JFR简介

Java Flight Recorder（JFR）是 JDK 7 Update 40 以后的版本中内置的一款工具，用于记录和分析 Java 应用程序的运行时信息和事件。它可以记录诸如 CPU 使用率、内存使用率、线程情况、方法调用信息、垃圾收集等重要信息，并将这些信息保存到二进制文件中。

Java Flight Recorder 的特点包括：

1. 低开销：Java Flight Recorder 通过在 JVM 中内置的事件处理器捕获事件信息，与其他监控工具相比，其性能损耗非常小。
2. 高效性：Java Flight Recorder 可以在生产环境下持续监控应用程序，不会对应用程序的性能产生明显的影响。
3. 可扩展性：Java Flight Recorder 的事件处理器是可扩展的，用户可以编写自己的事件处理器来监控应用程序的自定义事件。
4. 简单易用：Java Flight Recorder 集成在 JDK 中，不需要安装或配置其他软件，用户只需要通过命令行或图形界面就可以启动和停止监控。

Java Flight Recorder 可以用于诊断和调试 Java 应用程序的性能问题和错误，也可以用于分析和优化 Java 应用程序的运行状况。它可以帮助用户深入了解应用程序的运行情况和行为，提高应用程序的性能和可靠性。

数据获取

Java Flight Recorder 支持多种数据获取方式，包括：

1. 命令行工具：用户可以使用 jcmd 命令行工具启动和停止 Java Flight Recorder，也可以使用 jcmd 工具来导出和分析记录的数据。
2. Java Mission Control（JMC）：是一款图形界面工具，用于监控和分析 Java 应用程序，也可以与 Java Flight Recorder 集成，提供了丰富的报告和分析功能。
3. API：用户可以使用 Java Flight Recorder API 编写自己的事件处理器，并与 Java Flight Recorder 集成，实现自定义事件的监控和分析。

特点

Java Flight Recorder （JFR）是一种低开销的性能监控工具，它使用的是 JDK 自身的工具链和 API，因此对程序的正常运行影响非常小。

在生产环境中，Java 应用程序通常运行在高并发和高负载的情况下，因此对应用程序的性能和可靠性要求非常高。Java Flight Recorder 在这种情况下具有很高的适用性，它可以在后台以极低的开销记录应用程序的事件，并可以随时启动和停止监控，不需要重启应用程序或暂停应用程序的运行。

Java Flight Recorder 的工作原理是通过 JVM 提供的事件流 API 来记录应用程序的事件。这个 API 使用了非常少的 CPU 资源，因此对应用程序的正常运行影响非常小。对于高并发和高负载的应用程序，Java Flight Recorder 的性能损耗通常小于 1%，因此可以在生产环境中使用。

需要注意的是，在启用 Java Flight Recorder 时，需要配置合适的事件和参数，以避免产生过多的事件和记录数据，从而导致不必要的开销。同时，也需要注意控制记录数据的大小和频率，以避免占用过多的磁盘空间或网络带宽。

应用实战

要求：请基于JAVA FLIGHT RECORDER，帮忙用代码实现对当前运行进程线程、cpu、内存、磁盘、网络读写流量和延迟，以及GC情况的历史统计，并将上述统计结果保存至MYSQL监控表中。

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.oracle</groupId>
    <artifactId>jmc</artifactId>
    <version>7.1.0</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.27</version>
  </dependency>xm
</dependencies>

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;

import org.openjdk.jmc.common.item.Aggregators;
import org.openjdk.jmc.common.item.IItemCollection;
import org.openjdk.jmc.flightrecorder.JfrLoader;
import org.openjdk.jmc.flightrecorder.jdk.JdkFilters;
import org.openjdk.jmc.flightrecorder.jdk.JdkTypeIDs;

public class JfrToMysql {
    private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/monitoring";
    private static final String DB_USER = "root";
    private static final String DB_PASSWORD = "password";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis() - 60000; // 统计过去 60 秒的数据
        long endTime = System.currentTimeMillis();

        // 加载 JFR 文件
        IItemCollection items = JfrLoader.loadSync("recording.jfr", startTime, endTime);

        // 连接到 MySQL 数据库
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD)) {
            // 将 CPU 使用率存储到数据库
            List < Double > cpuData = items.apply(JdkFilters.CPU_LOAD).getAggregate(Aggregators.avg(JdkTypeIDs.CPU_LOAD));
            saveToDatabase(conn, "cpu_load", cpuData);

            // 将内存使用情况存储到数据库
            List < Long > memData = items.apply(JdkFilters.MEMORY_USED).getAggregate(Aggregators.avg(JdkTypeIDs.MEMORY_USED));
            saveToDatabase(conn, "memory_used", memData);

            // 将磁盘 IO 存储到数据库
            List < Double > diskData =
                items.apply(JdkFilters.IO).getAggregate(Aggregators.avg(JdkTypeIDs.IO_BYTES_WRITTEN));
            saveToDatabase(conn, "disk_io", diskData);

            // 将网络 IO 存储到数据库
            List < Double > netData =
                items.apply(JdkFilters.NETWORK).getAggregate(Aggregators.avg(JdkTypeIDs.NETWORK_BYTES_RECEIVED));
            saveToDatabase(conn, "network_io", netData);

            // 将延迟存储到数据库
            List < Long > latencyData =
                items.apply(JdkFilters.LATENCY).getAggregate(Aggregators.avg(JdkTypeIDs.LATENCY));
            saveToDatabase(conn, "latency", latencyData);

            // 将 GC 时间存储到数据库
            List < Long > gcData = items.apply(JdkFilters.GC).getAggregate(Aggregators.sum(JdkTypeIDs.GC_PAUSE));
            saveToDatabase(conn, "gc_pause", gcData);
        }
    }

    private static void saveToDatabase(Connection conn, String metricName, List << ? extends Number > data) throws SQLException {
        String sql = "INSERT INTO monitoring_data (metric_name, value) VALUES (?, ?)";
        try (PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql)) {
            for (Number d: data) {
                stmt.setString(1, metricName);
                stmt.setDouble(2, d.doubleValue());
                stmt.addBatch();
            }
            stmt.executeBatch();
        }
    }
}

补充说明

JFR完整的监控指标，可以参照在线文档

https://bestsolution-at.github.io/jfr-doc/openjdk-11.html