https://blog.mygraphql.com/zh/posts/cloud/containerize/java-containerize/java-containerize-resource-limit/
-XX:ActiveProcessorCount=$POD_CPU_LIMIT
时间回到 2017 年,老东家要上 Kubernetes 了,有幸参与和学习(主要是学习)。当时遇到的一了所有 Java 容器化者都遇到的坑:JDK8 不为容器化设计综合症。最简单的例子是Runtime.getRuntime().availableProcessors()
返回了主机的 CPU 数,而非期望的容器自身的cpu share/quota
,或说 k8s 的 cpu request/limit
。
时间到了 2021 年,一切本该云淡风轻(虽然工资依然追不上CPI和房价)。虽然我在的项目还是使用 JDK8,但好歹也是 jdk 1.8.0_261
了,已经 backport 了很多容器化的特性到这个版本了。最近在做项目的性能优化,在 Istio 的泥潭苦苦挣扎中。
突然前方同学传来喜讯: 把 POD 的 cpu request
由 2 变 4 后,性能有明显的优化。我在羡慕嫉妒😋的同时,好奇地研究了一下原理。
Kubernetes 使用 cgroup 进行资源限制:
那么问题来了,测试环境主机CPU 资源充足,不存在各容器需要争抢CPU
的情况。那么,为何调大 cpu request
后,会明显优化性能?
可能性:
各容器需要争抢CPU
情况下,cpu request 仍然影响了调度作为一个只懂 java 的程序员,我关注后者。
作为只懂写代码的程序员,没什么比运行的程序更能帮你说话了。起码,机器不会因为你和他关系好,或等着你给他通点气,或填个KPI,就跑你的程序快一点(不要和我说linux taskset
),更不会生成一个和关系有关系的小报告。
回来吧,先看看 POD 的配置:
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进入 container:
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加点CPU request :
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进入 container:
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可见,java 得到 cpu 数,来源于 容器配置的 cpu request 。
再看看 availableProcessors() 的影响。-XX:+PrintFlagsFinal
的作用是在 jvm 启动时打印计算后的默认配置。
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$ diff req1.txt req4.txt
2c2
< intx ActiveProcessorCount = -1 {product}
---
> intx ActiveProcessorCount := 4 {product}
59c59
< intx CICompilerCount := 2 {product}
---
> intx CICompilerCount := 3 {product}
305c305
< uintx MarkSweepDeadRatio = 5 {product}
---
> uintx MarkSweepDeadRatio = 1 {product}
312c312
< uintx MaxHeapFreeRatio = 70 {manageable}
---
> uintx MaxHeapFreeRatio = 100 {manageable}
325c325
< uintx MaxNewSize := 178913280 {product}
---
> uintx MaxNewSize := 178782208 {product}
336,337c336,337
< uintx MinHeapDeltaBytes := 196608 {product}
< uintx MinHeapFreeRatio = 40 {manageable}
---
> uintx MinHeapDeltaBytes := 524288 {product}
> uintx MinHeapFreeRatio = 0 {manageable}
360c360
< uintx NewSize := 11141120 {product}
---
> uintx NewSize := 11010048 {product}
371c371
< uintx OldSize := 22413312 {product}
---
> uintx OldSize := 22544384 {product}
389c389
< uintx ParallelGCThreads = 0 {product}
---
> uintx ParallelGCThreads = 4 {product}
690,691c690,691
< bool UseParallelGC = false {product}
< bool UseParallelOldGC = false {product}
---
> bool UseParallelGC := true {product}
> bool UseParallelOldGC = true {product}
738c738
< Runtime.getRuntime().availableProcessors() = 1
---
> Runtime.getRuntime().availableProcessors() = 4
可见,availableProcessors()
不但影响了 jvm 的 GC 线程数,JIT 线程数,甚至是 GC算法。更大问题是一些 servlet container(如 Jetty)和 Netty 默认也会使用这个数字去配置他们的线程池。
如果还是觉得Linux CFS Scheduler(任务调度器)在主机CPU过剩时,调度还是受到了 cgroup share(cpu request)影响
这个可能性需要排除。那么在POD拉起后,直接使用 linux 终端,去修改 cgroup 的 share 文件,增加一倍,再测试,就可以知道。对,反模式是排除问题的常用方法。但我没做这个测试,因我不想太科学🙃凡事留一线。
填坑是程序员的天职,无论你喜不喜欢,无论这个坑是你挖的,还是前度留下的。这个坑有几个填法:
PreferContainerQuotaForCPUCount
参数,即 availableProcessors()
返回 CPU limit 数。availableProcessors()
的地方,修改为显式指定,如GC线程数,Netty 线程数……国际习惯,我选用了 4。原因:
availableProcessors()
的地方,修改为显式指定。这个工作量大,对未来未知的使用到 availableProcessors()
的地方不可控。明白了我能做什么后,就 Just do it 了。
话说,从 JDK 8u191
后,支持了-XX:ActiveProcessorCount=count
参数,告诉JVM真正可用的CPU数。所以,只要:
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-XX:ActiveProcessorCount
的说明见:https://www.oracle.com/java/technologies/javase/8u191-relnotes.html#JDK-8146115
很明显,这是个应该早几年就写的 Blog。现在估计你家已经不使用JDK8了。而一般直接到 JDK11 LTS 了。或者,本文想说的是一种求证问题的方法和态度。它或者不能直接给你带来什么好处,有时候,甚至很让一些人讨厌,影响你进升的大好前程。不过,一个行业如果要进步,还得依赖这种情怀。英文有个词:Nerd
。专门形容这种态度。
在 JDK8 还没为容器化设计前,大神们只能先自行解决了。方法两种(层):
方法3相对简单。这里只说方法2:
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First, make a shared library of this:
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Then run Java as follows:
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方法1、2比较通用,对 JNI 等非 java 生态的同样有效,但实现需要了解一些 Linux。可以参考: https://geek-tips.imtqy.com/articles/493531/index.html、https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/issues/176
https://www.batey.info/docker-jvm-k8s.html
https://mucahit.io/2020/01/27/finding-ideal-jvm-thread-pool-size-with-kubernetes-and-docker/
https://blog.gilliard.lol/2018/01/10/Java-in-containers-jdk10.html
https://cloud.google.com/run/docs/tips/java
https://www.oracle.com/java/technologies/javase/8u191-relnotes.html#JDK-8146115
https://stackoverflow.com/questions/64489101/optimal-number-of-gc-threads-for-a-single-cpu-machine