阿里云應用診斷分析平臺（Application Troubleshooting Platform，ATP）是一款分析功能豐富、診斷能力完備的平臺，它可以幫助用戶高效定位應用的性能問題、異常行為、程序崩潰等問題。

Java堆分析

雖然Java擁有高效的垃圾回收機制，開發人員無須顯式地釋放無用對象所占用的空間，但是仍然存在"內存泄露"的情況，且內存問題也是Java開發人員研發過程中遇到最多的問題類型之一。因此需要一款內存分析利器來幫助我們診斷這類問題。Eclipse MAT是一款優秀的Java內存分析工具，被廣泛適用于開發人員的本地環境。但是隨著應用復雜性的增加，許多內存問題往往僅發生在生產環境中，且生產環境中通常配置了較大的堆內存，使得生成的Heap Dump文件通常較大，導致MAT無法派上用場。為了讓我們的開發者，能夠更高效地在線排查生產環境中遇到的Java內存問題，我們研發了Java堆分析功能，它基于MAT的分析庫提供一些常用的分析功能，同時新增各種分析報表，幫助開發者直接通過瀏覽器進行相關的排查工作。

Java線程棧分析

在日常業務開發中，我們經常遇到Java應用導致CPU 100%使用率且居高不下，或者出現應用死鎖、錯誤并發邏輯、無響應等問題，在這些場景中我們可以輸出棧日志。Java線程棧分析對棧日志進行分析，聚合成調用火焰圖，幫助用戶快速定位熱點方法和最深的調用棧。Java線程棧分析提供種類豐富的過濾、查找能力，幫助用戶篩選可疑線程。除此之外，Java線程棧分析還可以根據線程名自動聚合出線程池，幫助用戶快速鎖定可疑線程。

Java GC日志分析

Java的自動內存管理和垃圾回收（Garbage Collection，GC）機制大大提高了業務的開發效率，但是在開發過程中因為垃圾回收而導致的長暫停等問題屢見不鮮，GC日志是我們排查GC相關問題時最重要的日志。GC日志冗長，格式多變，內容繁雜，而且GC本身的理解門檻較高，需要一款好用的工具來幫助我們分析GC日志以排查問題。Java GC日志分析通過對GC日志進行分析，幫助用戶找出日志中潛在的GC問題以及可能引發問題的GC，從暫停時間，對象統計，GC原因等多個維度進行分析，協助問題的排查。除此之外，Java GC日志分析還提供了豐富的GC性能指標，幫助用戶評估GC性能，指導JVM參數的調整，改善應用整體運行狀態。

差異分析

有時我們需要對比查看多份分析結果，比如查看應用一小時時間間隔的兩份分析結果，以此來判斷應用某些指標的變化趨勢，并進一步做故障排查，針對這種需求，我們提供了差異分析，它將兩次分析結果一起呈現，方便用戶對比。差異分析并非新功能，它依賴其他分析能力，只是對分析結果的重新組合、呈現。