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命令行中带 -XX:StartFlightRecording 启动，同时带 -javaagent，那么谁先启动？jfr能采集到agent启动前后资源消耗情况不？
不能，在使用 -javaagent 和 -XX:StartFlightRecording 参数启动JVM时，Java Agent 会先于 JFR 初始化，因此 JFR 无法记录 到Java Agent 初始化的资源消耗。如果对 Java Agent 启动性能有监控需求，可能需要寻找其他方法来实现。
参考 JDK 源码：https://github.com/openjdk/jdk/blob/master/src/hotspot/share/runtime/threads.cpp
// Notify JVMTI agents that VM initialization is complete - nop if no agents. JvmtiExport::post_vm_initialized();
JFR_ONLY(Jfr::on_create_vm_3();)
jfr 能采集到 jit 编译和逆 jit 编译的时间不？
可以，默认配置：https://github.com/openjdk/jdk/blob/master/src/jdk.jfr/share/conf/jfr/default.jfc
<event name="jdk.CompilerConfiguration">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
<setting name="period">beginChunk</setting>
</event>
<event name="jdk.CompilerStatistics">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
<setting name="period">1000 ms</setting>
</event>
<event name="jdk.Compilation">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
<setting name="threshold" control="compiler-compilation-threshold">1000 ms</setting>
</event>
<event name="jdk.CompilerPhase">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
<setting name="threshold" control="compiler-phase-threshold">60 s</setting>
</event>
<event name="jdk.CompilationFailure">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled-failure">false</setting>
</event>
<event name="jdk.CompilerInlining">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled-failure">false</setting>
</event>
<event name="jdk.JITRestart">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
</event>
<event name="jdk.CodeCacheConfiguration">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
<setting name="period">beginChunk</setting>
</event>
<event name="jdk.CodeCacheStatistics">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
<setting name="period">everyChunk</setting>
</event>
<event name="jdk.CodeCacheFull">
<setting name="enabled" control="compiler-enabled">true</setting>
</event>
可以查看：
还可以通过 JIT 编译日志了解：
个人简介：个人业余研究了 AI LLM 微调与 RAG，目前成果是微调了三个模型：
- 1.
一个模型是基于 whisper 模型的微调，使用我原来做的精翻的视频按照语句段落切分的片段，并尝试按照方言类别，以及技术类别分别尝试微调的成果。用于视频字幕识别。
- 2.
一个模型是基于 Mistral Large 的模型的微调，识别提取视频课件的片段，辅以实际的课件文字进行识别微调。用于识别课件的片段。
- 3.
最后一个模型是基于 Claude 3 的模型微调，使用我之前制作的翻译字幕，与 AWS、Go 社区、CNCF 生态里面的官方英文文档以及中文文档作为语料，按照内容段交叉拆分，进行微调，用于字幕翻译。
目前，准确率已经非常高了。大家如果有想要我制作的视频，欢迎关注留言。
本人也是开源代码爱好者，贡献过很多项目的源码（Mycat 和 Java JFRUnit 的核心贡献者，贡献过 OpenJDK，Spring，Spring Cloud，Apache Bookkeeper，Apache RocketMQ，Ribbon，Lettuce、 SocketIO、Longchain4j 等项目 ），同时也是深度技术迷，编写过很多硬核的原理分析系列（JVM）。本人也有一个 Java 技术交流群，感兴趣的欢迎关注。
另外，一如即往的是，全网的所有收益，都会捐赠给希望工程，坚持靠爱与兴趣发电。
