OpenJDK JFR Streaming API实时事件订阅告警：RecordingStream与jfr tool

大家好，今天我们来深入探讨OpenJDK Flight Recorder (JFR) 的Streaming API，以及如何利用它实现实时事件订阅告警。我们将对比RecordingStream和传统的jfr tool方式，并展示如何构建一个实时监控系统，并结合实际代码示例，逐步讲解实现过程。

JFR 简介

OpenJDK Flight Recorder (JFR) 是一个低开销的分析和诊断工具，内置于HotSpot JVM中。它可以记录JVM运行时的各种事件，如CPU使用率、内存分配、垃圾回收、锁竞争等。这些数据可以帮助我们分析应用程序的性能瓶颈，诊断问题，并进行优化。

JFR有两种使用方式：

基于文件的录制 (File-based Recording): 将事件数据写入磁盘文件（.jfr），然后使用jfr tool或者Java Mission Control (JMC) 等工具进行分析。
流式录制 (Streaming Recording): 通过JFR Streaming API，实时订阅事件流，无需将数据写入文件，实现实时监控和告警。

两种方式的对比：`RecordingStream` vs `jfr tool`

特性	`RecordingStream` (Streaming API)	`jfr tool` (基于文件)
实时性	实时事件流，延迟低	离线分析，有延迟
资源消耗	根据订阅事件和处理逻辑决定	文件存储，IO开销
编程复杂度	较高，需要编写代码处理事件	较低，使用命令行工具
适用场景	实时监控、告警、动态调整	离线分析、性能诊断

jfr tool (基于文件)

jfr tool是JDK自带的命令行工具，用于控制JFR录制和分析.jfr文件。例如，我们可以使用以下命令启动一个10秒的录制，并将结果保存到myrecording.jfr文件中：

jcmd <pid> JFR.start duration=10s filename=myrecording.jfr

然后，可以使用jfr print命令打印.jfr文件中的事件信息：

jfr print myrecording.jfr

或者使用jfr summary获取录制的摘要信息：

jfr summary myrecording.jfr

虽然jfr tool功能强大，但它主要用于离线分析。我们需要先将数据写入文件，然后才能进行分析，无法实现实时监控。

RecordingStream (Streaming API)

RecordingStream是JFR Streaming API的核心类，它允许我们实时订阅JFR事件流。我们可以通过编程方式配置事件过滤器，并注册事件监听器，当事件发生时，监听器会被调用，我们可以对事件进行处理，例如计算指标、发送告警等。

使用`RecordingStream`实现实时告警的步骤

创建RecordingStream实例： 使用new RecordingStream()创建实例。
配置事件过滤器： 使用enable(String eventName)方法指定要订阅的事件类型。可以使用通配符*匹配所有事件。也可以指定事件的阈值，例如enable("jdk.CPULoad").withThreshold(Duration.ofMillis(100))。
注册事件监听器： 使用onEvent(String eventName, Consumer<RecordedEvent> handler)方法注册事件监听器。当指定的事件发生时，handler会被调用。
启动RecordingStream： 使用start()方法启动事件流。
处理事件： 在事件监听器中，我们可以对事件数据进行处理，例如计算指标、发送告警等。
停止RecordingStream： 使用close()方法停止事件流。

代码示例：监控CPU负载并发送告警

下面是一个简单的示例，演示如何使用RecordingStream监控CPU负载，当CPU负载超过阈值时，发送告警。

import jdk.jfr.*;
import jdk.jfr.consumer.*;
import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import java.util.function.Consumer;

public class CPUMonitor {

    private static final double CPU_THRESHOLD = 80.0; // CPU 使用率阈值
    private static final AtomicBoolean alertSent = new AtomicBoolean(false); // 避免重复发送告警

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        try (RecordingStream rs = new RecordingStream()) {

            // 配置事件过滤器，订阅CPU负载事件，并设置阈值（可选）
            rs.enable("jdk.CPULoad").withPeriod(Duration.ofSeconds(1)); // 每秒采样一次

            // 注册事件监听器
            rs.onEvent("jdk.CPULoad", event -> {
                double jvmUser = event.getDouble("jvmUser"); // JVM 用户态 CPU 使用率
                double jvmSystem = event.getDouble("jvmSystem"); // JVM 系统态 CPU 使用率
                double machineTotal = event.getDouble("machineTotal"); // 机器总 CPU 使用率

                System.out.println("JVM User CPU: " + jvmUser + "%");
                System.out.println("JVM System CPU: " + jvmSystem + "%");
                System.out.println("Machine Total CPU: " + machineTotal + "%");

                if (machineTotal > CPU_THRESHOLD && alertSent.compareAndSet(false, true)) {
                    sendAlert("CPU usage exceeds " + CPU_THRESHOLD + "%: " + machineTotal + "%");
                } else if (machineTotal <= CPU_THRESHOLD) {
                    // 当CPU使用率降到阈值以下时，重置告警标志
                    alertSent.set(false);
                }
            });

            // 启动事件流
            rs.start();

            // 等待一段时间 (例如 60 秒)
            Thread.sleep(60000);

        } // RecordingStream 会自动关闭
    }

    private static void sendAlert(String message) {
        System.err.println("ALERT: " + message);
        // 在实际应用中，这里可以发送邮件、短信、或其他告警通知
    }
}

代码解释：

CPU_THRESHOLD: 定义了CPU使用率的告警阈值，设置为80%。
alertSent: 使用AtomicBoolean保证告警只发送一次，避免重复告警。
RecordingStream rs = new RecordingStream(): 创建RecordingStream实例，用于订阅JFR事件流。
rs.enable("jdk.CPULoad").withPeriod(Duration.ofSeconds(1)): 启用jdk.CPULoad事件，并设置采样周期为1秒。 withPeriod方法可以限制事件的频率，避免事件过于频繁。
rs.onEvent("jdk.CPULoad", event -> { ... }): 注册jdk.CPULoad事件的监听器。当jdk.CPULoad事件发生时，该Lambda表达式会被调用。
event.getDouble("jvmUser")、event.getDouble("jvmSystem")、event.getDouble("machineTotal"): 从RecordedEvent对象中获取JVM用户态CPU使用率、JVM系统态CPU使用率和机器总CPU使用率。
if (machineTotal > CPU_THRESHOLD && alertSent.compareAndSet(false, true)): 判断CPU使用率是否超过阈值，并且是否已经发送过告警。如果超过阈值且未发送过告警，则调用sendAlert方法发送告警。 compareAndSet(false, true)是AtomicBoolean的一个原子操作，用于保证在多线程环境下只发送一次告警。
sendAlert(String message): 发送告警的模拟方法。在实际应用中，可以将告警信息发送到邮件、短信或其他告警系统。
rs.start(): 启动事件流。
Thread.sleep(60000): 让程序运行一段时间，以便收集JFR事件。
rs.close() (try-with-resources): 关闭RecordingStream，释放资源。

编译和运行：

确保JDK版本大于11。
编译代码：javac CPUMonitor.java
运行代码：java CPUMonitor

如果CPU使用率超过80%，你将在控制台上看到告警信息。

深入配置`RecordingStream`

除了enable(String eventName)和onEvent(String eventName, Consumer<RecordedEvent> handler)方法，RecordingStream还提供了其他方法，用于更精细地配置事件过滤器和处理事件。

enable(String eventName, Predicate<RecordedEvent> predicate): 可以使用Predicate接口定义更复杂的事件过滤器。例如，可以只订阅GC持续时间超过1秒的GC事件。

rs.enable("jdk.GarbageCollection")
  .withPredicate(event -> event.getDuration("duration").toMillis() > 1000)
  .onEvent(event -> {
      System.out.println("Long GC duration: " + event.getDuration("duration"));
  });

onMetadata(Consumer<MetadataEvent> handler): 注册元数据事件监听器。元数据事件包含JFR录制的配置信息，例如事件类型、阈值等。
```
rs.onMetadata(metadataEvent -> {
    System.out.println("Recording metadata: " + metadataEvent.toString());
});
```
onError(Consumer<Throwable> handler): 注册错误事件监听器。当JFR录制发生错误时，该监听器会被调用。
```
rs.onError(throwable -> {
    System.err.println("Error during recording: " + throwable.getMessage());
});
```
onClose(Runnable action): 注册关闭事件监听器。当RecordingStream关闭时，该监听器会被调用。
```
rs.onClose(() -> {
    System.out.println("Recording stream closed.");
});
```
await(Duration duration): 等待指定的时间，直到事件流停止。
```
rs.start();
rs.await(Duration.ofSeconds(10)); // 等待 10 秒
```

使用`jfr tool`进行初步探索和验证

虽然RecordingStream用于实时监控，但我们也可以使用jfr tool进行初步探索和验证，了解JFR事件的结构和数据。

启动一个短时间的JFR录制：

jcmd <pid> JFR.start duration=5s filename=test.jfr

使用jfr print命令打印.jfr文件中的jdk.CPULoad事件：
```
jfr print test.jfr | grep jdk.CPULoad
```
这将打印出所有jdk.CPULoad事件的详细信息，包括事件名称、时间戳、JVM用户态CPU使用率、JVM系统态CPU使用率和机器总CPU使用率。通过分析这些数据，我们可以了解jdk.CPULoad事件的结构，并确定我们需要使用的字段。
使用jfr summary命令获取录制的摘要信息：
```
jfr summary test.jfr
```
这将打印出录制的摘要信息，包括事件类型、事件数量、录制时长等。

构建更完善的实时监控系统

上面的示例只是一个简单的演示，实际的实时监控系统需要更完善的设计和实现。

1. 灵活的配置：

将告警阈值、事件类型、采样周期等配置信息外部化，例如使用配置文件或环境变量，方便修改和管理。

2. 可扩展的事件处理：

使用插件式架构，允许用户自定义事件处理逻辑，例如计算指标、发送告警、存储数据等。

3. 可靠的告警机制：

使用消息队列或可靠的传输协议，保证告警信息能够及时送达。

4. 监控和管理界面：

提供Web界面或命令行工具，用于监控JFR录制的状态、配置告警规则、查看告警历史等。

5. 集成现有监控系统：

将JFR实时监控系统与现有的监控系统集成，例如Prometheus、Grafana等，实现统一的监控和管理。

代码示例：使用配置文件配置告警阈值

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.time.Duration;
import java.util.Properties;

import jdk.jfr.RecordingStream;

public class ConfigurableCPUMonitor {

    private static double CPU_THRESHOLD;

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 加载配置文件
        Properties properties = new Properties();
        try (FileInputStream input = new FileInputStream("config.properties")) {
            properties.load(input);
        } catch (IOException ex) {
            System.err.println("Error loading config.properties: " + ex.getMessage());
            CPU_THRESHOLD = 80.0; // 默认值
        }

        // 从配置文件中读取CPU阈值
        CPU_THRESHOLD = Double.parseDouble(properties.getProperty("cpu.threshold", "80.0"));

        try (RecordingStream rs = new RecordingStream()) {
            rs.enable("jdk.CPULoad").withPeriod(Duration.ofSeconds(1));

            rs.onEvent("jdk.CPULoad", event -> {
                double machineTotal = event.getDouble("machineTotal");

                System.out.println("Machine Total CPU: " + machineTotal + "%");

                if (machineTotal > CPU_THRESHOLD) {
                    sendAlert("CPU usage exceeds " + CPU_THRESHOLD + "%: " + machineTotal + "%");
                }
            });

            rs.start();
            Thread.sleep(60000);

        }
    }

    private static void sendAlert(String message) {
        System.err.println("ALERT: " + message);
    }
}

config.properties文件示例：

cpu.threshold=90.0

在这个示例中，我们将CPU阈值配置在config.properties文件中。程序启动时，会加载配置文件，并从中读取CPU阈值。如果配置文件不存在或读取失败，则使用默认值80.0。这样，我们可以通过修改配置文件来调整告警阈值，而无需修改代码。

JFR Streaming API的优势与局限

优势：

低开销： JFR本身是低开销的，Streaming API也继承了这一特性，可以实时监控JVM运行状态，而不会对应用程序性能产生明显影响。
实时性： 可以实时订阅事件流，实现毫秒级的监控和告警。
灵活性： 可以灵活地配置事件过滤器和事件处理逻辑，满足不同的监控需求。
可扩展性： 可以通过插件式架构扩展事件处理能力，集成现有监控系统。

局限：

编程复杂度： 需要编写代码处理事件，相对于jfr tool，编程复杂度较高。
学习曲线： 需要了解JFR事件的结构和数据，有一定的学习曲线。
资源消耗： 事件处理逻辑会消耗一定的CPU和内存资源，需要根据实际情况进行优化。

最佳实践

选择合适的事件： 只订阅需要的事件，避免订阅过多的事件，增加资源消耗。
优化事件处理逻辑： 尽可能减少事件处理逻辑的计算量，避免阻塞事件流。
使用线程池： 将事件处理逻辑放到线程池中执行，避免阻塞主线程。
监控JFR录制状态： 监控JFR录制的状态，例如事件丢失、错误等，及时发现并解决问题。
定期清理告警信息： 定期清理过期的告警信息，避免占用过多的存储空间。

未来发展方向

更强大的事件过滤： 提供更灵活、更强大的事件过滤机制，例如支持正则表达式、脚本语言等。
更丰富的事件处理： 提供更丰富的事件处理能力，例如支持事件聚合、事件关联等。
更易用的API： 简化JFR Streaming API的使用方式，降低学习曲线。
与云原生技术的集成： 与Kubernetes、Prometheus等云原生技术集成，提供更完善的云原生监控解决方案。

最后的一些建议

总而言之，JFR Streaming API是构建实时监控告警系统的强大工具。通过合理配置事件过滤器和事件处理逻辑，我们可以实时了解JVM运行状态，及时发现并解决问题。在实际应用中，我们需要根据具体需求选择合适的事件、优化事件处理逻辑，并集成现有监控系统，构建一个完善的实时监控解决方案。

希望今天的分享能帮助大家更好地理解和使用JFR Streaming API。

持续探索与优化

通过实践不断优化，才能更好发挥JFR Streaming API的价值。结合实际业务场景，构建可靠的实时监控告警系统是关键。