Java HotSpot VM的Safepoint bias：长时间GC停顿/卡顿的深层原因与解决方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java HotSpot VM Safepoint Bias：长时间GC停顿/卡顿的深层原因与解决方案

大家好，今天我们来深入探讨一个在Java性能调优中经常被忽视，但却至关重要的话题：Java HotSpot VM的Safepoint Bias，以及它如何导致长时间的GC停顿甚至卡顿，并探讨相应的解决方案。

1. 什么是Safepoint？为什么需要Safepoint？

在深入了解Safepoint Bias之前，我们需要先明确什么是Safepoint以及它存在的原因。

Safepoint可以理解为JVM执行代码中的一个特殊位置，在这个位置上，所有线程都必须暂停执行，以便JVM可以安全地执行一些全局性的操作，例如：

垃圾收集（GC）: 标记活跃对象，清理不再使用的内存。
JIT编译优化: 对热点代码进行编译和优化。
线程栈扫描: 在GC Roots扫描阶段，需要扫描线程栈来确定对象是否仍然被引用。
Biased Locking revocation: 撤销偏向锁。
其他VM操作: 例如类加载、卸载等。

为什么需要Safepoint？原因在于并发性。JVM是多线程的，GC和其他VM操作需要在一致的状态下进行，否则可能会导致数据损坏或程序崩溃。想象一下，如果在GC进行标记阶段，一个线程正在修改对象的引用，那么GC的结果可能是不正确的，导致错误地回收了活跃对象。

为了保证GC的正确性，JVM需要暂停所有线程，确保在GC开始时，所有线程都处于一个已知的、一致的状态。Safepoint就提供了这样一个机制，所有线程在到达Safepoint时停止执行，等待GC完成。

2. Safepoint的实现机制

HotSpot VM使用一种叫做"Stop-The-World" (STW) 的机制来实现Safepoint。当JVM需要进入Safepoint时，会向所有线程发出一个请求，要求它们在到达下一个Safepoint时暂停执行。

具体过程如下：

请求Safepoint： JVM向所有线程发出Safepoint请求。
线程响应： 每个线程在执行到Safepoint时会暂停执行，并进入Safepoint状态。
全局同步： 当所有线程都进入Safepoint状态时，JVM就可以安全地执行GC或其他VM操作。
恢复执行： GC或其他VM操作完成后，JVM会通知所有线程恢复执行。

Safepoint的位置：

Safepoint并不是随机出现的，而是精心选择的，通常位于以下位置：

方法调用前后： 在方法调用前后，线程的状态比较稳定，适合暂停。
循环的开始或结束： 循环的边界是Safepoint的常见位置。
异常处理代码： 在异常处理代码中，线程的状态也比较稳定。
内存分配点： 在内存分配时，可能需要进行GC。

3. Safepoint Bias：问题的根源

Safepoint机制虽然保证了GC的正确性，但也引入了一个潜在的问题：Safepoint Bias。

Safepoint Bias指的是，由于线程到达Safepoint的时间不一致，导致某些线程需要等待其他线程才能进入Safepoint，从而导致整体的停顿时间延长。

Safepoint Bias产生的原因主要有以下几个方面：

线程执行不同步： 不同的线程执行不同的代码，到达Safepoint的时间自然不同。
线程优先级差异： 高优先级的线程可能更快地到达Safepoint，而低优先级的线程可能被延迟。
线程阻塞： 某些线程可能因为IO、锁竞争等原因被阻塞，无法及时到达Safepoint。
JIT编译代码中的Safepoint密度： JIT编译后的代码，Safepoint的密度可能不均匀，某些代码区域可能缺少Safepoint。
长时间运行的本地方法（Native Method）： 如果线程长时间运行在本地方法中，并且本地方法没有主动检查Safepoint请求，那么这个线程将无法及时进入Safepoint，导致其他线程等待。

Safepoint Bias的后果：

长时间GC停顿： 如果某个线程长时间无法到达Safepoint，那么整个GC过程将被阻塞，导致长时间的停顿。
系统卡顿： 长时间的GC停顿会导致系统响应变慢，用户体验下降，甚至出现卡顿现象。
性能下降： 频繁的GC停顿会降低系统的整体吞吐量。

4. 如何诊断Safepoint Bias？

诊断Safepoint Bias需要借助一些工具和技术手段。以下是一些常用的方法：

GC日志分析： GC日志中包含了Safepoint的相关信息，例如Safepoint的次数、停顿时间、以及导致停顿时间长的线程信息。

使用 -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 和 -XX:+PrintSafepointStatistics 等参数可以打印Safepoint相关的详细信息。

// GC日志示例 (部分)
2023-10-27T10:00:00.000+0800: 0.001: [Safepoint, #1] Application stopped: safepoint time 0.0004143 secs
2023-10-27T10:00:00.000+0800: 0.001: [Safepoint, #1] Entering safepoint region: cleanup
2023-10-27T10:00:00.001+0800: 0.001: [Safepoint, #1] Leaving safepoint region
2023-10-27T10:00:00.001+0800: 0.001: [Safepoint, #2] Application stopped: safepoint time 0.0003821 secs
2023-10-27T10:00:00.001+0800: 0.001: [Safepoint, #2] Entering safepoint region: cleanup
2023-10-27T10:00:00.001+0800: 0.001: [Safepoint, #2] Leaving safepoint region
...

JFR (Java Flight Recorder)： JFR是JVM自带的性能监控工具，可以记录Safepoint相关的事件，例如Safepoint的开始时间、结束时间、以及导致停顿的线程信息。
```
// 使用 JFR 录制 Safepoint 事件
jfr start -d 30s -settings profile -name SafepointAnalysis
```
Arthas： Arthas是阿里巴巴开源的Java诊断工具，可以实时监控JVM的状态，并提供Safepoint相关的诊断命令。
```
// 使用 Arthas 查看 Safepoint 信息
dashboard
```
Arthas 的 dashboard 命令会显示 Safepoint 的相关统计信息，例如 Safepoint Count、Safepoint Time、Safepoint Sync Time 等。
Thread Dump分析： 通过分析Thread Dump，可以找到长时间运行的线程，以及它们是否被阻塞在IO、锁竞争等操作上。
```
// 获取 Thread Dump
jstack <pid> > thread_dump.txt
```
分析 thread_dump.txt 文件，关注 WAITING 和 BLOCKED 状态的线程，以及它们正在执行的方法。

通过以上工具和技术手段，我们可以找到导致Safepoint Bias的线程，并进一步分析问题的原因。

5. 解决Safepoint Bias的方案

解决Safepoint Bias需要从多个方面入手，以下是一些常用的解决方案：

优化GC参数： 合理选择GC算法，并调整GC参数，例如堆大小、新生代大小、晋升年龄等，可以减少GC的频率和停顿时间。
- 例如，使用G1 GC可以减少Full GC的次数，并控制GC的停顿时间。
```
// JVM 参数示例
-Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200
```
减少长时间运行的本地方法： 尽量避免使用长时间运行的本地方法，如果必须使用，需要确保本地方法会定期检查Safepoint请求。
- 可以使用 pthread_testcancel() 函数来检查Safepoint请求。
```
// C 代码示例
#include <pthread.h>

void long_running_native_method() {
    while (true) {
        // 执行一些耗时操作
        ...

        // 检查 Safepoint 请求
        pthread_testcancel();
    }
}
```
优化代码： 避免在循环中进行大量的内存分配，减少Safepoint的密度。
- 可以使用对象池来重用对象，避免频繁的创建和销毁对象。
- 避免在循环中进行大量的IO操作，减少线程阻塞的概率。
使用并发数据结构： 使用并发数据结构，例如 ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue 等，可以减少锁竞争，提高线程的并发性。
调整线程优先级： 适当调整线程优先级，可以避免低优先级的线程被延迟，从而减少Safepoint Bias。
- 但是，过度依赖线程优先级可能会导致其他问题，需要谨慎使用。
使用 Async-Profiler： Async-Profiler 是一个强大的火焰图生成工具，可以帮助我们分析代码的热点，并找到导致Safepoint停顿的原因。
- 可以使用 Async-Profiler 的 Safepoint 分析功能来定位导致Safepoint Bias的代码。
```
// 使用 Async-Profiler 录制 Safepoint 事件
./async-profiler.sh -e safepoint -d 30s -f safepoint.html <pid>
```
然后，在浏览器中打开 safepoint.html 文件，查看火焰图。
避免线程长时间处于park状态: 长时间的线程park可能导致Safepoint延迟，尤其是在使用LockSupport.park()的情况。检查代码中是否存在不必要的park调用，并考虑使用更高效的同步机制。
升级JDK版本: 新版本的JDK通常会包含Safepoint相关的优化，升级JDK版本可能可以改善Safepoint Bias问题。

6. 案例分析

假设我们有一个应用程序，经常出现长时间的GC停顿，导致系统卡顿。通过GC日志分析，我们发现Safepoint停顿时间很长，并且有一个线程长时间处于 WAITING 状态。

进一步分析Thread Dump，我们发现这个线程被阻塞在一个IO操作上。

"Thread-1" #10 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f8008000000 nid=0x1a03 waiting on condition [0x0000700000000000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
        at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
        - parking to wait for  <0x00000000c0000000> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
        at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
        at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039)
        at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.take(LinkedBlockingQueue.java:442)
        at com.example.MyTask.run(MyTask.java:20)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

   Locked ownable synchronizers:
        - None

通过分析代码，我们发现这个线程在 MyTask.run() 方法中，从一个阻塞队列中获取任务，如果队列为空，线程会被阻塞。

public class MyTask implements Runnable {
    private final BlockingQueue<Task> queue;

    public MyTask(BlockingQueue<Task> queue) {
        this.queue = queue;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            try {
                Task task = queue.take(); // 阻塞队列，如果队列为空，线程会被阻塞
                task.process();
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                break;
            }
        }
    }
}

解决方案：

优化IO操作： 优化IO操作，减少线程阻塞的概率。
使用非阻塞IO： 使用非阻塞IO，例如NIO，可以避免线程长时间阻塞。
使用定时任务： 使用定时任务，定期检查队列是否为空，避免线程长时间阻塞。

通过以上优化，我们成功地减少了Safepoint停顿时间，并解决了系统卡顿的问题。

7. Safepoint问题排查流程

为了更清晰地解决Safepoint相关的问题，这里提供一个排查流程：

步骤	操作	说明
1	开启GC日志，并配置详细的Safepoint信息输出。	使用 `-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime` 和 `-XX:+PrintSafepointStatistics` 等参数。
2	分析GC日志，查看Safepoint停顿时间是否过长。	关注 `Application stopped` 的时间，以及 `time_to_safepoint` 的时间。
3	使用JFR或Arthas等工具，监控Safepoint事件。	记录Safepoint的开始时间、结束时间、以及导致停顿的线程信息。
4	获取Thread Dump，分析线程状态。	关注 `WAITING` 和 `BLOCKED` 状态的线程，以及它们正在执行的方法。
5	使用Async-Profiler，生成火焰图，分析代码热点。	使用 Async-Profiler 的 Safepoint 分析功能来定位导致Safepoint Bias的代码。
6	根据分析结果，优化代码、调整GC参数、减少长时间运行的本地方法等。
7	重复步骤1-6，验证优化效果。

8. 持续监控和优化

Safepoint Bias是一个动态的问题，需要持续监控和优化。随着应用程序的运行，代码的热点可能会发生变化，导致Safepoint Bias的问题再次出现。因此，建议定期监控Safepoint相关的指标，并根据实际情况进行调整。

总而言之，理解Safepoint的机制，掌握诊断和解决Safepoint Bias的方法，是Java性能调优的重要组成部分。希望今天的分享能帮助大家更好地理解和解决Safepoint相关的问题，提升应用程序的性能和稳定性。

Safepoint理解和诊断技巧

深入理解Safepoint原理，熟练掌握诊断工具，可以有效定位和解决Safepoint Bias问题，提升JVM性能。

优化方案和实践指南

从GC参数调整到代码优化，再到使用并发数据结构，多方面入手，解决Safepoint Bias问题。

持续监控和优化

Safepoint Bias是一个动态问题，需要持续监控和优化，才能保证系统的稳定性和性能。