在 OpenJDK 21 升级指南 中，给大家分享了一下升级到 OpenJDK 21 中遇到的一些问题。文末留了一个小问题：生产环境的 Java 21 启动参数怎么配置？这篇文章将给出 D瓜哥的答案。 先说明一下生产环境的机器配置：4C8G，四个内核，8G 内存。 启动参数 鉴于 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 和 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 中，G1 GC 的惊艳表现，这里分别提供 Gen ZGC 和 G1 GC 两个配置。 两个配置差距级小，为了方便复制粘贴，还是分两个来展示。 Gen ZGC 配置 追求极致低延迟，就上 GenZGC，它通过牺牲大约 10% 的吞吐量，换来无与伦比的低延时。 注意：使用时，请修改日志目录！ ## 变量配置 ####################################################################### # java -XshowSettings:all --展示所有配置项（测试发现也不全） -Dfile.encoding=UTF-8 # https://zhuanlan.zhihu.com/p/455313866 # https://zhuanlan.zhihu.com/p/455746995 # https://blog.csdn.net/u014149685/article/details/83002405 # 随机数来源 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -Djava.security=file:/dev/./urandom # https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/net/doc-files/net-properties.html # https://docs.oracle.com/en/java/javase/21/docs/api/java.base/java/net/doc-files/net-properties.html # DNS 过期时间 -Dnetworkaddress.cache.ttl=10 # -Dsun.net.client.defaultConnectTimeout=60000 -Dsun.

在 OpenJDK 21 升级指南 中提到， OpenRewrite 可以帮忙解决一些升级 OpenJDK 中发现的问题。随着不断的探索，D瓜哥发现，OpenRewrite 的功能远远不止这些。下面就挑选一些重要的功能来给大家做一些讲解。 为了方便查看改动点，建议将代码交给版本管理工具，比如 Git，来管理。 快速入门 OpenRewrite 是一套对源码做重构的大型生态系统，可以帮助开发人员减少技术债。所以，它提供了一套的相关工具。对于大多数开发人员来说，最方便的也许就是基于 Maven 插件的相关工具。这里以对 Java 的 import 语句排序来为示例展示一下 OpenRewrite 的使用方法。 在项目的 pom.xml 中增加如下配置： <!-- @author: D瓜哥 · https://www.diguage.com --> <plugin> <groupId>org.openrewrite.maven</groupId> <artifactId>rewrite-maven-plugin</artifactId> <version>5.30.0</version> <configuration> <activeRecipes> <!-- import 排序 --> <!-- https://docs.openrewrite.org/recipes/java/orderimports --> <recipe>org.openrewrite.java.OrderImports</recipe> </activeRecipes> </configuration> </plugin> 然后执行如下命令： mvn rewrite:run 执行会输出一大堆东西，这里就不再展示，执行完成后，使用 Git 查看一下改动点。如下图： 图 1. 使用 OpenRewrite 排序 import 的改动点 将这些修改点提交，就完成了一次优化， OpenRewrite 的基本使用，你学废了吗？ 这里再多说一句： 由于 OpenRewrite 精巧的设计，可以通过使用不同的处方，进行各种各样的优化。所以，最重要的一点就是了解 OpenRewrite 各种不同的处方及使用办法。下面就介绍一下常用的处方及使用办法。

OpenJDK 21 已经发布半年有余，在这个版本中， Generational ZGC 也一起发布了。在 ZGC | What’s new in JDK 16 中， Per Lidén 宣称，将 ZGC 的最大停顿时间从 10ms 降低到了 1ms。再加上 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 和 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 文中，GenZGC 的惊艳表现，这些种种先进技术，着实充满诱惑，忍不住想吃口螃蟹 🦀。这篇文章，D瓜哥就来分享一下，自己在升级 OpenJDK 21 中的一些经验。 本文仅介绍升级 OpenJDK 的相关内容，ZGC 原理等会专门撰文介绍。 升级依赖 依赖升级不是 KPI，也不涉及需求交付。所以，大多数项目的依赖自从项目创建后，就很少升级。如果想比较顺利地将项目升级到 OpenJDK 21，那么，先将项目所用依赖做一个整体升级是一个事半功倍的操作。可以直接使用 Maven 命令来检查依赖可以升级的情况： mvn versions:display-dependency-updates 执行该命令后，会有如下类似输出： # 检查依赖升级情况 $ mvn versions:display-dependency-updates # 此处省略一万个字 # @author: D瓜哥 · https://www.diguage.com [INFO] org.springframework:spring-aop ......... 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-aspects .

JVM GC 性能测试系列: JVM GC 性能对比方法 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 书接上文，在 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 的最后，D瓜哥提到了一个问题，对于在 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 和 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 中存在的巨大 QPS 差异疑惑不解。所以，D瓜哥决定将测试机器接入到线上环境，在真实访问中，观察各个 GC 的表现。 一言以蔽之 J21-Gen-ZGC 和 J21-G1 无论在稳定性，吞吐量以及响应时效性上都非常优秀。 再极端峰值情况，J21-G1 是更好的选择，更加稳定，不容易出凸点。 日常使用，J21-Gen-ZGC 响应性更好，接口耗时更低。 鉴于 OpenJDK 21 G1 GC 一如既往的惊艳表现，D瓜哥准备整理一下 G1 GC 的主要优化，敬请关注： Java G1 垃圾收集器主要优化。 1. 服务调用监控数据 监控服务调用的相关数据，这是对于用户来说，感知最强烈的相关数据，也是直接关系到服务质量的数据。 1.1. 服务调用次数 从调用次数上来看，五个分组没有大的变化，可以说根本没有达到系统的极限峰值。当然，这才是正常现象，如果日常运行都爆峰值，那说明系统早该扩容了。 图 1. 服务调用次数（秒级） 图 2. 服务调用次数（分钟级） 1.2. 服务调用耗时 整体上讲，J21-Gen-ZGC 的耗时更短，从数据上来看，TP999 能比 J21-G1 的少 10~20ms；TP99 更加夸张，J21-Gen-ZGC 的耗时只有 J21-G1 的一半。

JVM GC 性能测试系列: JVM GC 性能对比方法 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 在上一篇文章 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 中，D瓜哥使用一个总量请求对所有分组的所有机器进行性能测试。但是，经过测试发现了一个问题，同时产生了另外一个问题，有两个问题没有得到很好的解答： 由于服务响应时长直接关系到服务调用次数，当某一台机器出现问题时，整体调用次数就会急剧下降，调用次数加不上去。一个机器出问题，所有机器的访问量就上不去了。这是测试中发现的一个问题。当然，这属于测试工具的问题，别不是 GC 的问题。但是，也影响到我们的压测，也需要解决。 上次测试，这是针对某一个指定服务调用量进行性能测试，那么，无法确定每个 GC 能支撑的极限调用峰值。另外，在极限峰值和超极限峰值的情况下，各个 GC 的表现如何？这个也有待验证。 针对上述两个问题，设计了本次测试。测试方法如下： 各个分组使用一套相同的流量策略： 各个分组几乎同时开始执行测试任务； 调用量从低到高，以此同时使用相关的调用量进行测试； 除最开始预热阶段的调用量外，后续每个调用量都持续进行十分钟的测试。 针对每个 GC 分组单独设定一套调用发量程序，这个保证各个 GC 分组直接不相互影响。 最后，再分析调用量相同时段的各个 GC 表现，就可以看到各个 GC 的极限峰值。 为了保留更多细节，本文所有截图都是在 34 吋带鱼屏下，使用全屏模式展示并截图的。如果看不清楚，可以右击在新页面打开图片来查看。 具体流量及时间段： 750， 23:14:30 ~ 23:19:30 800， 23:19:30 ~ 23:29:30 850， 23:29:30 ~ 23:39:30 900， 23:39:30 ~ 23:49:30 950， 23:49:30 ~ 23:59:30 1000，23:59:30 ~ 00:09:30

JVM GC 性能测试系列: JVM GC 性能对比方法 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 在上一篇文章 JVM GC 性能对比方法 介绍了性能对比的方法，这篇文章就根据该方法对上述提到的5种 JVM GC 进行性能测试。 在正式测试之前，D瓜哥进行了多次小流量试探性测试，来探索一个合适的量。找到一个比较平稳的量后，乘以机器数量，获得一个每秒总计请求量，最后使用该总量数据去做压测。 根据多次测试的数据来看，最后选择的是每台每秒 500 QPS，5 个分组，每个分组 5 台机器，所以，每秒的请求总量是： 500 * 5 * 5 = 12500 QPS；每个分组每分钟的总量是：500 * 5 * 60 = 150000 QPS。使用每台机器以此使用 100 QPS，200 QPS，300 QPS，400 QPS 各运行一分钟来对系统进行预热。最后以每台每秒 500 QPS 的访问量来对测试机器进行持续十分钟的性能测试，最后分析这十分钟的相关数据。 一言以蔽之 服务稳定性：J21-Gen-ZGC、J21-G1、J8-G1 稳定性最好；J17-ZGC 有轻微波动；J21-ZGC 有剧烈波动； 服务耗时 TP999：J21-Gen-ZGC < J17-ZGC < J21-G1 < J8-G1 < J21-ZGC；

JVM GC 性能测试系列: JVM GC 性能对比方法 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 现在部门内部绝大部分应用都还在使用 OpenJDK 8，计划推进部门升级 JDK 到 OpenJDK21。本着实事求是，用数据说话的原则，准备对如下 GC 做性能测试： OpenJDK 8 G1 GC（以下称 J8-G1。具体版本号：1.8.0_321-b07。） OpenJDK 17 ZGC（以下称 J17-ZGC。具体版本号：17.0.9+9。） OpenJDK 21 G1（以下称 J21-G1。具体版本号：21.0.2+13-LTS。） OpenJDK 21 ZGC（以下称 J21-ZGC。具体版本号：21.0.2+13-LTS。） OpenJDK 21 Gen ZGC（以下称 J21-Gen-ZGC。具体版本号：21.0.2+13-LTS。） 所有 OpenJDK 版本都是选用相同大版本号里的最高的版本。所有的机器都是 4C8G 的配置，JVM 堆栈内存设置为 4608M 。 为了减少不必要的干扰，JVM 相关参数也尽可能做到了一致或者接近。（等测试完，D瓜哥会把相关参数也分享出来。） 测试对象 由于D瓜哥所处的部门是一个直接面向用户的线上业务部门，所以，大部分系统是直接面对用户，接受用户访问的在线业务系统。所以，为了服务线上业务系统的需求，测试对象的选择就限定在了类似的场景中。测试对象是线上接受用户访问的一个服务。结构如下： 图 1. 压测接口依赖关系图 该接口有外部依赖服务，也有数据库查询，是一个微服务架构下典型的在线服务接口。 测试方法 原本计划是想直接通过上线，将线上不同分组的机器使用不同的 GC 来做测试，但是，这样面临好几个问题： 由于正是环境上线需要审批，每次上线是针对一个构建包做上线，由于基于三个不同版本的 OpenJDK，所以，至少需要上线三次。 线上环境，不同分组的机器数量是不一样的，所以，不方便对比。比如，对比不同分组的响应请求数量。 性能测试势必会影响到线上的业务处理。如果引发客诉，鱼有没有迟到不确定，但是绝对惹一身腥。

问题 什么是大页（Large Page）？什么是透明大页（Transparent Huge Page）？它对我有什么帮助？ 理论 虚拟内存现在已被视为理所当然。现在只有少数人还记得，更不用说做一些“真实模式”编程了，在这种情况下，你会接触到实际的物理内存。相反，每个进程都有自己的虚拟内存空间，该空间被映射到实际内存上。例如，两个进程在相同的虚拟地址 0x42424242 上拥有不同的数据，而这些数据将由不同的物理内存支持。现在，当程序访问该地址时，应将虚拟地址转换为物理地址。 图 1. 虚拟内存地址与物理内存地址之间的关系 这通常由操作系统维护 “页表”，硬件通过“页表遍历”来实现地址转换。如果在页面粒度上维护翻译，整个过程就会变得简单。但这样做的成本并不低，而且每次内存访问都需要这样做！因此，还需要对最新的翻译进行小型缓存，即 转译后备缓冲区（Translation Lookaside Buffer (TLB)）。TLB 通常很小，只有不到 100 个条目，因为它的速度至少要与 L1 缓存相当，甚至更快。对于许多工作负载来说，TLB 未命中和相关的页表遍历需要大量时间。 既然我们无法将 TLB 做得更大，那么我们可以做其他事情：制作更大的页面！大多数硬件有 4K 基本页和 2M/4M/1G “大页”。用更大的页来覆盖相同的区域，还能使页表本身更小，从而降低页表遍历的成本。 在 Linux 世界中，至少有两种不同的方法可以在应用程序中实现这一点： hugetlbfs。切出系统内存的一部分，将其作为虚拟文件系统公开，让应用程序通过 mmap(2) 从其中获取。这是一个特殊的接口，需要操作系统配置和应用程序更改才能使用。这也是一种“要么全有，要么全无”的交易：分配给 hugetlbfs（持久部分）的空间不能被普通进程使用。 透明大页（Transparent Huge Pages (THP)）。让应用程序像往常一样分配内存，但尽量以透明方式为应用程序提供大容量页面支持的存储空间。理想情况下，不需要更改应用程序，但我们会看到应用程序如何从了解 THP 的可用性中获益。但在实际应用中，会产生内存开销（因为会为小文件分配整个大页面）或时间开销（因为 THP 有时需要对内存进行碎片整理以分配页面）。好在有一个中间方案：通过 madvise(2) 可以让应用程序告诉 Linux 在哪里使用 THP。 不明白为什么术语中会交替使用 "large "和 "huge"。总之，OpenJDK 支持这两种模式： $ java -XX:+PrintFlagsFinal 2>&1 | grep Huge bool UseHugeTLBFS = false {product} {default} bool UseTransparentHugePages = false {product} {default} $ java -XX:+PrintFlagsFinal 2>&1 | grep LargePage bool UseLargePages = false {pd product} {default} -XX:+UseHugeTLBFS 将 Java 堆映射到 hugetlbfs 中，后者应单独准备。

“JVM 剖析花园”是由 JVM 研发专家及性能极客 Aleksey Shipilëv 撰写的一个系列文章，专门介绍一些有关 JVM 的基本知识。笔者也是前几年无意间发现的一片宝藏文章。早就有翻译过来，介绍给大家的想法，可惜一直未能付诸实践。最近在查资料时，无意间又翻到了这个系列，遂下定决心，完成这个萌发已久的小想法。 为了便于理解，对该系列的名字做了微调，原文是“JVM Anatomy Quarks”，将原文的“Quarks”（夸克）翻译为了“花园”。 “JVM 解剖花园”是一个正在进行中的小型系列文章，每篇文章都会介绍一些有关 JVM 的基本知识。这个名字强调了一个事实，即单篇文章不能孤立地看待，这里描述的大部分内容都会很容易地相互影响。 阅读这篇文章大约需要 5-10 分钟。因此，它只针对单一主题、单一测试、单一基准和单一观察进行深入探讨。这里的证据和讨论可能是轶事，并没有对错误、一致性、写作风格、语法和语义错误、重复或一致性进行实际审查。请自行承担使用和/或信任的风险。 以上是该系列介绍。这里介绍一次，后续文章不再赘述。 问题 众所周知，Hotspot 可以进行 锁粗化优化，有效合并多个相邻的锁定块，从而减少锁定开销。它能有效地对如下代码做优化： synchronized (obj) { // statements 1 } synchronized (obj) { // statements 2 } 优化后： synchronized (obj) { // statements 1 // statements 2 } 现在，今天提出的一个有趣问题是：Hotspot 是否会对循环进行这种优化？例如： for (...) { synchronized (obj) { // something } } 是否会被优化成如下这样： synchronized (this) { for (...) { // something } } 理论上，没有什么能阻止我们这样做。我们甚至可以把这种优化看作是 循环判断外提，只不过这里是针对锁而已。然而，这样做的缺点是有可能使锁变得过于粗糙，从而导致特定线程在执行大循环时占用锁。

当今世界被广泛浪费的资源之一是：内存。由于编程效率低下，内存浪费量惊人（有时 "令人震惊"）。我们在多个企业应用程序中都看到了这种情况。为了证明这一点，我们进行了一项小型研究。我们分析了著名的 Spring Boot Pet Clinic 应用程序，看看它浪费了多少内存。该应用程序由社区设计，旨在展示如何使用 Spring 应用程序框架构建简单但功能强大的面向数据库的应用程序。 环境 Spring Boot 2.1.4.RELEASE Java SDK 1.8 Tomcat 8.5.20 MySQL 5.7.26 with MySQL Connector/J 8.0.15 压力测试 我们使用流行的开源压力测试工具 Apache JMeter 进行压力测试。我们使用以下设置执行了 30 分钟的压力测试： 线程数（用户）- 1000（连接到目标的用户数量） 上升周期（秒） - 10。所有请求开始的时间范围。根据我们的配置，每 0.01 秒将启动 1 个新线程，即 100 个线程/秒。 循环次数 - 永久。这 1000 个线程将背靠背执行测试迭代。 持续时间（秒） - 1800。启动后，1000 个线程持续运行 1800 秒。 图 1. JMeter 设置 我们在负载测试中使用了以下场景： 在系统中添加新的宠物主人。 查看宠物主人的相关信息。 向系统中添加一只新宠物。 查看宠物相关信息。 在宠物探视历史中添加探视信息。 更新宠物相关信息。 更新宠物主人的相关信息。 通过搜索主人姓名查看主人信息。 查看所有主人的信息。 如何测量内存浪费？ 业界有数百种工具可以显示内存使用量。但是，我们很少遇到能测量因低效编程而浪费的内存量的工具。 HeapHero 是一款简单的工具，它可以分析堆转储，并告诉我们由于编程效率低下而浪费了多少内存。