技術分享|京東JDK在大數據平臺的探索與研究

轉帖|大數據新聞|編輯：蔣永|2019-03-12 15:39:20.000|閱讀 290 次

概述：本文旨在概述京東在JDK方向上的嘗試與探索，以及京東JDK項目背景，基本特性以及未來的工作方向。對于JDK特性的技術討論，實現細節及效果，將在后續系列文章中深入討論。

本文旨在概述京東在JDK方向上的嘗試與探索，以及京東JDK項目背景，基本特性以及未來的工作方向。對于JDK特性的技術討論，實現細節及效果，將在后續系列文章中深入討論。

一、HDFS簡介

HDFS是作為最底層的分布式存儲服務而存在的，是Hadoop的分布式文件系統組件。HDFS是高容錯的，被設計成在低成本硬件上部署。HDFS為應用數據提供高吞吐量的訪問，適用于具有大規模數據集的應用程序。HDFS采用了基于Master/Slave主從架構的分布式文件系統, 一個HDFS集群包含的Master節點(NameNode)和多個Slave節點(DataNode)服務器，文件以block的形式存儲在DataNode節點。NameNode主要負責響應客戶端請求，進行文件的打開、關閉、重命名文件和目錄，同時決定block到具體Datanode節點的映射。Datanode在Namenode的指揮下進行block的創建、刪除和復制。

二、JVM對HDFS的作用

由于HDFS采用Java開發，并運行于JVM上，因此如何從JVM角度提高HDFS的能力是主要研究的方向之一。從JVM角度看，NameNode節點的特點是進程生命周期長，對象創建頻繁，資源利用率高，對于內存的資源要求較高，NameNode的性能是HDFS性能的關鍵。DataNode節點的特點是進程生命周期短，多數進程創建后進行對文件塊的操作后即退出。如何對JVM進行優化，才能使其更加適用于HDFS NameNode和DataNode的工作特點是京東JDK研發的主要方向。

三、京東對通用JDK的嘗試

1. 使用Oracle JDK 1.8的經驗

在京東，曾經嘗試使用Oracle的JDK1.8做為HDFS的JDK解決方案。經過不斷的工作與參數調優，已經使HDFS穩定的運行在OracleJDK1.8環境中。但是，隨著京東業務的不斷增長，對于HDFS的要求也在不斷提高，OracleJDK1.8在以下問題上并不能提供更多的幫助：

性能優化：雖然OracleJDK1.8 的JVM中具備很多先進的優化功能，比如tiered compiler, 高效的CMS垃圾收集器等，但其主要針對通用Java程序的性能進行優化，缺少針對分布式工作環境的特定優化。由于無法對oracle JDK1.8的源代碼進行修改，通過參數調整并不能從根本上解決問題。

不可控的GC：雖然OracleJDK1.8提供的相當優秀的CMS垃圾收集器，可以有效的提高GC暫停時間帶來的性能損失，但在實際使用過程中，發現GC停頓時間仍然不能滿足要求，比如YoungGC的時間仍在1秒左右，而OldGC消耗在60秒左右，如果一旦發生FullGC，則經常會導致NameNode暫停時間過長從而導致系統假死，結果往往是災難性的。

內存利用率低：對于NameNode節點，能夠使用的物理內存在512GB，而為了避免JVM中老年代GC和Full GC時間過長而導致的災難性后果，NameNode節點只能配置Java堆在200GB左右。通常NameNode節點的機器上只運行NameNode進程和一個輕量級的ZKFC進程，所以物理內存不能得到有效利用。另一方面，NameNode的承載能力受到Java堆大小的制約，導致HDFS的總體承載能力受限。

JDK版本更新：隨著以上問題的不斷顯現，同時JDK1.8將在2019年停止更新，同時需要嘗試新的JDK以及OpenJDK能否幫助解決問題。

2. 嘗試openJDK11

隨著openJDK的不斷演進，為了緩解上面提到的問題，也嘗試了OpenJDK11, 相對于openJDK1.8，發現openJDK11在以下方面可能具備優勢：

G1GC： open JDK11采用G1作為默認的GC算法，相對于CMS，G1具備以下優點：

更小的內存碎片：由于CMS老年代采用Mark-sweep算法，并不是每次做OldGC都進行Compact，所以CMS老年代空間常常會引入碎片問題。而G1采用分塊Copy算法，使得內存碎片問題僅僅在G1的分塊中存在，相對于CMS，其內存的利用率更高，發生FullGC和OOM的可能性更低。

可控的GC暫停時間：G1算法最大的特點就是它可以讓用戶提供期望的GC最大暫停時間，在其內部通過統計預測的方法對下一次即將發生的GC算法進行有效的暫停時間的控制，從而優化GC對于性能的損耗。

更豐富的性能分析工具：OpenJDK11引入了Java Frame Recorder(JFS)，這是原來oracle JDK1.8商業版才具備的特性，JFR可以在不損耗，或輕微損耗性能的情況下，對Java程序進行sampling，從而幫助分析性能、功能瓶頸和指導優化。

HDFS更高的負載能力：OpenJDK11由于采用G1作為默認的GC算法，其可以更高效的利用堆內存，同時由于G1算法的設計及優化，其發生FullGC的幾率非常低，并且FullGC的暫停時間也得到了優化，所以相對于oracle JDK1.8的CMS，對于HDFS NameNode來說，其負載能力受到堆大小的限制更加寬松。

雖然OpenJDK11能夠幫助緩解一系列問題，但對于京東大數據來說，僅使用原生的OpenJDK11仍然缺少針對性的優化，目前主要存在以下問題：

針對大堆的優化：由于openJDK上G1內部的一些限制，其針對大堆，如360GB的堆的性能并沒有達到最優。

針對大堆的工具開發：以JMap為例，當堆內存很大的時候，一次JMap操作便利整個堆內存耗時巨大，我們經常遇到JMap導致假死的情況。

針對HDFS的定制化工作：另外，目前仍然希望JDK具備一些可利用的特性幫助我們對HDFS在問題分析，危機處理以及線上分析方面的能力進行增強。

四、京東定制化JDK

經過以上嘗試，結合HDFS業務特點及優化需求。最終決定在OpenJDK11的基礎上，對openjdk進行有針對性的開發和優化，打造京東的定制化JDK。

1. 京東JDK特性介紹

除openJDK11具備的特性外，目前京東JDK主要具備以下能力：

(1) JDK8 兼容性支持 javah：

由于JDK8具備Javah工具能供根據Java的類定義文件生成相應JNI實現所需的C/C++頭文件。在大型項目中，如Hadoop，Yarn都會利用Javah進行JNI頭文件的生成。從JDK10開始，javah工具在JDK中被移除，取而代之的是javac –h功能，但由于javac –h在使用上不同于javah，并且在復雜的項目中，要想用javac –h 代替javah, 必須要修改編譯系統，工作量和難度都比較大。為了在京東內部流暢的進行JDK升級，重寫了javah，使其能成功的利用javac –h進行JNI頭文件的生成。

(2) 擴大G1 region size：

由于openJDK的限制，針對G1GC的region大小最大只能達到32MB，并且JVM內部推薦的region個數為2048，即G1GC最為適用的堆大小在64GB (2048*32MB)，而業務量要求NameNode堆至少要在180GB，因此JDJDK確定了優化G1GC對于大堆的支持的目標，以期望提高管理結點的性能。

經過調查研究，針對G1GC的region調整，實際上有兩種方向，一種是保持region大小不變，增大region的個數以適應大堆，比如針對180GB的堆，region大小保持在32MB不變，那么就需要創建5760個region。此方案的好處是保持region大小不變，可以將分配的影響降到最小，但同時由于G1算法需要對每個region之間的引用關系做同步，如果堆數量過多，則同步的開銷增大，從而影響GC的效率。

另一種方案是增加region大小，以保持region個數保持在2048或少量增長，其特點是增大region可能會導致應用程序對象分配的行為改變，但對于region間引用關系的同步影響比較小。

為了能夠達到優化性能的目標，對NameNode做了如下分析：通過采集GCdebug的日志信息，可以看到NameNode的對象分配速率非常頻繁，old space allocation rate 達到1MB/s，即有大量的object被頻繁提升到老年代，同時存在大量的TLAB refile以及出現TLAB fill的頻率在每分鐘3萬次左右，TLAB fill 即allocation進入slow path，需要進行TLAB的替換或者在非TLAB中分配。因此對象的分配性能是NameNode 性能的關鍵點之一。

結合以上分析，對JDK的region大小上限進行了優化，同時針對region大小，對G1進行了相應的修改。以下為優化后的實驗得到的數據。

可以看到，TLAB fill次數從每分鐘30000降到了20000，即對象分配在slow path的機率減少了33%。

(3) 針對多線程下鎖的性能優化：

在JDJDK版本升級后, 運維與研發人員在大數據平臺運行過程中,發現G1在運行過程中會出現2s左右的超長YoungGC,而相同規模的YGC大部分只有200ms左右. 如下圖中綠線所示。

經過分析, G1出現2s GC的主要原因在于偏向鎖功能的revoke過于頻繁。利用JFR可以看到如下現象。

綜合以上分析, 在管理節點采用-XX:-UseBiasedLocking后, 2s的GC 消失, 上圖藍色線條所示。

(4) Java堆的動態拓展：

Java程序在啟動時要求程序員為JVM預設堆內存上限，即指定-Xmx的大小(或采用默認JVM參數)。但在實際使用過程中，很難清晰的計算出究竟應該采用多大的Java堆上限，尤其是對于線上系統中的管理進程，很有可能在發生大量的業務請求時出現OOM(Out-Of-Memory)異常而導致管理進程退出，出現災難性后果。另一方面，考慮到系統資源占用，Java程序往往要求JVM不要占用大量的系統內存，即使-Xmx的值小于RAM的大小，所以在程序運行時，經常會出現Java進程因為OOM退出，而系統RAM卻還有很多剩余可以利用。

為了緩解OOM的問題，京東JDK研發了基于G1GC的動態拓展堆大小的功能。該功能在JVM堆內存使用率正常的情況下，維持java堆在-Xmx之下，而當JVM發現當前進程Java堆被大量占用時，將發出警報，從而運維人員可以根據當前業務情況即系統RAM使用情況，動態的打開Java堆拓展功能，JVM將Java堆進行一定比例的拓展，以保證JVM順利度過業務繁忙的時段。當業務量降低，并且heap使用率低于一定閾值時，JVM將利用G1GC回收拓展的堆區域，從而保證在正常情況下JVM進程不會給系統內存造成額外的壓力。

(5) 定期、定時觸發GC：

經過調研，發現京東的業務呈現明顯的時間周期性，比如某個集群在某一時段基本處于空閑狀態。而在繁忙狀態時，堆內存以及CPU資源都集中于業務的處理，如果此時發生OldGC或者FullGC，或者YoungGC發生過于頻繁，都會導致系統的業務處理能力下降。

為了降低GC對于業務處理能力的影響，京東JDK基于G1GC開發了周期性GC的功能。運維人員可以在每天系統不繁忙的時間段定時觸發多次YoungGC以及必要的MixedGC/FullGC來清里Java堆中的垃圾，從而降低高峰時段GC觸發的頻率及時間。

(6) JVM及時歸還未使用的內存(Uncommitted Memory)給系統：

JDK12特性，京東JDK目前已經支持。此功能主要為節省物理內存空間。JDK11版本中的G1并不會及時的將空的region交還給OS，只有在FullGC或Old GC的concurrent 階段才會交還已經回收的region給OS。但由于G1的設計目標就是避免FullGC以及盡量少的觸發OldGC，所以實際運行過程中，G1 堆占用的物理內存會遲遲不能釋放給系統，導致JVM進程占用內存遠高于實際使用量。在多進程多任務環境中，會整體導致系統內存資源不能有效分配及使用，同時提高內存硬件的需求量，增加企業的成本投入。

京東JDK在JDK11的基礎上，從JDK12引入了JEP346特性 --“及時回收未使用的Uncommitted Memory給系統“這個特性，其在JVM內部引入了監測機制，當發現系統空閑以及JVMGC觸發不頻繁時，JVM會自動觸發concurrentGC 或FullGC來回收uncommitted region給系統。

(7) 可撤銷的G1 Mixed GC以保證GC停頓時間：

JDK12特性，有效減少及控制G1停頓時間。G1GC的主要設計目標是保證G1的停頓時間在可控的范圍內，用戶可以通過-XX:MaxGCPauseMills參數來指定G1的最大停頓時間，G1GC會盡量嘗試保證每次GC的時間不會超過-XX:MaxGCPauseMills。在JVM內部，G1GC在Concurrent 階段會根據最大停頓時間來選擇需要回收的集合(Collect Set)，然后在暫停階段回收這些集合中的對象。

在JDK11版本中，Collection Set一旦確定就無法改變，但由于Collection Set是JVM根據歷史GC信息推斷出的，因此如果推斷與真實情況的誤差過大，會導致MixGC(oldGC)的暫停時間過長，遠超過-XX:MaxGCPauseMills設定的目標。

京東JDK從JDK12引入了JEP344特性—Abortable Mixed Collections for G1,該特性可以將Collection Set分解為“必須回收”和“可選擇回收”的兩部分，在發生MixedGC時，GC在回收完“必須回收”的部分后，會根據目標暫停時間的剩余量循環的從“可選擇回收”部分中選取回收集合進行回收，以保證GC整體暫停時間可控。

(8) 默認的類型信息共享文件(Class Data Sharing - CDS Archive)：

Class Data Sharing (CDS)有助于加快Java程序啟動時間，同時允許多JVM實例復用SharedArchive以減少memory footprint.

JDK10對CDS進一步拓展，SharedArchive中保存應用程序數據：Application Class-data sharing (參見JEP 310)

對于CDS，JEP中的介紹如下：

We can save about 340MB of RAM for a Java EE app server that includes 6 JVM processes consuming a total of 13GB of RAM (~2GB of that is for class meta data).

We can improve the startup time of the JEdit benchmark by 20-30%.

We can reduce the RAM usage of the embedded Felix benchmark by 18% across 4 JVM processes.

京東JDK引入了最新的JDK12中關于CDS的新特性 - Default CDS Archives。該功能在編譯階段生成默認的Archive，并且無需用戶指定JVM選項-Xshare:auto即可享受到CDS帶來的優點。

(9) 并行的高效JMap Java堆分析工具：

JMap作為Java開發人員常用工具，一般在調查OOM，查看堆對象分布時都能發揮重要作用。但是在日常工作中，發現對于大堆，例如堆內存配置為-Xmx200g時，在線上系統運行JMap histo時間非常長，并且影響整個JVM進程的響應速度，一旦JVM進程被KILL，運行中JMap histo也無法提供有效信息。經過調研，JMap 工具在掃描Java堆時是單線程工作，并且只有在整個堆掃描完成時才會統計信息并輸出。

針對JMap的問題，京東JDK團隊對JMap進行了拓展，實現了其并行，增量式對掃描方案。對JMap histo在大堆上的掃描并行化，同時在運行中統計中間結果。使得JMap在200GB堆掃描性能提升2倍，同時能夠使JMap在運行過程中不斷輸出中間結果，這樣即使JVM進程退出，JMap仍能提供有效的信息用于分析內存使用情況。