英文 概述:

提高JAVA开发效率的JProbe Suite JProbe Suite ——提高开发效率，改善JAVA应用性能 * 轻松发现和消除性能瓶颈 * 查找问题代码 * 节省后续硬件及开发投入 * 增加应用发布信心 * 与开发过程集成，改善应用性能 JProbe Suite是一种能节省开发时间、降低开发费用、改善Java应用运行速度及和扩展能力的强大工具套件，在全球各地拥有大量用户。通过JProbe Suite，开发和测试小组可以全面诊断应用性能、内存使用、线程及代码覆盖等问题。无须修改应用，JProbe就能对桌面或远程服务器上的应用进行分析，实现强大的信息展示和Java代码性能诊断功能。利用JProbe先进的数据收集功能，可以实现自动化的性能信息采集，缩短应用开发和优化周期。 JProbe在简单易用的集成化套件中，为servlet、JSP和EJB应用代码提供了强大的Java性能分析、内存纠错、代码覆盖及线程分析功能。 JProbe Profiler JProbe Profiler * JProbe Profiler JProbe Profiler内置了Call Graph调用关系图和高级数据采集机制，可实现方法和代码行级的高精度性能诊断。 主要功能： 方法和行级分析：确定方法的热点，并以逐行方式挖掘分析性能状态。 计算运行时间或CPU时间占用：跟踪用户体验或计算瓶颈； 9种指标：多角度确定问题根源； 高级过滤和触发器：确定要诊断分析的关键代码区域； 快照对比技术：预测代码修改对性能的影响； 高级打印和输出功能：支持PDF、文本、HTML或Excel兼容的CSV格式。 JProbe Memory Debugger JProbe Memory Debugger可帮助开发人员快速查找Java代码的内存泄露和对象循环。内置的图形化实时内存使用和对象视图，有助于开发人员理解应用的内存使用，设法减少内存消耗以提高应用性能。 主要功能： 识别内存泄漏：通过易用的两步分析，跟踪运行时的内存增长； Memory Instance Calculator：计算内存泄露量； 智能化内存分析：通过Leak Doctor发现可能的内存泄露源； Aggregate Memory Footprint：理解对象创建的实际开销； Reference Graph 和 Instance Detail：跟踪内存使用和对象引用； 垃圾回收分析：检测过多的短期对象和垃圾收集详情； Snapshot 比对：确定代码改变对内存使用的影响。 JProbe Coverage *JProbe Coverage 帮助开发人员查找未执行代码，精确计算已执行代码，简化对测试工作可靠性和精确度的评估。 主要功能： Coverage Browser 和 Source Views：迅速确定未测试代码或死代码； Conditional Coverage Analysis: 分析特定条件所覆盖的代码范围，包括含有多个条件语句的代码行； Filter Catch Blocks: 更精确的覆盖范围报告； 批处理模式: 可通过批处理方式运行，简化与夜间编译/测试系统的整合； 报表功能: 以XML、纯文本、CSV或者HTML格式输出覆盖范围报告，以实现个性化的分析； Snapshot合并: 对多次运行中的覆盖范围数据进行合并； 可与下列应用服务器整合 o BEA WebLogic Server o IBM WebSphere Application Server o Sun Java System Application Server o Apache Tomcat o Oracle9i Application Server o JBoss o Macromedia JRun ........ 可与下列开发环境整合 o IBM WebSphere Studio Application Developer (WSAD) o Eclipse o Borland JBuilder o IntelliJ IDEA o Sun Java Studio o JBoss o Oracle Jdeveloper 更多资源请请访问：http://www.VeryCD.com/groups/langard/ ²         °±²     ° °    ²      ° ° ± ² ° ° ²²    ² °  ° ± ° ²  ±² ° ± ° ± °    ± °  ° ² °   ²² ° ² ° °² °    ° °  °  °   ² °  ° ² ° ²    °  °  °  ² ² °  ° ² ° ±   ° ² °  °  ² ²  ° ² ° °°   ± ² °  ° ² ²  °   ±   ² ° ² °  ° ² ² ² ° ° °  °  ²    ²²  ° ² ² ± ± °  ±       ° ²   °  ²   pnx! 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