课程概要

案例背景介绍：
Spark社区对于JVM平台原始支持甚少，在京东的做法是基于京东现有JDJDK提供的JFR功能并结合Spark On Kubernetes平台构建出All-In-One监控分析与诊断系统。

解决思路/成功要点：
JFR功能有众多优点，是Oracle官方提供的监控诊断系统，深入JVM内部无缝集成，性能开发不超过3%。然而JFR功能在JDK1.8是商业特性，我们做法是将Open jdk jfr patch合入到公司主流的jdk版本中，以便业务部门轻量级升级便可享用未来版本的功能。

成果：
基于Cloud Nativ JVM Profiling解决了线上很多性能和资源使用问题，如JFR的名字一样，将线上环境这个黑盒子以各种维度完整复现，便于开发人员快速定位和解决问题。

听众收益

可以比较切实的体会到JFR功能特性，基于JFR发现和修复Spark中一些性能问题，JD Spark一些踩坑案例，介绍京东Spark在JVM层面的一些前沿探索。