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Go语言出现后,Java还是最佳选择吗?

發布時間:2024/8/23 java 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Go语言出现后,Java还是最佳选择吗? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.


阿里妹導讀:隨著大量新生的異步框架和支持協程的語言(如Go)的出現,在很多場景下操作系統的線程調度成為了性能的瓶頸,Java也因此被質疑是否不再適應最新的云場景了。4年前,阿里JVM團隊開始自研Wisp2,將Go語言的協程能力帶入到Java世界。既享受Java的豐富生態,又獲得異步程序的性能,Wisp2讓Java平臺歷久彌新。

Java平臺一直以生態的繁榮著稱,大量的類庫、框架幫助開發者們快速搭建應用。而其中大部分Java框架類庫都是基于線程池以及阻塞機制來服務并發的,主要原因包括:

  • Java語言在核心類庫中提供了強大的并發能力,多線程應用可以獲得不俗的性能;
  • Java EE的一些標準都是線程級阻塞的(比如JDBC);
  • 基于阻塞模式可以快速地開發應用。
  • 但如今,大量新生的異步框架和支持協程的語言(如Go)的出現,在很多場景下操作系統的線程調度成為了性能的瓶頸。Java也因此被質疑是否不再適應最新的云場景了。

    4年前,阿里開始自研Wisp2。它主要是用在IO密集的服務器場景,大部分公司的在線服務都是這樣的場景 (離線應用都是偏向于計算,則不適用)。它在功能屬性上對標Goroutine的Java協程,在產品形態、性能、穩定性上都達到了一個比較理想的情況。到現在,已經有上百個應用,數萬個容器上線了Wisp1/2。Wisp協程完全兼容多線程阻塞的代碼寫法,僅需增加JVM參數來開啟協程,阿里巴巴的核心電商應用已經在協程模型上經過兩個雙十一的考驗,既享受到了Java的豐富生態,又獲得了異步程序的性能。

    Wisp2主打的是性能和對現有代碼的兼容性,簡而言之,現有的基于多線程的IO密集的Java應用只需要加上Wisp2的JVM參數就可以獲得異步的性能提升。

    作為例子,以下是消息中間件代理(簡稱mq)和drds只添加參數不改代碼的壓測比較:

    可以看到上下文切換以及sys CPU顯著降低,RT減少、QPS分別提升11.45%,18.13%。

    Quick Start

    由于Wisp2完全兼容現有的Java代碼,因此使用起來十分簡單,有多簡單?

    如果你的應用是“標準”的在線應用(使用/home/admin/$APP_NAME/setenv.sh配置參數),那么在admin用戶下輸入如下命令就可以開啟Wisp2了:

    curl?https://gosling.alibaba-inc.com/sh/enable-wisp2.sh?| sh

    否則需要手動升級JDK和Java參數:

    ajdk 8.7.12_fp2 rpm

    sudo yum install ajdk -b current # 也可以通過yum安裝最新jdk
    java -XX:+UseWisp2 .... # 使用Wisp參數啟動Java應用

    然后就可以通過jstack驗證協程確實被開啟了。

    Carrier線程是調度協程的線程,下方的- Coroutine [...]表示一個協程,active表示協程被調度的次數,steal表示被work stealing的次數,preempt表示時間片搶占次數。

    下圖是DRDS在ecs上壓測時的top -H,可以看出來應用的數百個線程被8個Carrier線程托管,均勻地跑在CPU核數個線程上面。下方一些名為java的線程是gc線程。

    過多線程的開銷

    誤區1: 進內核引發上下文切換

    我們看一段測試程序:

    pipe(a); while (1) {write(a[1], a, 1);read(a[0], a, 1);n += 2; }

    執行這段程序時上下文切換非常低,實際上上面的IO系統調用都是不會阻塞的,因此內核不需要掛起線程,也不需要切換上下文,實際發生的是用戶/內核態的模式切換。

    上面的程序在神龍服務器測得每個pipe操作耗時約334ns,速度很快。

    誤區2: 上下文切換的開銷很大

    本質上來說無論是用戶態還是內核態的上下文切換都是很輕量的,甚至有一些硬件指令來支持,比如pusha可以幫助我們保存通用寄存器。同一個進程的線程共享頁表,因此上下文切換的開銷一般只有:

    • 保存各種寄存器
    • 切換sp(call指令會自動將pc壓棧)

    可以在數十條指令內完成。

    開銷

    既然近內核以及上下文切換都不慢,那么多線程的開銷究竟在哪?

    我們不妨看一個阻塞的系統調用futex的熱點分布:

    可以看到上面的熱點中有大量涉及調度的開銷。我們來看過程:

  • 調用系統調用(可能需要阻塞);
  • 系統調用確實需要阻塞,kernel需要決定下一個被執行的線程(調度);
  • 執行上下切換。
  • 因此,上面2個誤區與多線程的開銷都有一定因果關系,但是真正的開銷來源于線程阻塞喚醒調度。

    綜上,希望通過線程模型來提升web server性能的原則是:

  • 活躍線程數約等于CPU個數
  • 每個線程不太需要阻塞
  • 文章后續將緊緊圍繞這兩個主題。

    為了滿足上述兩個條件,使用eventloop+異步callback的方式是一個極佳的選擇。

    異步與協程的關系

    為了保持簡潔,我們以一個異步服務器上的Netty寫操作為例子(寫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"); }

    這里的sync()會阻塞線程。不滿足期望。由于netty本身是一個異步框架,我們引入回調:

    private void writeQuery(Channel ch) {ch.write(Unpooled.wrappedBuffer("query".getBytes())).addListener(f -> {logger.info("write finish");}); }

    注意這里異步的write調用后,writeQuery會返回。因此假如邏輯上要求在write后執行的代碼,必須出現在回調里,write是函數的最后一行。這里是最簡單的情形,如果函數有其他調用者,那么就需要用CPS變換。

    需要不斷的提取程序的"下半部分",即continuation,似乎對我們造成一些心智負擔了。這里我們引入kotlin協程幫助我們簡化程序:

    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") }

    這里引入了一個魔法suspendCoroutine,我們可以獲得當前Continuation的引用,并執行一段代碼,最后掛起當前協程。Continuation代表了當前計算的延續,通過Continuation.resume()我們可以恢復執行上下文。因此只需在寫操作完成時回調cont.resume(0),我們又回到了suspendCoroutine處的執行狀態(包括caller writeQuery),程序繼續執行,代碼返回,執行log。從writeQuery看我們用同步的寫法完成了異步操作。當協程被suspendCoroutine切換走后,線程可以繼續調度其他可以執行的協程來執行,因此不會真正阻塞,我們因此獲得了性能提升。

    從這里看,只需要我們有一個機制來保存/恢復執行上下文,并且在阻塞庫函數里采用非阻塞+回調的方式讓出/恢復協程,就可以使得以同步形式編寫的程序達到和異步同樣的效果了。

    理論上只要有一個庫包裝了所有JDK阻塞方法,我們就可以暢快地編寫異步程序了。改寫的阻塞庫函數本身需要足夠地通用流行,才能被大部分程序使用起來。據我所知,vert.x的kotlin支持已經做了這樣的封裝。

    雖然vert.x很流行,但是無法兼顧遺留代碼以及代碼中的鎖阻塞等邏輯。因此不能算是最通用的選擇。實際上Java程序有一個繞不過的庫——JDK。Wisp就是在JDK里所有的阻塞調用出進行了非阻塞+事件恢復協程的方式支持了協程調度,在為用戶帶來最大便利的同時,兼顧了現有代碼的兼容性。

    上述方式支持了,每個線程不太需要阻塞,Wisp在Thread.start()處,將線程轉成成了協程,來達到了另一目的: 活躍線程數約等于CPU個數。因此只需要使用Wisp協程,所有現有的Java多線程代碼都可以獲得異步的性能。

    手工異步/Wisp性能比較

    對于基于傳統的編程模型的應用,考慮到邏輯清晰性、異常處理的便利性、現有庫的兼容性,改造成異步成本巨大。使用Wisp相較于異步編程優勢明顯。

    下面我們在只考慮性能的新應用的前提下分析技術的選擇。

    基于現有組件寫新應用

    如果要新寫一個應用我們通常會依賴JDBC、Dubbo、Jedis這樣的常用協議/組件,假如庫的內部使用了阻塞形式,并且沒有暴露回調接口,那么我們就沒法基于這些庫來寫異步應用了(除非包裝線程池,但是本末倒置了)。下面假設我們依賴的所有庫都有回調支持,比如dubbo。

    1)假設我們使用Netty接受請求,我們稱之為入口eventLoop,收到請求可以在Netty的handler里處理,也可以為了io的實時性使用業務線程池。

    2)假設請求處理期間需要調用dubbo,因為dubbo不是我們寫的,因此內部有自己的Netty Eventloop,于是我們向dubbo內部的Netty eventLoop處理IO,等待后端響應后回調。

    3)dubbo eventLoop收到響應后在eventloop或者callback線程池調用callback。

    4)后續邏輯可以在callback線程池或者原業務線程池繼續處理。

    5)為了完成對客戶端的響應最終總是要由入口的eventloop來寫回響應。

    我們可以看到由于這種封裝導致的eventLoop的割裂,即便完全使用回調的形式,我們處理請求時多多少少要在多個eventLoop/線程池之間傳遞,而每個線程又都沒法跑到一個較滿的程度,導致頻繁地進入os調度。與上述的每個線程不太需要阻塞原則相違背。因此雖然減少了線程數,節約了內存,但是我們得到的性能收益變得很有限。

    完全從零開始開發

    對于一個功能有限的新應用(比如nginx只支持http和mail協議)來說我們可以不依賴現有的組件來重新寫應用。比如我們可以基于Netty寫一個數據庫代理服務器,與客戶端的連接以及與真正后端數據庫的連接共享同一個eventloop。

    這樣精確控制線程模型的應用通常可以獲得很好的性能,通常性能是可以高于通過非異步程序轉協程的,原因如下:

    • 線程控制更加精確:舉個例子,比如我們可以控制代理的客戶端和后端連接都綁定在同一個netty線程,所有的操作都可以threadLocal化
    • 沒有協程的runtime和調度開銷(1%左右)

    但是使用協程依舊有一個優勢:對于jdk中無處不在的synchronized塊,wisp可以正確地切換調度。

    適應的Workload

    基于上述的背景,我們已經知道Wisp或者其他各種協程是適用于IO密集Java程序設計的。否則線程沒有任何切換,只需要盡情地在CPU上跑,OS也不需要過多的干預,這是比較偏向于離線或者科學計算的場景。

    在線應用通常需要訪問RPC、DB、cache、消息,并且是阻塞的,十分適合使用Wisp來提升性能。

    最早的Wisp1也是對這些場景進行了深度定制,比如hsf接受的請求處理是會自動用協程取代線程池,將IO線程數量設置成1個后使用epoll_wait(1ms)來代替selector.wakeup(),等等。因此我們經常受到的一個挑戰是Wisp是否只適合阿里內部的workload?

    • 對于Wisp1是這樣的,接入的應用的參數以及Wisp的實現做了深度的適配。
    • 對于Wisp2,會將所有線程轉換成協程,已經無需任何適配了。

    為了證明這一點,我們使用了web領域最權威的techempower benchmak集來驗證,我們選擇了com.sun.net.httpserver、Servlet等常見的阻塞型的測試(性能不是最好,但是最貼近普通用戶,同時具備一定的提升空間)來驗證Wisp2在常見開源組件下的性能,可以看到在高壓力下qps/RT會有10%~20%的優化。

    Project Loom

    Project Loom作為OpenJDK上的標準協程實現很值得關注,作為java開發者我們是否應該擁抱Loom呢?

    我們首先對Wisp和Loom這里進行一些比較:

    1)Loom使用序列化的方式保存上下文,更省內存,但是切換效率低。

    2)Wisp采用獨立棧的方式,這點和go類似。協程切換只需切換寄存器,效率高但是耗內存。

    3)Loom不支持ObectMonitor,Wisp支持。

    • synchronized/Object.wait()將占用線程,無法充分利用CPU。
    • 還可能產生死鎖,以Wisp的經驗來說是一定會產生死鎖(Wisp也是后來陸續支持ObectMonitor的)。

    4)Wisp支持在棧上有native函數時切換(反射等等),Loom不支持。

    • 對dubbo這樣的框架不友好,棧底下幾乎都帶有反射。

    總根據我們的判斷,Loom至少還要2年時間才能到達一個穩定并且功能完善的狀態。Wisp的性能優秀,功能要完整很多,產品本身也要成熟很多。Loom作為Oracle項目很有機會進入Java標準,我們也在積極地參與社區,希望能將Wisp的一些功能實現貢獻進社區。

    同時Wisp目前完全兼容Loom的Fiber API,假如我們的用戶基于Fiber API來編程,我們可以保證代碼的行為在Loom和Wisp上表現完全一致。

    FAQ

    協程也有調度,為什么開銷小?

    我們一直強調了協程適用于IO密集的場景,這就意味了通常任務執行一小段時間就會阻塞等待IO,隨后進行調度。這種情況下只要系統的CPU沒有完全打滿,使用簡單的先進先出調度策略基本都能保證一個比較公平的調度。同時,我們使用了完全無鎖的調度實現,使得調度開銷相對內核大大減少。

    Wisp2為什么不使用ForkJoinPool來調度協程?

    ForkJoinPool本身十分優秀,但是不太適合Wisp2的場景。

    為了便于理解,我們可以將一次協程喚醒看到做一個Executor.execute()操作,ForkJoinPool雖然支持任務竊取,但是execute()操作是隨機或者本線程隊列操作(取決于是否異步模式)的,這將導致協程在哪個線程被喚醒的行為也很隨機。

    在Wisp底層,一次steal的代價是有點大的,因此我們需要一個affinity,讓協程盡量保持綁定在固定線程,只有線程忙的情況下才發生workstealing。我們實現了自己的workStealingPool來支持這個特性。從調度開銷/延遲等各項指標來看,基本能和ForkJoinPool打平。

    還有一個方面是為了支持類似go的M和P機制,我們需要將被協程阻塞的線程踢出調度器,這些功能都不適宜改在ForkJoinPool里。

    如何看待Reactive編程?

    Reactive編程模型已經被業界廣泛接受,是一種重要的技術方向;同時Java代碼里的阻塞也很難完全避免。我們認為協程可以作為一種底層worker機制來支持Reactive編程,即保留了Reactive編程模型,也不用太擔心用戶代碼的阻塞導致了整個系統阻塞。

    這里是Ron Pressler最近的一次演講,作為Quasar和Loom的作者,他的觀點鮮明地指出了回調模型會給目前的編程帶來很多挑戰 。

    Wisp經歷了4年的研發,我將其分為幾個階段:

    1)Wisp1,不支持objectMonitor、并行類加載,可以跑一些簡單應用;

    2)Wisp1,支持了objectMonitor,上線電商核心,不支持workStealing,導致只能將一些短任務轉為協程(否則workload不均勻),netty線程依舊是線程,需要一些復雜且trick的配置;

    3)Wisp2,支持了workStealing,因此可以將所有線程轉成協程,上述netty問題也不再存在了。

    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調用,wisp是通過在JDK中插入hook來實現阻塞前調度的,如果是用戶自定義的JNI則沒有機會hook。

    最常見的場景就是使用了Netty的EpollEventLoop:

    1)螞蟻的bolt組件默認開啟了這個特點,可以通過-Dbolt.netty.epoll.switch=false 來關閉,對性能的影響不大。

    2)也可以使用-Dio.netty.noUnsafe=true , 其他unsafe功能可能會受影響。

    3)(推薦) 對于netty 4.1.25以上,支持了通過-Dio.netty.transport.noNative=true 來僅關閉jni epoll,參見358249e5


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    原文鏈接
    本文為云棲社區原創內容,未經允許不得轉載。

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Go语言出现后,Java还是最佳选择吗?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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