Java中JDK14的新特性之JFR,JMC和JFR事件流(推荐)

简介

Java Flight Recorder（JFR）是JVM的诊断和性能分析工具。它可以收集有关JVM以及在其上运行的Java应用程序的数据。JFR是集成到JVM中的，所以JFR对JVM的性能影响非常小，我们可以放心的使用它。

一般来说，在使用默认配置的时候，性能影响要小于1%。

JFR的历史很久远了。早在Oracle2008年收购BEA的时候就有了。JFR一般和JMC（Java Mission Control）协同工作。

JFR是一个基于事件的低开销的分析引擎，具有高性能的后端，可以以二进制格式编写事件，而JMC是一个GUI工具，用于检查JFR创建的数据文件。

这些工具最早是在BEA的JRockit JVM中出现的，最后被移植到了Oracle JDK。最开始JFR是商用版本，但是在JDK11的时候，JFR和JMC完全开源了，这意味着我们在非商用的情况下也可以使用了。

而在今天的JDK 14中，引入了一个新的JFR特性叫做JFR Event Streaming，我们将在本文中详细讲解。

先介绍一下JFR和JMC。

JFR

上面我们简单的介绍了一下JFR。JFR是JVM的调优工具，通过不停的收集JVM和java应用程序中的各种事件，从而为后续的JMC分析提供数据。

Event是由三部分组成的：时间戳，事件名和数据。同时JFR也会处理三种类型的Event：持续一段时间的Event，立刻触发的Event和抽样的Event。

为了保证性能的最新影响，在使用JFR的时候，请选择你需要的事件类型。

JFR从JVM中搜集到Event之后，会将其写入一个小的thread-local缓存中，然后刷新到一个全局的内存缓存中，最后将缓存中的数据写到磁盘中去。

或者你可以配置JFR不写到磁盘中去，但是这样缓存中只会保存部分events的信息。这也是为什么会有JDK14 JEP 349的原因。

开启JFR有很多种方式，这里我们关注下面两种：

1.添加命令行参数

-XX:StartFlightRecording:<options>

启动命令行参数的格式如上所述。

JFR可以获取超过一百种不同类型的元数据。如果要我们一个个来指定这些元数据，将会是一个非常大的功能。所以JDK已经为我们提供了两个默认的profile：default.jfc and profile.jfc。

其中 default.jfc 是默认的记录等级，对JVM性能影响不大，适合普通的，大部分应用程序。而profile.jfc包含了更多的细节，对性能影响会更多一些。

如果你不想使用默认的两个jfc文件，也可以按照你自己的需要来创建。

下面看一个更加完整的命令行参数：

-XX:StartFlightRecording:disk=true,filename=/tmp/customer.jfr,maxage=5h,settings=profile

上面的命令会创建一个最大age是5h的profile信息文件。

1.使用jcmd

命令行添加参数还是太麻烦了，如果我们想动态添加JFR，则可以使用jcmd命令。

jcmd <pid> JFR.start name=custProfile settings=default
jcmd <pid> JFR.dump filename=custProfile.jfr
jcmd <pid> JFR.stop

上面的命令在一个运行中的JVM中启动了JFR，并将统计结果dump到了文件中。

上面的custProfile.jfr是一个二进制文件，为了对其进行分析，我们需要和JFR配套的工具JMC。

JMC

JDK Mission Control 是一个用于对 Java 应用程序进行管理、监视、概要分析和故障排除的工具套件。

在JDK14中，JMC是独立于JDK单独发行的。我们可以下载之后进行安装。

我们先启动一个程序，用于做JFR的测试。

@Slf4j
public class ThreadTest {

  public static void main(String[] args) {
    ExecutorService executorService= Executors.newFixedThreadPool(10);
    Runnable runnable= ()->{
      while(true){
        log.info(Thread.currentThread().getName());
        try {
          Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
          log.error(e.getMessage(),e);
        }
      }
    };

    for(int i=0; i<10; i++){
      executorService.submit(runnable);
    }
  }
}

很简单的一个程序，启动了10个线程，我们启动这个程序。

然后再去看看JMC的界面：

我们可以看到在界面的左边已经可以看到运行在本机的ThreadTest程序了。

点击MBean服务器，可以看到该java程序的面板信息，里面包含CPU，堆栈信息。

在下面有7个tab分别是概览，MBean浏览器，触发器，系统，内存，线程，和诊断命令。

通过下面的tab我们可以获得更加详细的java程序的信息，并且通过触发器和诊断命令，我们还可以对目标java程序的JVM发送命令。

JMC非常强大，也有很多功能，具体的细节大家可以自己运行去体会。

因为本文主要是将JFR，下面我们将讲解如何在JMC中创建JFR和分析JFR。

创建JFR

上面右侧的MBean服务器下就是飞行记录器了，也就是我们的目标。

点击飞行记录器：

我们就可以开始创建一个JFR了。

目标文件就是JFR的生成地址，名称可以自己随便起一个，记录时间表示需要记录多长时间范围之内的JFR。

点下一步：

这一步可以选择更加详细的JVM参数。

点下一步：

这里，我们可以选择需要监控的Profile事件选项。可以按照你的需要进行选择。

最后点完成创建JFR。

分析JFR

上面我们的JFR记录了1分钟的Profile，在1分钟之后，我们可以看到目标JFR文件生成了。

生成完JFR之后，JMC会自动打开生成的JFR文件，我们得到一个大纲视图。

里面包含java应用程序，JVM内部，环境和事件浏览器。

事件浏览器中列出了我们在1分钟之内监控的事件。

JMC浏览器不仅可以监控本机的应用程序，也可以监控远程的应用程序。由于JMC的连接是通过JMX协议，所以远程java程序需要开启JMX协议的支持。

JFR事件

JMC好用是好用，但是要一个一个的去监听JFR文件会很繁琐。接下来我们来介绍一下怎么采用写代码的方式来监听JFR事件。

还是上面的图，如果我们想通过程序来获取“Class Loading Statistics"的信息，可以这样做。

上图的右侧是具体的信息，我们可以看到主要包含三个字段：开始时间，Loaded Class Count和 Unloaded Class Count。

我们的思路就是使用jdk.jfr.consumer.RecordingFile去读取生成的JFR文件，然后对文件中的数据进行解析。

相应代码如下：

@Slf4j
public class JFREvent {

  private static Predicate<RecordedEvent> testMaker(String s) {
    return e -> e.getEventType().getName().startsWith(s);
  }

  private static final Map<Predicate<RecordedEvent>,
      Function<RecordedEvent, Map<String, String>>> mappers =
      Map.of(testMaker("jdk.ClassLoadingStatistics"),
          ev -> Map.of("start", ""+ ev.getStartTime(),
              "Loaded Class Count",""+ ev.getLong("loadedClassCount"),
              "Unloaded Class Count", ""+ ev.getLong("unloadedClassCount")
          ));

  @Test
  public void readJFRFile() throws IOException {
    RecordingFile recordingFile = new RecordingFile(Paths.get("/Users/flydean/flight_recording_1401comflydeaneventstreamThreadTest21710.jfr"));
    while (recordingFile.hasMoreEvents()) {
      var event = recordingFile.readEvent();
      if (event != null) {
        var details = convertEvent(event);
        if (details == null) {
          // details为空
        } else {
          // 打印目标
          log.info("{}",details);
        }
      }
    }
  }

  public Map<String, String> convertEvent(final RecordedEvent e) {
    for (var ent : mappers.entrySet()) {
      if (ent.getKey().test(e)) {
        return ent.getValue().apply(e);
      }
    }
    return null;
  }
}

注意，在convertEvent方法中，我们将从文件中读取的Event转换成了map对象。

在构建map时，我们先判断Event的名字是不是我们所需要的jdk.ClassLoadingStatistics，然后将Event中其他的字段进行转换。最后输出。

运行结果：

{start=2020-04-29T02:18:41.770618136Z, Loaded Class Count=2861, Unloaded Class Count=0}
...

可以看到输出结果和界面上面是一样的。

JFR事件流

讲了这么多，终于到我们今天要讲的内容了：JFR事件流。

上面的JFR事件中，我们需要去读取JFR文件，进行分析。但是文件是死的，人是活的，每次分析都需要先生成JFR文件简直是太复杂了。是个程序员都不能容忍。

在JFR事件流中，我们可以监听Event的变化，从而在程序中进行相应的处理。这样不需要生成JFR文件也可以监听事件变化。

public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
    //default or profile 两个默认的profiling configuration files
    Configuration config = Configuration.getConfiguration("default");
    try (var es = new RecordingStream(config)) {
      es.onEvent("jdk.GarbageCollection", System.out::println);
      es.onEvent("jdk.CPULoad", System.out::println);
      es.onEvent("jdk.JVMInformation", System.out::println);
      es.setMaxAge(Duration.ofSeconds(10));
      es.start();
    }
  }

看看上面的例子。我们通过Configuration.getConfiguration("default")获取到了默认的default配置。

然后通过构建了default的RecordingStream。通过onEvent
方法，我们对相应的Event进行处理。

总结

本文讲解了JFR，JMC和JDK14的最新特性JFR event stream。希望能够对大家在工作中有所帮助。

本文的例子https://github.com/ddean2009/learn-java-base-9-to-20

到此这篇关于Java中JDK14的新特性之JFR,JMC和JFR事件流(推荐)的文章就介绍到这了,更多相关JDK14新特性JFR,JMC和JFR事件流内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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