网站怎么快速收录,四川建设网地址电话,wordpress大淘客,烟台做网站企业阿里妹导读#xff1a;随着大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现#xff0c;在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈#xff0c;Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。4年前#xff0c;阿里JVM团队开始自研Wisp2#xff0c;将Go语言的协程能力… 阿里妹导读随着大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。4年前阿里JVM团队开始自研Wisp2将Go语言的协程能力带入到Java世界。既享受Java的丰富生态又获得异步程序的性能Wisp2让Java平台历久弥新。
Java平台一直以生态的繁荣著称大量的类库、框架帮助开发者们快速搭建应用。而其中大部分Java框架类库都是基于线程池以及阻塞机制来服务并发的主要原因包括
Java语言在核心类库中提供了强大的并发能力多线程应用可以获得不俗的性能Java EE的一些标准都是线程级阻塞的(比如JDBC)基于阻塞模式可以快速地开发应用。
但如今大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈。Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。
4年前阿里开始自研Wisp2。它主要是用在IO密集的服务器场景大部分公司的在线服务都是这样的场景 (离线应用都是偏向于计算则不适用)。它在功能属性上对标Goroutine的Java协程在产品形态、性能、稳定性上都达到了一个比较理想的情况。到现在已经有上百个应用数万个容器上线了Wisp1/2。Wisp协程完全兼容多线程阻塞的代码写法仅需增加JVM参数来开启协程阿里巴巴的核心电商应用已经在协程模型上经过两个双十一的考验既享受到了Java的丰富生态又获得了异步程序的性能。
Wisp2主打的是性能和对现有代码的兼容性简而言之现有的基于多线程的IO密集的Java应用只需要加上Wisp2的JVM参数就可以获得异步的性能提升。
作为例子以下是消息中间件代理(简称mq)和drds只添加参数不改代码的压测比较 可以看到上下文切换以及sys CPU显著降低RT减少、QPS分别提升11.45%18.13%。
Quick Start
由于Wisp2完全兼容现有的Java代码因此使用起来十分简单有多简单
如果你的应用是“标准”的在线应用(使用/home/admin/$APP_NAME/setenv.sh配置参数)那么在admin用户下输入如下命令就可以开启Wisp2了
curl https://gosling.alibaba-inc.com/sh/enable-wisp2.sh | sh
否则需要手动升级JDK和Java参数
ajdk 8.7.12_fp2 rpm
sudo yum install ajdk -b current # 也可以通过yum安装最新jdk java -XX:UseWisp2 .... # 使用Wisp参数启动Java应用
然后就可以通过jstack验证协程确实被开启了。
Carrier线程是调度协程的线程下方的- Coroutine [...]表示一个协程active表示协程被调度的次数steal表示被work stealing的次数preempt表示时间片抢占次数。 下图是DRDS在ecs上压测时的top -H可以看出来应用的数百个线程被8个Carrier线程托管均匀地跑在CPU核数个线程上面。下方一些名为java的线程是gc线程。 过多线程的开销
误区1: 进内核引发上下文切换
我们看一段测试程序
pipe(a);
while (1) {write(a[1], a, 1);read(a[0], a, 1);n 2;
} 执行这段程序时上下文切换非常低实际上上面的IO系统调用都是不会阻塞的因此内核不需要挂起线程也不需要切换上下文实际发生的是用户/内核态的模式切换。
上面的程序在神龙服务器测得每个pipe操作耗时约334ns速度很快。
误区2: 上下文切换的开销很大
本质上来说无论是用户态还是内核态的上下文切换都是很轻量的甚至有一些硬件指令来支持比如pusha可以帮助我们保存通用寄存器。同一个进程的线程共享页表因此上下文切换的开销一般只有
保存各种寄存器切换sp(call指令会自动将pc压栈)
可以在数十条指令内完成。
开销
既然近内核以及上下文切换都不慢那么多线程的开销究竟在哪
我们不妨看一个阻塞的系统调用futex的热点分布 可以看到上面的热点中有大量涉及调度的开销。我们来看过程
调用系统调用(可能需要阻塞)系统调用确实需要阻塞kernel需要决定下一个被执行的线程(调度)执行上下切换。
因此上面2个误区与多线程的开销都有一定因果关系但是真正的开销来源于线程阻塞唤醒调度。
综上希望通过线程模型来提升web server性能的原则是
活跃线程数约等于CPU个数每个线程不太需要阻塞
文章后续将紧紧围绕这两个主题。
为了满足上述两个条件使用eventloop异步callback的方式是一个极佳的选择。
异步与协程的关系
为了保持简洁我们以一个异步服务器上的Netty写操作为例子(写操作也存在阻塞的可能)
private void writeQuery(Channel ch) {ch.write(Unpooled.wrappedBuffer(query.getBytes())).sync();logger.info(write finish);
}
这里的sync()会阻塞线程。不满足期望。由于netty本身是一个异步框架我们引入回调
private void writeQuery(Channel ch) {ch.write(Unpooled.wrappedBuffer(query.getBytes())).addListener(f - {logger.info(write finish);});
}
注意这里异步的write调用后writeQuery会返回。因此假如逻辑上要求在write后执行的代码必须出现在回调里write是函数的最后一行。这里是最简单的情形如果函数有其他调用者那么就需要用CPS变换。
需要不断的提取程序的下半部分即continuation似乎对我们造成一些心智负担了。这里我们引入kotlin协程帮助我们简化程序
suspend fun Channel.aWrite(msg: Any): Int suspendCoroutine { cont -write(msg).addListener { cont.resume(0) }}suspend fun writeQuery(ch: Channel) {ch.aWrite(Unpooled.wrappedBuffer(query.toByteArray()))logger.info(write finish)
}
这里引入了一个魔法suspendCoroutine我们可以获得当前Continuation的引用并执行一段代码最后挂起当前协程。Continuation代表了当前计算的延续通过Continuation.resume()我们可以恢复执行上下文。因此只需在写操作完成时回调cont.resume(0)我们又回到了suspendCoroutine处的执行状态(包括caller writeQuery)程序继续执行代码返回执行log。从writeQuery看我们用同步的写法完成了异步操作。当协程被suspendCoroutine切换走后线程可以继续调度其他可以执行的协程来执行因此不会真正阻塞我们因此获得了性能提升。
从这里看只需要我们有一个机制来保存/恢复执行上下文并且在阻塞库函数里采用非阻塞回调的方式让出/恢复协程就可以使得以同步形式编写的程序达到和异步同样的效果了。
理论上只要有一个库包装了所有JDK阻塞方法我们就可以畅快地编写异步程序了。改写的阻塞库函数本身需要足够地通用流行才能被大部分程序使用起来。据我所知vert.x的kotlin支持已经做了这样的封装。
虽然vert.x很流行但是无法兼顾遗留代码以及代码中的锁阻塞等逻辑。因此不能算是最通用的选择。实际上Java程序有一个绕不过的库——JDK。Wisp就是在JDK里所有的阻塞调用出进行了非阻塞事件恢复协程的方式支持了协程调度在为用户带来最大便利的同时兼顾了现有代码的兼容性。
上述方式支持了每个线程不太需要阻塞Wisp在Thread.start()处将线程转成成了协程来达到了另一目的: 活跃线程数约等于CPU个数。因此只需要使用Wisp协程所有现有的Java多线程代码都可以获得异步的性能。
手工异步/Wisp性能比较
对于基于传统的编程模型的应用考虑到逻辑清晰性、异常处理的便利性、现有库的兼容性改造成异步成本巨大。使用Wisp相较于异步编程优势明显。
下面我们在只考虑性能的新应用的前提下分析技术的选择。
基于现有组件写新应用
如果要新写一个应用我们通常会依赖JDBC、Dubbo、Jedis这样的常用协议/组件假如库的内部使用了阻塞形式并且没有暴露回调接口那么我们就没法基于这些库来写异步应用了(除非包装线程池但是本末倒置了)。下面假设我们依赖的所有库都有回调支持比如dubbo。
1假设我们使用Netty接受请求我们称之为入口eventLoop收到请求可以在Netty的handler里处理也可以为了io的实时性使用业务线程池。
2假设请求处理期间需要调用dubbo因为dubbo不是我们写的因此内部有自己的Netty Eventloop于是我们向dubbo内部的Netty eventLoop处理IO等待后端响应后回调。
3dubbo eventLoop收到响应后在eventloop或者callback线程池调用callback。
4后续逻辑可以在callback线程池或者原业务线程池继续处理。
5为了完成对客户端的响应最终总是要由入口的eventloop来写回响应。
我们可以看到由于这种封装导致的eventLoop的割裂即便完全使用回调的形式我们处理请求时多多少少要在多个eventLoop/线程池之间传递而每个线程又都没法跑到一个较满的程度导致频繁地进入os调度。与上述的每个线程不太需要阻塞原则相违背。因此虽然减少了线程数节约了内存但是我们得到的性能收益变得很有限。
完全从零开始开发
对于一个功能有限的新应用(比如nginx只支持http和mail协议)来说我们可以不依赖现有的组件来重新写应用。比如我们可以基于Netty写一个数据库代理服务器与客户端的连接以及与真正后端数据库的连接共享同一个eventloop。
这样精确控制线程模型的应用通常可以获得很好的性能通常性能是可以高于通过非异步程序转协程的原因如下
线程控制更加精确举个例子比如我们可以控制代理的客户端和后端连接都绑定在同一个netty线程所有的操作都可以threadLocal化没有协程的runtime和调度开销(1%左右)
但是使用协程依旧有一个优势对于jdk中无处不在的synchronized块wisp可以正确地切换调度。
适应的Workload
基于上述的背景我们已经知道Wisp或者其他各种协程是适用于IO密集Java程序设计的。否则线程没有任何切换只需要尽情地在CPU上跑OS也不需要过多的干预这是比较偏向于离线或者科学计算的场景。
在线应用通常需要访问RPC、DB、cache、消息并且是阻塞的十分适合使用Wisp来提升性能。
最早的Wisp1也是对这些场景进行了深度定制比如hsf接受的请求处理是会自动用协程取代线程池将IO线程数量设置成1个后使用epoll_wait(1ms)来代替selector.wakeup()等等。因此我们经常受到的一个挑战是Wisp是否只适合阿里内部的workload
对于Wisp1是这样的接入的应用的参数以及Wisp的实现做了深度的适配。对于Wisp2会将所有线程转换成协程已经无需任何适配了。
为了证明这一点我们使用了web领域最权威的techempower benchmak集来验证我们选择了com.sun.net.httpserver、Servlet等常见的阻塞型的测试(性能不是最好但是最贴近普通用户同时具备一定的提升空间)来验证Wisp2在常见开源组件下的性能可以看到在高压力下qps/RT会有10%~20%的优化。
Project Loom
Project Loom作为OpenJDK上的标准协程实现很值得关注作为java开发者我们是否应该拥抱Loom呢
我们首先对Wisp和Loom这里进行一些比较
1Loom使用序列化的方式保存上下文更省内存但是切换效率低。
2Wisp采用独立栈的方式这点和go类似。协程切换只需切换寄存器效率高但是耗内存。
3Loom不支持ObectMonitorWisp支持。
synchronized/Object.wait()将占用线程无法充分利用CPU。还可能产生死锁以Wisp的经验来说是一定会产生死锁(Wisp也是后来陆续支持ObectMonitor的)。
4Wisp支持在栈上有native函数时切换(反射等等)Loom不支持。
对dubbo这样的框架不友好栈底下几乎都带有反射。
总根据我们的判断Loom至少还要2年时间才能到达一个稳定并且功能完善的状态。Wisp的性能优秀功能要完整很多产品本身也要成熟很多。Loom作为Oracle项目很有机会进入Java标准我们也在积极地参与社区希望能将Wisp的一些功能实现贡献进社区。
同时Wisp目前完全兼容Loom的Fiber API假如我们的用户基于Fiber API来编程我们可以保证代码的行为在Loom和Wisp上表现完全一致。
FAQ
协程也有调度为什么开销小
我们一直强调了协程适用于IO密集的场景这就意味了通常任务执行一小段时间就会阻塞等待IO随后进行调度。这种情况下只要系统的CPU没有完全打满使用简单的先进先出调度策略基本都能保证一个比较公平的调度。同时我们使用了完全无锁的调度实现使得调度开销相对内核大大减少。
Wisp2为什么不使用ForkJoinPool来调度协程
ForkJoinPool本身十分优秀但是不太适合Wisp2的场景。
为了便于理解我们可以将一次协程唤醒看到做一个Executor.execute()操作ForkJoinPool虽然支持任务窃取但是execute()操作是随机或者本线程队列操作(取决于是否异步模式)的这将导致协程在哪个线程被唤醒的行为也很随机。
在Wisp底层一次steal的代价是有点大的因此我们需要一个affinity让协程尽量保持绑定在固定线程只有线程忙的情况下才发生workstealing。我们实现了自己的workStealingPool来支持这个特性。从调度开销/延迟等各项指标来看基本能和ForkJoinPool打平。
还有一个方面是为了支持类似go的M和P机制我们需要将被协程阻塞的线程踢出调度器这些功能都不适宜改在ForkJoinPool里。
如何看待Reactive编程
Reactive编程模型已经被业界广泛接受是一种重要的技术方向同时Java代码里的阻塞也很难完全避免。我们认为协程可以作为一种底层worker机制来支持Reactive编程即保留了Reactive编程模型也不用太担心用户代码的阻塞导致了整个系统阻塞。
这里是Ron Pressler最近的一次演讲作为Quasar和Loom的作者他的观点鲜明地指出了回调模型会给目前的编程带来很多挑战 。
Wisp经历了4年的研发我将其分为几个阶段
1Wisp1不支持objectMonitor、并行类加载可以跑一些简单应用
2Wisp1支持了objectMonitor上线电商核心不支持workStealing导致只能将一些短任务转为协程(否则workload不均匀)netty线程依旧是线程需要一些复杂且trick的配置
3Wisp2支持了workStealing因此可以将所有线程转成协程上述netty问题也不再存在了。
目前主要的限制是什么
目前主要的限制是不能有阻塞的JNI调用wisp是通过在JDK中插入hook来实现阻塞前调度的如果是用户自定义的JNI则没有机会hook。
最常见的场景就是使用了Netty的EpollEventLoop
1蚂蚁的bolt组件默认开启了这个特点可以通过-Dbolt.netty.epoll.switchfalse 来关闭对性能的影响不大。
2也可以使用-Dio.netty.noUnsafetrue , 其他unsafe功能可能会受影响。
3(推荐) 对于netty 4.1.25以上支持了通过-Dio.netty.transport.noNativetrue 来仅关闭jni epoll参见358249e5 阿里云双11亿元补贴提前领进入抽取iPhone 11 Prohttps://www.aliyun.com/1111/2019/home?utm_contentg_1000083110
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