Arthas 实战：实时监控 LLM 调用瓶颈定位 大家好，今天我们来聊聊如何利用 Arthas 实时监控 Java 程序，特别是在涉及到 LLM（Large Language Model）调用时，如何定位性能瓶颈。相信很多同学在实际开发中都遇到过类似问题：明明服务器资源充足，但 LLM 调用却很慢，让人摸不着头脑。希望通过今天的分享，能帮助大家掌握一些实用的技巧，快速定位问题。 一、 背景知识：LLM 调用的复杂性 在深入 Arthas 之前，我们先简单了解一下 LLM 调用的复杂性。LLM 调用通常涉及以下几个环节： 请求序列化： 将 Java 对象序列化成 LLM 可以理解的格式，如 JSON。 网络传输： 通过 HTTP/gRPC 等协议将请求发送到 LLM 服务。 LLM 服务端处理： LLM 服务端接收请求，进行推理计算。 响应序列化： LLM 服务端将推理结果序列化成一定格式，返回给客户端。 响应反序列化： 客户端将 LLM 返回的响应反序列化成 Java 对象。 以上任何一个环节出现问题，都可能导致 LLM 调用变慢。例如： 序列化/反序列化耗时过长 网络延迟过高 LL …