KonaJDK賦能云上Java新生態分析

發布時間：2021-11-24 14:58:37 來源：億速云閱讀：208 作者：iii 欄目：云計算

這篇文章主要介紹“KonaJDK賦能云上Java新生態分析”，在日常操作中，相信很多人在KonaJDK賦能云上Java新生態分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”KonaJDK賦能云上Java新生態分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

一、自研KonaJDK對于云Java生態的意義

JDK作為Java應用的基礎設施，在云Java生態上的重要性不言而喻。KonaJDK作為Tencent自研JDK，已經平穩支撐于騰訊云微服務，消息中間件，大數據等核心業務，同時在信創等場景上作為Java業務的基礎支撐組件，填補了騰訊云信創場景下JDK組件的空白。本文將主要從KonaJDK在信創云環境支撐，KonaJDK支持騰訊云產品的能力拓展與定制化以及KonaJDK在大數據場景的優化實踐幾個方面，介紹KonaJDK對于騰訊云Java業務的支撐與優化。

二、KonaJDK 信創環境支撐

信創云環境中Java業務要求JDK能夠穩定高效的支撐國產CPU運行環境。其中主要的CPU指令集為aarch74。通過我們調研，目前JDK8在aarch74指令集的情況如下:

OpenJDK

OpenJDK8 在主線分支中并沒有aarch74指令集的支持，網上能夠找到的開源版本，都是開源社區幾個主要參與者貢獻的。對于騰訊云業務來說，開源版本并沒有在生產系統中得到驗證，也沒有專門的人力進行代碼的維護與更新。所以在可維護性，安全性及穩定性上都存在風險。

OracleJDK

OracleJDK 8 之中包含AARCH64支持。但考慮到成本，以及OracleJDK 8代碼未開源，問題定位等方面的難度。同時，我們在特定場景下也發現OracleJDK頻繁的ForceSafepoint可能對業務穩定性存在影響，所以我們也沒有考慮使用OracleJDK8作為AARCH64的首先JDK。（具體可以參見文章: " tab="innerlink" data-linktype="2" ><不要再亂下載JDK了：Elasticsearch在國產化ARM環境下的首個大坑>）

經過一系列的分析，我們最終選定KonaJDK作為騰訊云信創方案的首選JDK，主要原因如下:

KonaJDK 的AARCH64版本基于OpenJDK社區最受歡迎的IcedTea 項目，之后經過KonaJDK大量的研發，適配與修正。在穩定性方面經過了大規模生產環境的測試與驗證，并且通過了專有云等產品的質量驗收。同時，騰訊內部TencentJDK協同團隊可以持續為KonaJDK提供版本維護與技術支持。

總而言之，騰訊KonaJDK能夠在保證正確性穩定性的同時，提供JDK的維護，技術支持，優化以及定制化功能等方面的支持，更適合信創環境下云業務的場景。

三、KonaJDK 支持云產品能力拓展與定制化

除了穩定支撐信創云Java業務外， KonaJDK在其可定制性方面也為云業務提供了多方面的支持。我們主要通過以下幾方面進行說明:

1. 微服務產品中JVM監控診斷能力提升

根據統計,大約60%的云業務開發者使用Java語言。以騰訊云微服務管理平臺（TSF）為例，其業務支撐環境，以及用戶部署的微服務，主要是使用Java spring cloud框架實現的，即這些業務都是運行在JDK環境中的。但在實際使用過程中，用戶更加關注的是業務的功能與實現，很難感受到JDK在其中的作用。作為對比，下圖是云業務開發者眼中的微服務，用戶更加關注微服務每個模塊的功能，以及微服務業務的功能。

下圖是JVM/JDK研發者眼中的微服務:

可以看到，基本上每一個微服務功能節點都是一個JVM實例。因此如何通過JVM側信息幫助開發者了解自己的云業務運行情況，是云支撐平臺類產品的關鍵功能。

目前，騰訊云微服務產品TSF，消息中間件產品支撐環境已經使用KonaJDK作為業務支撐組件。除了支持標準JMXbean，兼容開源JVM相關profiler來提供微服務基本JVM監控信息外， KonaJDK還從以下方面進行相關提升（部分功能研發上線中）

JFR (Java Flight Recorder)

JVM內置輕量級Profiler，可收集Java應用在運行過程中的診斷及性能數據，back port自OpenJDK11。如果使用的是默認的配置，理論上JFR開銷是小于2%的，因此必要情況下可用在現網收集數據。KonaJDK中針對JFR做了大量的問題修復與能力提升，目前可以在運行時動態打開、關閉。采集到的數據在內部可以通過KonaProfiler 進行分析

KonaProfiler

KonaJDK團隊研發的一款線上綜合性JVM性能分析工具，目前支持JFR數據文件的分析，heap dump數據分析，jstack數據分析，火焰圖等多種功能。

例 – KonaProfiler支持多種類型火焰圖分析

例 – KonaProfiler對于JFR數據分析給出分析建議

結合以上能力，在KonaJDK的加持下，騰訊云微服務平臺可以為用戶提供JVM監控，線上診斷等一系列能力，滿足用戶在性能分析及調優方面的需求。

2. 國密算法的支持

隨著國密算法等商密算法國家標準的推出，云上客戶對于Java版本的國密算法需求越來越多。經過調研與客戶反饋，我們發現目前在國密算法的使用上，主要存在以下幾類問題：

使用成本高

客戶在一些場景上需要國密算法，但是受各種原因限制，客戶不可能也不愿意自身研發國密算法。

目前網上國密算法的實現參差不齊，以下是我們在主流搜索引擎上搜索“國密算法 Java實現”。

從結果可以看到大部分內容都是個人愛好者的實現，或者使用開源項目。這些項目每種實現都需要學習API的使用，并且如何選擇合適的項目，也是客戶面臨的成本問題。

可靠性存疑

另外一點在于可靠性上，在一些場景上，對于國密算法的要求處理功能正確與性能優秀以外，還需要可靠性保證。例如是否符合國標，是否經過認證等等。

KonaJDK團隊經過調研，實際上在Java密碼算法的使用上，最為普及，也最為易用的實現就是Java Cryptography Architecture（JCA）, 使用JCA定義的Cipher類與 API，可以高效，便捷的使用JDK中實現了JCA的密碼算法。

KonaJDK團隊經過與內部密碼專家團隊的合作，共同開發了基于JCA的國密算法SM2， SM3，SM4支持，其主要具備以下優點：

簡單易用，國密算法使用符合標準JCA調用流程，開發人員在掌握JCA的基礎上，只需要簡單學習幾個基本要點就可以順利使用。
安全可靠，由騰訊內部專業密碼專家團隊開發維護，國密算法符合國標。
易于遷移，從其他JCA密碼算法遷移到SM算法只需要簡單的替換即可，如下圖為從RSA切換為SM2 算法的代碼改動，最少僅需3行代碼變動即可完成。

通過國密算法，我們可以看到KonaJDK 提供的定制化能力與技術支持能力能夠進一步提升云上產品的能力，方便客戶，提高產品價值

3. 工具優化，大堆場景下Jmap掃描速度的提升，回饋社區

提到Java堆分析，相信很多java程序員最先想起的就是Jmap。作為JDK內置的堆內存分析工具，Jmap可以實現jvm堆內存的統計與dump功能。在實際使用中，我們發現在大數據等大堆場景下，jmap的一次使用要消耗很長時間。而由于jmap在運行過程中需要暫停Java業務線程，所以可能會出現一次jmap 發生導致Java進程無響應，從而主備結點切換，最終造成業務系統抖動。

經過問題的分析，我們在KonaJDK中引入了Jmap的并行堆掃描，如圖所示：

通過并行堆掃描與thread local 數據存儲，我們將Jmap histo工作時間提升了6-10倍，緩解了業務抖動問題。

同時作為openJDK社區的參與者，我們將并行堆掃描這個特性積極貢獻給了OpenJDK社區，目前針對G1, ZGC, shenandoahGC的patch已經合入jdk16主線，而針對ParallelScavenge堆的patch也已經經過多輪review，正待合入。

四、Kona JDK 性能保證 - 大數據線上優化實踐

除了以上幾方面，騰訊KonaJDK專家團隊針對大數據業務進行了性能的專項提升。例如，通過GC調度等優化，大幅降低生產環境CPU利用率; 優化GC物理內存回收算法，以減少進程物理內存占用; G1 和ZGC等GC算法持續優化以提升穩定性和減少毛刺等。經過大數據生產環境大規模實際部署驗證，和社區版本對比，Kona JDK在cpu使用率和物理內存使用等方面都有明顯優勢。

到此，關于“KonaJDK賦能云上Java新生態分析”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！

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KonaJDK賦能云上Java新生態分析

一、自研KonaJDK對于云Java生態的意義

二、KonaJDK 信創環境支撐

三、KonaJDK 支持云產品能力拓展與定制化

1. 微服務產品中JVM監控診斷能力提升

2. 國密算法的支持

3. 工具優化，大堆場景下Jmap掃描速度的提升，回饋社區

四、Kona JDK 性能保證 - 大數據線上優化實踐

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KonaJDK賦能云上Java新生態分析

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二、KonaJDK 信創環境支撐

三、KonaJDK 支持云產品能力拓展與定制化

1. 微服務產品中JVM監控診斷能力提升

2. 國密算法的支持

3. 工具優化，大堆場景下Jmap掃描速度的提升，回饋社區

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