2024-4-22 群讨论：微服务启动预热相关

以下来自本人拉的一个关于 Java 技术的讨论群。关注公众号：hashcon，私信进群拉你

Hotspot JVM 进程启动后，流量到来的时候 JIT 吃掉很多 CPU，如何观察到？

很多途径都能观察到：

1. top -Hp：这个需要一直 dump 并保存在另一个地方，有可能采集不到需要的时间点，看的不明显。但是大部分情况能看出趋势。
2. 通过 JFR 的事件看到：这个是 JVM 自带的机制，可以通过 Thread CPU Load 看出来，这个和 top -Hp 的原理差不多，也有可能采集不到需要的时间点，看的不明显。但是大部分情况能看出趋势。
3. 通过 safepoint 日志可以看出：我们知道进入 safepoint 对于 JVM 是一个非常有消耗的事情（GC 中的 Stop-the-world 阶段就是要所有应用线程暂停进入安全点），JIT 的频繁大量编译也会触发全局安全点。

我们看一下 JFR 中的事件（截图由 @吃泡面的女娲 https://space.bilibili.com/395445925 提供，感谢）：

通过 -Xlog:safepoint=debug:file=${LOG_PATH}/safepoint%t.log:utctime,level,tags:filecount=10,filesize=10M 这个参数观察 safepoint 日志，可以看到流量第一次到达的时候，有大量的 ICBufferFull 这种 JIT 相关：

[2022-06-20T07:13:22.518+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 505901458 ns, Reaching safepoint: 203535 ns, At safepoint: 15007 ns, Total: 218542 ns 

[2022-06-20T07:13:22.745+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 226749494 ns, Reaching safepoint: 229619 ns, At safepoint: 11684 ns, Total: 241303 ns 

[2022-06-20T07:13:22.938+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 192997437 ns, Reaching safepoint: 207982 ns, At safepoint: 12948 ns, Total: 220930 ns 

[2022-06-20T07:13:23.126+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 187535899 ns, Reaching safepoint: 300756 ns, At safepoint: 14449 ns, Total: 315205 ns 

[2022-06-20T07:13:23.247+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 120311192 ns, Reaching safepoint: 249434 ns, At safepoint: 14875 ns, Total: 264309 ns 

[2022-06-20T07:13:23.340+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 92724282 ns, Reaching safepoint: 232015 ns, At safepoint: 12110 ns, Total: 244125 ns 

[2022-06-20T07:13:23.411+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 70987313 ns, Reaching safepoint: 211428 ns, At safepoint: 13071 ns, Total: 224499 ns 

[2022-06-20T07:13:23.635+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 223611196 ns, Reaching safepoint: 254973 ns, At safepoint: 18280 ns, Total: 273253 ns 

[2022-06-20T07:13:23.749+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 114334671 ns, Reaching safepoint: 222406 ns, At safepoint: 13293 ns, Total: 235699 ns

[2022-06-20T07:13:23.770+0000][info ][safepoint] Safepoint "ICBufferFull", Time since last: 20734555 ns, Reaching safepoint: 226780 ns, At safepoint: 15401 ns, Total: 242181 ns 

CPU Usage 与 Throttling

对于因为 CPU 出现的性能瓶颈，通过 CPU Usage 可能看不出来：CPU Usage 的实现，只能看平均值，最短周期是 1s，瞬时流量看不出来。这个只能通过 CPU Throttling 看出来。

举个比较极端的例子来说明这两个指标：比如两个线程，每个执行，每个都需要占满 CPU 跑 200ms，只有一个 CPU，不考虑 Linux 线程抢断式切换以及调度算法。
从 CPU Usage 看，就是 40%（200+200）/1000
从 CPU Throttling 看，这时候 CPU 限流发生了 200ms，就是一个线程等了 200ms。

再举一个微服务的例子，这个微服务在高峰的时候，已经有瓶颈，接口开始超过 1s，通过 CPU Usage 看，问题不大，但是其实从 CPU Throttling 看打，已经比较高了：

CPU Usage：

CPU Throttling：

如何观察到 CPU Throtlling？

1. 通过 JFR 的事件看到：JFR 的事件包含 CPU Throttling。
2. JFR 底层也是通过看 /proc 下对应进程的信息知道的：cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.stat
   • nr_periods：经历的 cgroup 周期数
   • nr_throttled：进程所有线程发生 CPU 限流的次数
   • throttled_time：进程所有线程被限流的时间(ns)

微服务预热

我们主要做了3件事：

1. 启动的时候预热微服务之后再注册：初始化链接池，线程池，然后，多线程本地调用 health 接口 50001 次（超过各种 jit 编译界限），之后 health 接口中的 Readiness 才会就绪，才会注册到注册中心（ https://zhuanlan.zhihu.com/p/452533097 ）
2. 针对 JVM：使用 CDS 加速类加载（我们的微服务发布之后，10 分钟后，dump APPCDS，用于下次启动新实例） Graal JIT 替换 C2。对于无存储 io 的微服务，使用 CRaC（同理，也是微服务发布之后，10 分钟后，dump APPCDS，用于下次启动新实例）
3. 客户端，调用的时候，检查实例注册时间，使用 beta 函数，减少调用到新实例的比例，最大 3 分钟。

个人简介：个人业余研究了 AI LLM 微调与 RAG，目前成果是微调了三个模型：

1. 一个模型是基于 whisper 模型的微调，使用我原来做的精翻的视频按照语句段落切分的片段，并尝试按照方言类别，以及技术类别分别尝试微调的成果。用于视频字幕识别。
2. 一个模型是基于 Mistral Large 的模型的微调，识别提取视频课件的片段，辅以实际的课件文字进行识别微调。用于识别课件的片段。
3. 最后一个模型是基于 Claude 3 的模型微调，使用我之前制作的翻译字幕，与 AWS、Go 社区、CNCF 生态里面的官方英文文档以及中文文档作为语料，按照内容段交叉拆分，进行微调，用于字幕翻译。

目前，准确率已经非常高了。大家如果有想要我制作的视频，欢迎关注留言。

本人也是开源代码爱好者，贡献过很多项目的源码（Mycat 和 Java JFRUnit 的核心贡献者，贡献过 OpenJDK，Spring，Spring Cloud，Apache Bookkeeper，Apache RocketMQ，Ribbon，Lettuce、 SocketIO、Langchain4j 等项目 ），同时也是深度技术迷，编写过很多硬核的原理分析系列（JVM）。本人也有一个 Java 技术交流群，感兴趣的欢迎关注。

另外，一如即往的是，全网的所有收益，都会捐赠给希望工程，坚持靠爱与兴趣发电。