ARM环境下Java应用卡顿优化案例
The following article is from 腾讯云中间件 Author 毕杰山
导语：本文作者为解决一个JDK性能问题，从堆栈分析，到GC分析，再到Safepoint原因分析，最终定位到问题根因与所用的JDK版本有关。并整理成文，与所有Java相关开发的同学分享此次经验。
笔者近期在工作中遇到这样一个问题：某客户新上线了一个Elasticsearch应用，但运行一段时间后就变的特别慢，甚至查询超时。重启后服务恢复，但每隔3～4小时后问题重现。
针对这个问题，我身边的同事也帮忙做了简单分析，发现存在大量Merge的线程，应该怎么办呢？根据我之前定位问题的经验，一般通过Thread Dump日志分析，就能找到问题原因的正确方向，然后再分析该问题不断重复的原因。按照这个思路，问题分析起来应该不算复杂。But，后来剧情还是出现了波折。
因网络隔离原因，只能由客户配合获取Thread Dump日志。并跟客户强调了获取Thread Dump日志的技巧，每个节点每隔几秒获取一次，输出到一个独立的文件中。集群涉及到三个节点，我们暂且将这三个节点称之为39，158， 211。问题复现后，拿到了第一批Thread Dump文件：
从文件的大小，可轻易看出39节点大概率是一个问题节点，它的Thread Dump日志明显大出许多：查询变慢或者卡死，通常表现为大量的Worker Thread忙碌，也就是说，活跃线程数量显著增多。而在ES(Elasticsearch，以下简称为ES)的默认查询行为下，只要有一个节点出现问题，就会让整个查询受牵累。
那么我们先对三个节点任选的1个Thread Dump文件的线程总体情况进行对比：
节点名称 | 39 | 158 | 211 |
线程总数 | 366 | 341 | 282 |
RUNNABLE | 264 | 221 | 162 |
WAITING | 64 | 88 | 92 |
TIME_WAITING | 28 | 32 | 28 |
BLOCKED | 10 | 0 | 0 |
再按线程池进行分类统计：
节点名称 | 39 | 158 | 211 |
Lucene Merge Thread | 77 | 0 | 0 |
http_server_worker | 64 | 64 | 64 |
search | 49 | 49 | 49 |
transport_client_boss | 28 | 64 | 30 |
bulk | 32 | 32 | 32 |
generic | 15 | 6 | 4 |
transport_server_worker | 27 | 55 | 29 |
refresh | 10 | 5 | 10 |
management | 5 | 2 | 3 |
warmer | 5 | 5 | 5 |
flush | 5 | 5 | 5 |
others | 49 | 54 | 51 |
可以发现：39节点上的Lucene Merge Thread明显偏多，而其它两个节点没有任何Merge的线程。
再对39节点的Thread Dump文件进行深入分析，发现的异常点总结如下：
1. Lucene Merge Thread达到77个，其中一个线程的调用栈如下所示：
2. 有8个线程在竞争锁定ExpiringCache：
3. 有8个线程都在做HashMap#hash计算：
现象1中提到了有77个同时在做Merge的线程，但无法确定这些Merge任务是同时被触发的，还是因为系统处理过慢逐步堆积成这样的状态。无论如何这像是一条重要线索。再考虑到这是一个新上线的应用，关于环境信息与使用姿势的调研同样重要：
集群共有3个节点，目前共有500+个Indices。每个节点上写活跃的分片数在70个左右。
按租户创建Index，每个租户每天创建3个Indices。上线初期，写入吞吐量较低。每个索引在每分钟Flush成的Segment在KB~数MB之间。
我开始怀疑这种特殊的使用方式：集群中存在多个写活跃的索引，但每分钟的写入量都偏小，在KB至数MB级别。这意味着，Flush可能都是周期性触发，而不是超过预设阈值后触发。这种写入方式，会导致产生大量的小文件。抽样观察了几个索引中新产生的Segment文件，的确每一次生成的文件都非常小。
UnixFileSystem中需要对一个新文件的路径按照操作系统标准进行标准化。 标准化的结果存放在ExpiringCache对象中。
多个线程都在争相调用ExpiringCache#put操作，这侧面反映了文件列表的高频变化，这说明系统中存在高频的Flush和Merge操作。
这加剧了我关于使用姿势的怀疑："细雨绵绵"式的写入，被动触发Flush，如果周期相同，意味着同时Flush，多个Shard同时Merge的概率变大。
于是，我开始在测试环境中模拟这种使用方式，创建类似的分片数量，控制写入频率。计划让测试程序至少运行一天的时间，观察是否可以复现此问题。在程序运行的同时，我继续调查Thread Dump日志。
第3点现象中，仅仅是做一次hash计算，却表现出特别慢的样子。如果将这三点现象综合起来，可以发现所有的调用点都在做CPU计算。按理说，CPU应该特别的忙碌。
等问题在现场复现的时候，客户协助获取了CPU使用率与负载信息，结果显示CPU资源非常闲。在这之前，同事也调研过IO资源，也是非常闲的。这排除了系统资源方面的影响。此时也发现，每一次复现的节点是随机的，与机器无关。
一天过去后，在本地测试环境中，问题没能复现出来。尽管使用姿势不优雅，但却不像是问题的症结所在。
通过jstack命令获取Thread Dump日志时，需要让JVM进程进入Safepoint，相当于整个进程先被挂起。获取到的Thread Dump日志，也恰恰是进程挂起时每个线程的瞬间状态。
所有忙碌的线程都刚好在做CPU计算，但CPU并不忙碌。这提示需要进一步调查GC日志。
现场应用并未开启GC日志。考虑到问题当前尚未复现，通过jstat工具来查看GC次数与GC统计时间的意义不太大。让现场人员在jvm.options中手动添加了如下参数来开启GC日志：
8:-XX:+PrintGCDetails
8:-XX:+PrintGCDateStamps
8:-XX:+PrintTenuringDistribution
8:-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
8:-Xloggc:logs/gc.log
8:-XX:+UseGCLogFileRotation
8:-XX:NumberOfGCLogFiles=32
8:-XX:GCLogFileSize=32m添加PrintGCApplicationStoppedTime是为了将每一次JVM进程发生的STW(Stop-The-World)中断记录在GC日志中。通常，此类STW中断都是因GC引起，也可能与偏向锁有关。
刚刚重启，现场人员把GC日志tail的结果发了过来，这是为了确认配置已生效。诡异的是，刚刚重启的进程居然在不停的打印STW日志：
关于STW日志(”…Total time for which application threads were stopped…”)，这里有必要简单解释一下：
JVM有时需要执行一些全局操作，典型如GC、偏向锁回收，此时需要暂停所有正在运行的Thread，这需要依赖于JVM的Safepoint机制，Safepoint就好比一条大马路上设置的红灯。JVM每一次进入STW（Stop-The-World）阶段，都会打印这样的一行日志：
2020-09-10T13:59:43.210+0800: 73032.559: Total time for which application threads were stopped: 0.0002853 seconds, Stopping threads took: 0.0000217 seconds在这行日志中，提示了STW阶段持续的时间为0.0002853秒，而叫停所有的线程(Stopping threads)花费了0.0000217秒，前者包含了后者。通常，Stopping threads的时间占比极小，如果过长的话可能与代码实现细节有关，这里不过多展开。
回到问题，一开始就打印大量的STW日志，容易想到与偏向锁回收有关。直到问题再次复现时，拿到了3个节点的完整的GC日志，发现无论是YGC还是FGC，触发的频次都很低，这排除了GC方面的影响。
出现的大量STW日志，使我意识到该现象极不合理。有同学提出怀疑，每一次中断时间很短啊？写了一个简单的工具，对每一分钟的STW中断频次、中断总时间做了统计：
正常每分钟都有5秒左右的中断。 在11:29～11:30之间，中断频次陡增，这恰恰是问题现象开始出现的时间段。每分钟的中断总时间甚至高达20～30秒。
这就好比，一段1公里的马路上，正常是遇不见任何红绿灯的，现在突然增加了几十个红绿灯，实在是让人崩溃。这些中断很好的解释了“所有的线程都在做CPU计算，然而CPU资源很闲”的现象。
Safepoint有多种类型，为了确认Safepoint的具体类型，继续让现场同学协助，在jvm.options中添加如下参数，打开JVM日志：
-XX:+PrintSafepointStatistics
-XX:PrintSafepointStatisticsCount=10
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:-DisplayVMOutput
-XX:+LogVMOutput
-XX:LogFile=<vm_log_path>等待问题再次复现的过程中，我基于ES运行日志中统计了每一分钟的读写请求频次：
读写请求次数是相对平稳的，这排除了用户请求陡增方面的原因。
拿到JVM日志时，看到大量的Safepoint类型为ForceSafepoint：
而偏向锁回收相关的Safepoint却应该是长这样的：
这让我疑惑了。开始在网上搜索ForceSafepoint的触发原因，结果，一无所获。
查看hotspot的源码，发现至少有5种相关场景：
可见，ForceSafepoint是一个“杂烩”，就像统计图中的“Others”一项。从这里开始，我将JDK加入到了“重点嫌疑人”清单中。
继续分析JVM日志。在每一条Safepoint日志中，同时记录了当时的线程总数(threads: total一列)：
回顾一下，出现问题时，三个节点的线程总数有明显出入，问题发生后，线程总数是增多的，尤其是Lucene Merge Threads。
“多个Lucene Merge任务”与“陡增的ForceSafepoint/STW中断”，哪个是“因”哪个是“果”？
依据JVM日志中统计了每一分钟的ForceSafepoint次数，以及线程总数的变化。将两条曲线叠加在一起，得到下图：
从图中来看，似乎是ForceSafepoint逐步增多在先，后面的线程才逐步增多。也就是说，STW中断变多在先，然后多个Merge任务线程才开始逐步积累，就好比，一条目录上突然增设了多个红绿灯，然后这条目录逐步变得拥堵。
此时，开始请教Kona JDK团队的同学，我把GC日志以及thread dump日志分享给了他，并把我目前为止的发现都告诉了他，最大的怀疑点就是这些不正常的ForceSafepoints，我需要了解ForceSafepoints的原因。
过了一段时间后，他回复我：这个是arm版本的jdk。因缺乏arm编译机应急柜，暂时没法给我提供一个debug版本的arm jdk。
突然明白，我犯了"先入为主"的错误，尽管一开始就意识到需要对环境进行调查。
难怪在本地X86环境中始终无法复现。难怪网上搜索ForceSafepoint时一无所获。
类似的业务，在另外一套X86环境中，没有发现此类问题。 在这套arm环境中，还有另外一个Elasticsearch集群，请求量更低，但没有发现此类问题。 环境中使用的arm jdk是从网上下载的，背后支持的厂商未知。
关于第2点提到的这套环境中的另外一个Elasticsearch集群，我更关心的是它的GC日志中是否存在类似的现象。至于没有发生此类问题，容易理解，因为这类问题往往是业务负载特点与环境多重因素叠加下的系统性问题。现场同学配合打开了这个Elasticsearch集群的GC与JVM日志，现象同在，只是ForceSafepoint的频次低于出问题的集群。
至此，问题原因清晰的指向了arm环境与JDK版本。
后来，微服务平台TSF团队的臧琳同学介入，他提供了一个添加了debug信息的Kona JDK版本，尽管这个版本比正常版本慢了许多，更换以后，我们发现问题重现的周期明显变长。
拿到最新的JVM日志后，臧琳同学分析这些ForceSafepoint都与Inline Cache Buffer有关。当然，这可能是arm环境下所有JDK版本的共性问题，也可能仅仅是之前下载的JDK版本存在问题。
接下来，我们将环境中的JDK版本替换成正式Release的Kona JDK。再后来，问题始终没有复现。也就是说，替换成Kona JDK后，问题解决了。
原JDK版本：每分钟STW中断5000次～18000次，每分钟中断总数据可能达到10秒～30秒。 Kona JDK： 每分钟STW中断在个位数，每分钟中断总时间在100～200ms之间。
可见，Kona JDK比原来的问题JDK版本在性能上有了数量级的提升。
我们再来梳理一下整个问题的分析思路：
1. 通过堆栈分析，发现大量的线程都在做CPU计算，但 CPU资源较闲。关于大量Merge Threads的现象带有一定的迷惑性，但它是问题的“果”而非“因”。
2. 通过GC日志分析，发现GC频次与GC时间都很低，但GC日志中存在大量的STW相关日志，需要确认关联的Safepoint类型。
3. 通过VM/Safepoint日志分析，确认了Safepoint的类型为ForceSafepoint。通过不同环境与不同集群的现象对比，开始怀疑JDK版本存在问题。
4. 更换Kona JDK后，ForceSafepoints频次由每分钟5000多次降低到个位数，问题解决。
通过本次问题的分析，得到一个教训：问题分析初期应该认真调研集群环境。当然，最大的教训是：千万不要乱下载JDK啊！
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