京东JDK在大数据平台的探索与研究

对于CDS，JEP中的介绍如下：

• 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.

京东JDK引入了最新的JDK12中关于CDS的新特性 - Default CDS Archives。该功能在编译阶段生成默认的Archive，并且无需用户指定JVM选项-Xshare:auto即可享受到CDS带来的优点。

(9) 并行的高效JMap Java堆分析工具：

JMap作为Java开发人员常用工具，一般在调查OOM，查看堆对象分布时都能发挥重要作用。但是在日常工作中，发现对于大堆，例如堆内存配置为-Xmx200g时，在线上系统运行JMap histo时间非常长，并且影响整个JVM进程的响应速度，一旦JVM进程被KILL，运行中JMap histo也无法提供有效信息。 经过调研，JMap 工具在扫描Java堆时是单线程工作，并且只有在整个堆扫描完成时才会统计信息并输出。

针对JMap的问题，京东JDK团队对JMap进行了拓展，实现了其并行，增量式对扫描方案。对JMap histo在大堆上的扫描并行化，同时在运行中统计中间结果。使得JMap在200GB堆扫描性能提升2倍，同时能够使JMap在运行过程中不断输出中间结果，这样即使JVM进程退出，JMap仍能提供有效的信息用于分析内存使用情况。

2. 京东JDK优化效果

经过一系列的工作，目前京东JDK已经顺利应用于京东大数据平台HDFS的NameNode节点上，其对于管理结点优化达到50%， 见下图：

另一方面，JDJDK对于管理结点文件数承载能力从4亿上升到10亿，承载能力提升1.5倍。缓解了业务方的需求，节省了人力。

针对G1GC 也做了相关优化， 优化后的G1GC 对比之前JDK8的CMS的YoungGC暂停时间如下图：

GC发生的次数对于如下：

在加/解锁及线程同步方面，京东JDK团队也进行了深入的研究及优化，除了上文提到的偏向锁以外，还利用JVM 的instrumentation等工具，对锁相关的bytecode进行线上优化，针对不同的HDFS访问，优化效果如下：

Mkdir：

Delete：

Getfileinfo：

Rename：

五、京东JDK的发展方向

在未来，京东JDK团队将更加注重于降本增效方面的工作，我们计划进行更多的尝试及创新，例如：

• 用于特定使用场景的，独立的heap区域
• 半自动式GC
• 基于大数据应用场景的GC算法开发及优化
• 基于Graal的AOT功能的开发及优化

同时，京东JDK团队也将积极参与openJDK社区的开发及研究工作，尽可能将京东JDK的特性贡献到社区，让更多人能够使用到。

作者简介：臧琳，京东JVM专家，主要负责京东JDK针对京东大数据业务的定制化开发及优化工作。专注于JVM中内存管理，runtime运行时以及JIT编译器的性能分析及优化等领域。

【本文来自51CTO专栏作者张开涛的微信公众号(开涛的博客)，公众号id: kaitao-1234567】

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（编辑：晋中站长网）

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