OpenJDK JFR Execution Sample事件在虚拟线程下采样偏差？ExecutionSampler与vthread stack walk - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

OpenJDK JFR Execution Sample事件在虚拟线程下的采样偏差分析与 ExecutionSampler 优化

各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常有趣且重要的主题：OpenJDK JFR（Java Flight Recorder）中的Execution Sample事件，在虚拟线程（Virtual Threads）环境下可能出现的采样偏差，以及如何利用ExecutionSampler来缓解甚至避免这些问题。

首先，我们需要明确几个关键概念。

1. Java Flight Recorder (JFR)

JFR 是一个强大的性能监控和分析工具，内置于 Oracle JDK 和 OpenJDK 中。它以低开销的方式收集 JVM 运行时的各种事件，包括 CPU 使用率、内存分配、线程活动等等。这些数据可以帮助我们诊断性能瓶颈、内存泄漏以及其他运行时问题。

2. Execution Sample事件

Execution Sample事件是 JFR 中最常用的事件之一。它定期记录线程的当前执行栈，从而让我们能够了解 CPU 时间都花在了哪些方法上。通过分析 Execution Sample事件，我们可以快速定位性能热点。

3. 虚拟线程 (Virtual Threads)

虚拟线程是 Java 21 中引入的一个重要特性，它是一种轻量级的线程实现，允许开发者创建和管理大量的并发任务，而无需担心底层操作系统线程的限制。虚拟线程由 JVM 管理，而不是由操作系统直接管理。

4. 采样偏差 (Sampling Bias)

采样偏差是指在采样过程中，某些样本被选择的概率高于其他样本，导致最终的统计结果不能真实反映总体情况。在 JFR 的上下文中，如果某些线程的执行栈被采样的概率高于其他线程，就会导致采样偏差。

为什么虚拟线程环境下可能出现采样偏差？

在传统的线程模型中（平台线程，Platform Threads），每个 Java 线程都对应一个底层的操作系统线程。JFR 的 Execution Sample事件通常基于操作系统的定时器中断来实现采样。这意味着，每个操作系统线程都有机会被采样，并且采样的概率相对均匀。

然而，虚拟线程的情况有所不同。虚拟线程由 JVM 管理，它们运行在少量的平台线程（通常是 ForkJoinPool 的 worker 线程）之上。当一个虚拟线程被阻塞时，JVM 会将其从平台线程上卸载，允许其他虚拟线程运行。这个过程被称为“卸载（Unmount）”和“挂载（Mount）”。

由于 JFR 的采样器通常基于平台线程，它可能无法准确地捕捉到虚拟线程的执行栈。例如，如果一个虚拟线程频繁地被卸载和挂载，它被采样的概率可能会低于那些长时间运行在平台线程上的虚拟线程。更糟糕的是，如果一个虚拟线程在被卸载期间被采样，可能会记录到错误的执行栈，甚至根本无法记录到有效的栈信息。

ExecutionSampler 的作用

jdk.internal.platform.ExecutionSampler 是一个 JVM 内部类，它提供了一种更灵活、更精确的采样机制。ExecutionSampler 允许我们在 Java 代码中主动触发采样，而不是依赖于操作系统的定时器中断。这使得我们可以更好地控制采样的时机和频率，从而缓解虚拟线程环境下的采样偏差。

如何使用 ExecutionSampler

下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用 ExecutionSampler。

import jdk.internal.platform.ExecutionSampler;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class VirtualThreadSamplingExample {

    private static final ExecutionSampler sampler = ExecutionSampler.instance();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();

        // 创建一些虚拟线程任务
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Future<Void> future = executor.submit(new MyTask(i));
        }

        // 等待一段时间，让任务执行
        Thread.sleep(5000);

        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);

        System.out.println("Done.");
    }

    static class MyTask implements Callable<Void> {
        private final int id;

        MyTask(int id) {
            this.id = id;
        }

        @Override
        public Void call() throws Exception {
            while (true) {
                // 模拟一些 CPU 密集型的工作
                doSomeWork();

                // 使用 ExecutionSampler 触发采样
                if (ThreadLocalRandom.current().nextDouble() < 0.01) { // 1% 的概率
                    sampler.sample(Thread.currentThread());
                }

                // 稍微休息一下
                Thread.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10));
            }
        }

        private void doSomeWork() {
            double result = 0;
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                result += Math.sin(i);
            }
        }
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个使用虚拟线程的 ExecutorService，并提交了 10 个 MyTask 任务。每个 MyTask 任务会循环执行一些 CPU 密集型的工作，并且以 1% 的概率使用 sampler.sample(Thread.currentThread()) 触发采样。

代码解释：

ExecutionSampler.instance(): 获取 ExecutionSampler 的单例实例。
Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor(): 创建一个虚拟线程池。
sampler.sample(Thread.currentThread()): 这个是关键。它会强制 JFR 记录当前线程的执行栈。我们在这里以一定的概率触发采样，目的是为了模拟更真实的场景，并且避免过度采样。

如何运行和分析示例

编译代码: 使用 javac VirtualThreadSamplingExample.java --enable-preview --source 21 编译代码。注意，需要使用 JDK 21 或更高版本，并且启用预览特性。
运行代码并生成 JFR 文件: 使用以下命令运行代码，并生成 JFR 文件：
```
java -XX:StartFlightRecording=duration=10s,filename=vt_sampling.jfr --enable-preview VirtualThreadSamplingExample.java
```
这个命令会启动 JFR 记录，持续 10 秒，并将结果保存到 vt_sampling.jfr 文件中。
使用 JDK Mission Control (JMC) 分析 JFR 文件: 打开 JMC，加载 vt_sampling.jfr 文件，然后查看 "CPU Usage" 视图。你应该能够看到 MyTask 任务的执行栈信息。

ExecutionSampler 的优势

更精确的采样: ExecutionSampler 允许我们在 Java 代码中精确地控制采样的时机，避免了操作系统定时器中断带来的不确定性。
更好的虚拟线程支持: ExecutionSampler 可以更好地捕捉到虚拟线程的执行栈，即使虚拟线程频繁地被卸载和挂载。
更灵活的采样策略: ExecutionSampler 允许我们根据应用程序的特点，定制不同的采样策略。例如，我们可以根据线程的优先级、CPU 使用率等因素，动态地调整采样频率.

ExecutionSampler 的局限性

需要手动插入采样代码: 使用 ExecutionSampler 需要手动在代码中插入采样代码，这可能会增加代码的复杂性。
可能引入性能开销: 过度使用 ExecutionSampler 可能会引入性能开销。因此，需要谨慎地选择采样的时机和频率。
属于内部 API: jdk.internal.platform.ExecutionSampler 是一个内部 API，这意味着它可能会在未来的 JDK 版本中被修改或删除。因此，在使用时需要注意风险。

如何选择合适的采样策略

选择合适的采样策略取决于应用程序的特点和性能需求。以下是一些建议：

对于 CPU 密集型应用: 可以采用较低的采样频率，例如每秒采样 100 次。
对于 I/O 密集型应用: 可以采用较高的采样频率，例如每秒采样 1000 次。
对于混合型应用: 可以根据线程的类型，动态地调整采样频率。例如，对于 CPU 密集型的线程，可以采用较低的采样频率；对于 I/O 密集型的线程，可以采用较高的采样频率。

ExecutionSampler 与 vthread stack walk 的关系

ExecutionSampler 通过主动触发采样，可以获取到虚拟线程在特定时刻的执行栈信息。然而，这仍然依赖于 JVM 如何在内部进行栈遍历（Stack Walk）。虚拟线程的栈结构与平台线程有所不同， JVM 需要能够正确地遍历虚拟线程的栈帧，才能获得准确的执行栈信息。

这意味着 ExecutionSampler 的有效性，也取决于 JVM 内部的虚拟线程栈遍历算法的正确性和效率。如果 JVM 的栈遍历算法存在问题，即使使用 ExecutionSampler 强制采样，也可能无法获得准确的执行栈信息。

未来的发展方向

JFR 对虚拟线程的更好支持: 未来的 JDK 版本可能会提供对虚拟线程的更好支持，例如自动识别虚拟线程，并采用更合适的采样策略。
更高级的采样 API: 未来的 JDK 版本可能会提供更高级的采样 API，允许开发者更灵活地控制采样的过程。
基于 AI 的采样策略: 未来可能会出现基于 AI 的采样策略，可以根据应用程序的运行时行为，自动调整采样频率和采样位置。

一个更复杂的例子：模拟高并发的 HTTP 服务

为了更真实地模拟虚拟线程的应用场景，我们来创建一个模拟高并发 HTTP 服务的例子。

import jdk.internal.platform.ExecutionSampler;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class VirtualThreadHttpServer {

    private static final ExecutionSampler sampler = ExecutionSampler.instance();
    private static final int NUM_REQUESTS = 1000;
    private static final String TARGET_URL = "https://www.example.com"; // Replace with a real URL

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        AtomicInteger completedRequests = new AtomicInteger(0);

        long startTime = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < NUM_REQUESTS; i++) {
            final int requestId = i;
            executor.submit(() -> {
                try {
                    HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                            .uri(URI.create(TARGET_URL))
                            .build();

                    long requestStartTime = System.nanoTime();
                    HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
                    long requestEndTime = System.nanoTime();

                    // Simulate some processing
                    simulateProcessing(response.body().length());

                    // Sampling
                    if (ThreadLocalRandom.current().nextDouble() < 0.005) { // 0.5% chance
                        sampler.sample(Thread.currentThread());
                    }

                    completedRequests.incrementAndGet();
                    long duration = (requestEndTime - requestStartTime) / 1_000_000; // ms
                    System.out.println("Request " + requestId + " completed in " + duration + "ms, Status: " + response.statusCode());

                } catch (IOException | InterruptedException e) {
                    System.err.println("Request " + requestId + " failed: " + e.getMessage());
                }
                return null;
            });
        }

        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS);

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long totalTime = endTime - startTime;

        System.out.println("Completed " + completedRequests.get() + " requests in " + totalTime + "ms.");
    }

    private static void simulateProcessing(int dataSize) {
        // Simulate CPU-bound processing based on data size
        double result = 0;
        for (int i = 0; i < dataSize * 100; i++) {
            result += Math.sin(i);
        }
    }
}

这个例子做了什么？

高并发请求: 模拟发送 1000 个 HTTP 请求到 TARGET_URL (请替换成真实的 URL)。
虚拟线程池: 使用虚拟线程池处理并发请求。
模拟处理: simulateProcessing 函数模拟对响应数据的处理，占用一定的 CPU 时间。
采样: 以 0.5% 的概率使用 ExecutionSampler 对线程进行采样。

运行和分析这个例子

与之前的例子类似，你需要编译、运行代码并生成 JFR 文件，然后使用 JMC 分析。

在这个例子中，你应该能够观察到虚拟线程在处理 HTTP 请求和模拟处理时，CPU 使用情况的分布。通过分析 JFR 文件，你可以了解哪些代码段占用了最多的 CPU 时间，从而找到性能瓶颈。

需要注意的事项

网络延迟: HTTP 请求的性能受到网络延迟的影响。为了更准确地分析 CPU 使用情况，建议选择一个响应速度较快的 TARGET_URL，或者在本地搭建一个简单的 HTTP 服务器。
CPU 资源: 确保你的机器有足够的 CPU 资源来运行这个例子。如果 CPU 资源不足，可能会导致采样结果失真。
采样频率: 根据实际情况调整采样频率。如果采样频率过高，可能会引入性能开销；如果采样频率过低，可能会错过一些重要的信息。

表格总结

特性/概念	描述	优点	缺点	适用场景
JFR Execution Sample	定期记录线程的执行栈，用于分析 CPU 使用情况。	内置于 JDK，开销较低。	在虚拟线程环境下可能出现采样偏差。	适用于分析平台线程的 CPU 使用情况。
虚拟线程	一种轻量级的线程实现，允许创建和管理大量的并发任务。	高并发，低开销。	需要 JVM 的支持，栈信息采样可能不准确。	适用于高并发，I/O 密集型的应用。
ExecutionSampler	允许在 Java 代码中主动触发采样，可以更精确地控制采样的时机和频率。	更精确的采样，更好的虚拟线程支持，更灵活的采样策略。	需要手动插入采样代码，可能引入性能开销，属于内部 API。	适用于需要精确控制采样时机，并且对虚拟线程进行性能分析的应用。
Stack Walk	JVM 内部的栈遍历算法，用于获取线程的执行栈信息。	是获取执行栈信息的关键。	虚拟线程的栈结构复杂，栈遍历算法的正确性和效率直接影响采样结果的准确性。	所有需要获取执行栈信息（例如 JFR， ExecutionSampler）的场景。

最后的一些思考

虚拟线程的引入给 Java 带来了新的并发编程模式，但也带来了一些新的挑战。我们需要不断学习和探索，才能充分利用虚拟线程的优势，并避免潜在的问题。ExecutionSampler 为我们提供了一种解决虚拟线程采样偏差的手段，但它并非银弹。我们需要结合实际情况，选择合适的采样策略，才能获得准确和有用的性能数据。

希望今天的分享能够帮助大家更好地理解 JFR 和虚拟线程，并在实际工作中应用这些知识。

总结：虚拟线程分析，工具和未来

虚拟线程的采样存在偏差，需谨慎对待 JFR 采集的数据。
ExecutionSampler 提供了更精确的采样控制，但需注意使用方式。
未来 JFR 对虚拟线程的支持会更加完善，值得期待。

OpenJDK JFR Execution Sample事件在虚拟线程下的采样偏差分析与 ExecutionSampler 优化

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