JVM的即时编译（JIT）监控：如何利用JFR事件追踪C1/C2的编译决策

JVM 即时编译 (JIT) 监控：利用 JFR 事件追踪 C1/C2 的编译决策

大家好！今天我们来深入探讨 JVM 的即时编译 (JIT) 监控，特别是如何利用 Java Flight Recorder (JFR) 事件来追踪 C1 和 C2 编译器的编译决策。JIT 编译器是 JVM 性能的关键组成部分，了解其行为对于优化 Java 应用程序至关重要。

1. JIT 编译器简介

JVM 并非直接执行 Java 字节码，而是通过解释器或 JIT 编译器执行。解释器逐条解释字节码，启动速度快，但执行效率较低。JIT 编译器则将热点代码（频繁执行的代码）编译成本地机器码，显著提升执行效率。

HotSpot JVM 中主要有两种 JIT 编译器：

• C1 编译器 (Client Compiler)：也称为 client 编译器，主要用于客户端模式，注重启动速度和低资源消耗。它执行相对简单的优化。
• C2 编译器 (Server Compiler)：也称为 server 编译器，主要用于服务器模式，注重峰值性能。它执行更复杂的优化，包括内联、循环展开、逃逸分析等。

通常，代码首先由解释器执行，当达到一定热度阈值时，会被 C1 编译。如果代码仍然很热，则会被 C2 编译。这种分层编译 (Tiered Compilation) 策略旨在在启动速度和峰值性能之间取得平衡。

2. Java Flight Recorder (JFR) 简介

Java Flight Recorder (JFR) 是一种强大的性能监控和分析工具，内置于 Oracle JDK 和 OpenJDK 中。它以低开销收集 JVM 运行时数据，包括 GC 事件、线程活动、JIT 编译事件等。JFR 数据可以用于事后分析，帮助我们诊断性能问题，优化应用程序。

JFR 通过事件 (Event) 的形式记录数据。事件是具有时间戳和相关数据的记录。JFR 提供了丰富的事件类型，涵盖 JVM 的各个方面。

3. 关键 JFR 事件：追踪 C1/C2 编译决策

要追踪 C1/C2 编译决策，我们需要关注以下 JFR 事件：

• jdk.CompilerPhase: 此事件指示了编译器的不同阶段，例如解析、优化、代码生成等。通过它可以了解编译过程中的执行步骤。
• jdk.Compilation: 此事件记录了编译任务的开始和结束，包括编译的方法、编译类型（C1 或 C2）、编译耗时等。
• jdk.Inlinee: 此事件记录了内联操作的信息，包括内联的方法、内联的原因、内联的耗时等。内联是 C2 编译器的重要优化手段。
• jdk.MethodProfile: 此事件记录了方法的 profile 信息，例如调用次数、执行时间、分支预测信息等。这些信息被 JIT 编译器用于优化决策。
• jdk.ObjectAllocationSample:记录对象分配的样本，可以辅助分析逃逸分析等优化。

这些事件提供了足够的信息，帮助我们了解 JIT 编译器的行为，并分析其编译决策。

4. 使用 JFR 监控 JIT 编译

要使用 JFR 监控 JIT 编译，我们需要执行以下步骤：

1. 启用 JFR: 启动 JVM 时，需要启用 JFR。可以通过命令行参数 -XX:StartFlightRecording 来启用 JFR。例如：

   java -XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=jit.jfr MyApp

   这个命令会启动 JFR，记录 60 秒的数据，并将数据保存到 jit.jfr 文件中。

2. 配置 JFR 事件: 可以通过 JFR 配置文件来控制 JFR 记录哪些事件。JFR 配置文件是 XML 文件，可以指定要记录的事件类型、采样频率、阈值等。默认情况下，JFR 使用 default.jfc 配置文件。我们可以根据需要创建自定义的 JFR 配置文件。

   一个简单的 JFR 配置文件如下：

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <configuration version="2.0" label="JIT Monitoring" description="Configuration for monitoring JIT compilation.">
     <event name="jdk.CompilerPhase">
       <setting name="enabled" value="true"/>
       <setting name="threshold" value="0 ms"/>
     </event>
     <event name="jdk.Compilation">
       <setting name="enabled" value="true"/>
       <setting name="threshold" value="0 ms"/>
     </event>
     <event name="jdk.Inlinee">
       <setting name="enabled" value="true"/>
       <setting name="threshold" value="0 ms"/>
     </event>
     <event name="jdk.MethodProfile">
       <setting name="enabled" value="true"/>
       <setting name="period" value="everyChunk"/>
       <setting name="stackDepth" value="10"/>
     </event>
     <event name="jdk.ObjectAllocationSample">
       <setting name="enabled" value="false"/>
     </event>
   </configuration>

   要使用自定义的 JFR 配置文件，可以通过命令行参数 -XX:FlightRecorderOptions=settings=myconfig.jfc 来指定。

3. 分析 JFR 数据: 收集到 JFR 数据后，可以使用 JDK Mission Control (JMC) 或其他 JFR 分析工具来分析数据。JMC 是 Oracle 提供的免费 JFR 分析工具，可以可视化 JFR 数据，并提供各种分析视图。

5. JFR 数据分析：实例演示

我们通过一个简单的例子来演示如何使用 JFR 数据来分析 JIT 编译决策。

public class JITExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            long result = compute(i);
            System.out.println("Result: " + result);
        }
        Thread.sleep(10000); // Give JIT time to finish
    }

    private static long compute(int input) {
        long sum = 0;
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            sum += input * i;
        }
        return sum;
    }
}

我们运行这个程序，并使用 JFR 收集数据：

java -XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=jit_example.jfr JITExample

然后，我们使用 JMC 打开 jit_example.jfr 文件。

在 JMC 中，我们可以看到以下信息：

• Compiler Activity: 这个视图显示了编译器的活动情况，包括编译方法的数量、编译耗时等。我们可以看到 C1 和 C2 编译器的活动情况。
• Method Profiling: 这个视图显示了方法的 profile 信息，包括调用次数、执行时间等。我们可以看到 compute 方法的调用次数和执行时间。
• Inlining: 这个视图显示了内联操作的信息。我们可以看到 compute 方法是否被内联。
• Code: JMC 也可以反编译JIT编译后的机器码，不过需要安装hsdis插件。

通过分析这些信息，我们可以了解 JIT 编译器是如何编译 compute 方法的。例如，我们可以看到 compute 方法被 C2 编译器编译，并且被内联到 main 方法中。

分析Compiler Activity：

在JMC的Compiler Activity视图中，我们可以看到类似以下的表格：

Compiler	Compilation Count	Total Compilation Time (ms)	Avg. Compilation Time (ms)
C1	5	2	0.4
C2	2	15	7.5

这个表格显示了C1和C2编译器的编译次数和编译耗时。我们可以看到C2编译器的编译耗时明显高于C1编译器，因为C2编译器执行了更复杂的优化。

分析Compilation事件：

在JMC中找到Compilation事件，可以找到compute方法的编译信息。 我们可能看到类似这样的信息：

• Method: JITExample.compute(I)J
• Compiler: C2
• Start Time: …
• End Time: …
• Duration: …
• Level: 4 (通常C2是Level 4)

这个信息告诉我们compute方法是由C2编译器编译的。

分析Inlinee事件：

如果compute方法被内联，我们可以在Inlinee事件中找到相关信息。 Inlinee事件会显示哪个方法被内联到哪个方法中，以及内联的原因。例如，我们可能看到类似这样的信息：

• Inlinee Method: JITExample.compute(I)J
• Caller Method: JITExample.main([Ljava/lang/String;)V
• Reason: Hot method

这个信息告诉我们compute方法被内联到main方法中，原因是compute方法是一个热点方法。

分析MethodProfile事件：

MethodProfile事件提供了方法级别的统计信息，例如方法的调用次数、执行时间、分支预测信息等。 这些信息可以帮助我们了解方法的行为，并找出潜在的优化点。

例如，我们可以看到compute方法的调用次数和执行时间。如果compute方法的执行时间很长，我们可以考虑优化compute方法。

6. 高级技巧：自定义事件和监控

除了 JFR 提供的内置事件外，我们还可以自定义事件来监控特定的应用程序行为。自定义事件可以帮助我们收集更详细的信息，并更好地理解应用程序的性能。

要创建自定义事件，我们需要定义一个 Java 类，继承自 jdk.jfr.Event 类，并使用 @Name 和 @Label 注解来指定事件的名称和标签。

import jdk.jfr.Event;
import jdk.jfr.Name;
import jdk.jfr.Label;
import jdk.jfr.Description;
import jdk.jfr.DataAmount;
import jdk.jfr.Category;

@Name("com.example.MyCustomEvent")
@Label("My Custom Event")
@Description("A custom event for monitoring specific application behavior.")
@Category({"My Application"})
public class MyCustomEvent extends Event {

    @Label("Data Value")
    @DataAmount(DataAmount.BYTES)
    public int dataValue;

    public void commit() {
        begin();
        end();
        super.commit();
    }
}

然后，我们可以在应用程序中使用这个自定义事件：

public class MyApp {

    public static void main(String[] args) {
        MyCustomEvent event = new MyCustomEvent();
        event.dataValue = 123;
        event.commit();
    }
}

自定义事件可以帮助我们监控特定的应用程序行为，并收集更详细的信息。例如，我们可以自定义事件来监控数据库查询的执行时间，或者监控缓存的命中率。

7. JIT 优化策略与 JFR 验证

JFR 不仅可以用于监控 JIT 编译，还可以用于验证 JIT 优化策略的有效性。例如，我们可以通过 JFR 观察内联是否成功，逃逸分析是否生效，以及循环展开是否提高了性能。

一些常见的 JIT 优化策略包括：

• 内联 (Inlining)：将方法调用替换为方法体，消除方法调用的开销。
• 逃逸分析 (Escape Analysis)：分析对象是否逃逸出方法或线程，如果对象没有逃逸，则可以进行栈上分配或标量替换。
• 循环展开 (Loop Unrolling)：将循环体复制多次，减少循环迭代的开销。
• 公共子表达式消除 (Common Subexpression Elimination)：消除重复计算的表达式，减少计算量。

通过 JFR，我们可以观察这些优化策略是否生效，并评估其对性能的影响。

优化策略	JFR 事件	验证方法
内联 (Inlining)	jdk.Inlinee, jdk.Compilation	观察 jdk.Inlinee 事件，查看方法是否被内联，以及内联的原因。 观察jdk.Compilation事件的机器码，验证是否包含被内联方法的代码。
逃逸分析 (Escape Analysis)	jdk.ObjectAllocationSample (间接)	虽然没有直接的逃逸分析事件，但可以通过观察对象分配的位置来推断。 如果对象分配在栈上，则说明逃逸分析生效。 另外，观察GC事件，如果GC频率降低，可能表明逃逸分析减少了堆上的对象分配。
循环展开 (Loop Unrolling)	jdk.Compilation	观察编译后的机器码，查看循环是否被展开。 循环展开会增加机器码的长度，但可以减少循环迭代的开销。
公共子表达式消除	jdk.Compilation	观察编译后的机器码，查看是否存在重复计算的表达式。 如果公共子表达式被消除，则机器码中不会存在重复计算的代码。 由于难以直接观察，可以通过对比优化前后的性能来间接验证。

8. 解决实际问题：JIT 编译优化的案例

假设我们发现一个应用程序的性能瓶颈在于一个频繁调用的方法 processData。通过 JFR 监控，我们发现 processData 方法没有被 C2 编译器编译，而是始终由 C1 编译器编译。

分析原因，我们发现 processData 方法的代码过于复杂，超过了 C2 编译器的编译阈值。为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：

1. 简化 processData 方法的代码：将 processData 方法拆分成多个更小的子方法，降低每个方法的复杂度。
2. 增加 C2 编译器的编译阈值：通过 JVM 参数 -XX:CompileThreshold 来增加 C2 编译器的编译阈值。但这可能会导致启动速度变慢。
3. 强制编译 processData 方法：通过 JVM 参数 -XX:CompileCommand=compileonly,MyClass.processData 来强制编译 processData 方法。但这可能会导致性能不稳定。

经过优化后，我们再次使用 JFR 监控，发现 processData 方法已经被 C2 编译器编译，并且性能得到了显著提升。

9. JFR 的局限性和其他工具

JFR 虽然强大，但也存在一些局限性：

• 开销：JFR 会带来一定的性能开销，虽然开销通常很小，但在对性能要求极高的场景下需要谨慎使用。
• 数据量：JFR 记录的数据量可能很大，需要足够的存储空间。
• 分析复杂性：JFR 数据的分析可能比较复杂，需要一定的专业知识。

除了 JFR 之外，还有其他一些 JVM 性能监控和分析工具，例如：

• JProfiler: 商业的 JVM 分析工具，提供更丰富的功能和更友好的界面。
• YourKit: 商业的 JVM 分析工具，也提供丰富的功能和友好的界面。
• async-profiler: 开源的 JVM profiler，使用 perf_events 收集数据，开销很小。

这些工具可以作为 JFR 的补充，帮助我们更全面地了解 JVM 的性能。

总结与回顾

我们讨论了 JVM 的 JIT 编译器，特别是 C1 和 C2 编译器，以及如何利用 Java Flight Recorder (JFR) 事件来追踪它们的编译决策。JFR 事件，如 jdk.CompilerPhase，jdk.Compilation，jdk.Inlinee 和 jdk.MethodProfile，为我们提供了深入了解 JIT 编译过程的窗口。我们还探讨了如何通过 JFR 验证 JIT 优化策略的有效性，并通过一个实际案例展示了如何利用 JFR 解决性能问题。最后，我们提到了 JFR 的局限性以及其他可用的 JVM 性能监控和分析工具。

希望今天的分享能帮助大家更好地理解 JVM 的 JIT 编译，并利用 JFR 来优化 Java 应用程序的性能。 谢谢大家！