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OpenJDK JMH 1.37 State对象在虚拟线程ForkJoinPool下共享状态竞争？State Scope与ThreadGroup隔离

OpenJDK JMH 1.37 State 对象在虚拟线程 ForkJoinPool 下的共享状态竞争与 State Scope 和 ThreadGroup 隔离

大家好，今天我们来深入探讨一个在性能测试中可能遇到的比较棘手的问题：OpenJDK JMH (Java Microbenchmark Harness) 1.37 中，State 对象在虚拟线程 ForkJoinPool 下的共享状态竞争，以及 State Scope 与 ThreadGroup 的隔离机制。

1. JMH State 对象与 Scope

JMH 提供了一种管理 benchmark 环境的方式，通过 @State 注解，我们可以定义 benchmark 执行过程中需要使用的状态对象。@State 注解允许我们指定状态对象的生命周期，也就是它的 Scope。Scope 主要有三种：

  • Scope.Thread: 每个线程拥有一个状态对象的实例。
  • Scope.Benchmark: 每个 benchmark (一个加了 @Benchmark 注解的方法) 拥有一个状态对象的实例。
  • Scope.Group: 每个线程组 (ThreadGroup) 拥有一个状态对象的实例。

选择合适的 Scope 至关重要，因为它直接影响到 benchmark 的准确性和可靠性。如果多个线程需要共享状态，并且状态是可变的，那么就可能引发竞争条件，导致测试结果偏差甚至错误。

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@State(Scope.Thread)
public class ThreadState {
    public AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
}

@State(Scope.Benchmark)
public class BenchmarkState {
    public AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
}

@State(Scope.Group)
public class GroupState {
    public AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
}

上面的代码定义了三种不同 Scope 的 State 对象，它们都包含一个 AtomicInteger 类型的计数器。AtomicInteger 保证了线程安全，但即使如此，不恰当的 Scope 仍然可能导致问题，尤其是在虚拟线程环境下。

2. 虚拟线程与 ForkJoinPool

Java 21 引入了虚拟线程 (Virtual Threads)，这是一种轻量级的线程实现，旨在提高并发性能。虚拟线程由 JVM 管理，可以大量创建而不会像平台线程那样消耗过多的系统资源。

ForkJoinPool 是一个实现了工作窃取算法的线程池，它非常适合执行可以分解成子任务的任务。虚拟线程通常与 ForkJoinPool 结合使用，以充分利用多核 CPU 的性能。

在 JMH 中，我们可以通过配置 ForkJoinPool 的大小和使用虚拟线程来模拟高并发的场景。例如：

import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

@State(Scope.Thread)
public class ThreadState {
    public AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
}

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
@Fork(value = 1, jvmArgsAppend = {"--enable-preview"})
@Threads(10) // 模拟10个虚拟线程
public class VirtualThreadBenchmark {

    @Benchmark
    public void incrementThreadState(ThreadState state) {
        state.counter.incrementAndGet();
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(VirtualThreadBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .jvmArgsAppend("--enable-preview") // 启用预览特性，因为虚拟线程是预览特性
                .threads(10)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

这段代码展示了一个简单的 benchmark，它使用 ThreadState 对象，并且配置了 10 个线程来执行 incrementThreadState 方法。由于使用了虚拟线程，实际上会有大量的虚拟线程在 ForkJoinPool 中运行。

3. 共享状态竞争问题

当多个虚拟线程并发地访问和修改同一个 State 对象时，就可能发生共享状态竞争。即使我们使用了 AtomicInteger 这样的线程安全类，仍然需要仔细考虑 Scope 的选择，因为 Scope 决定了有多少个线程会共享同一个状态对象。

  • Scope.Thread: 如果使用 Scope.Thread，每个线程都有自己的 ThreadState 实例，因此不会发生竞争。这是最安全的选择，但可能不适合需要多个线程共享状态的场景。
  • Scope.Benchmark: 如果使用 Scope.Benchmark，所有的线程都共享同一个 BenchmarkState 实例，因此会发生竞争。虽然 AtomicInteger 保证了操作的原子性，但仍然可能导致性能瓶颈，因为线程需要频繁地争夺锁。
  • Scope.Group: Scope.Group 的行为比较特殊，它与 ThreadGroup 相关联。在虚拟线程环境下，我们需要理解 ThreadGroup 的隔离机制。

4. State Scope 与 ThreadGroup 的隔离

ThreadGroup 是 Java 中用于管理线程的机制。每个线程都属于一个 ThreadGroup。ThreadGroup 可以用来控制线程的优先级、中断线程等。

在 JMH 中，Scope.Group 意味着每个 ThreadGroup 拥有一个状态对象的实例。关键的问题在于：虚拟线程如何与 ThreadGroup 关联？

默认情况下，虚拟线程不会自动分配到不同的 ThreadGroup。这意味着，如果所有的虚拟线程都在同一个 ForkJoinPool 中运行，并且没有显式地指定 ThreadGroup，那么它们都将属于同一个默认的 ThreadGroup。因此，即使使用了 Scope.Group，所有的线程仍然会共享同一个状态对象，导致竞争。

为了实现 Scope.Group 的隔离，我们需要手动地将虚拟线程分配到不同的 ThreadGroup。这可以通过自定义 ForkJoinPool 的 ForkJoinWorkerThreadFactory 来实现。

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@State(Scope.Group)
public class GroupState {
    public AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
}

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
@Fork(value = 1, jvmArgsAppend = {"--enable-preview"})
@Threads(10)
@Group("myGroup")
public class VirtualThreadGroupBenchmark {

    @State(Scope.Benchmark)
    public static class ExecutionPlan {
        ExecutorService executor;

        @Setup(Level.Trial)
        public void setup() {
            executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
        }

        @TearDown(Level.Trial)
        public void tearDown() {
            executor.shutdown();
        }
    }

    @Benchmark
    @Group("myGroup")
    public void incrementGroupState(GroupState state, ExecutionPlan plan) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
        plan.executor.execute(() -> {
            state.counter.incrementAndGet();
            latch.countDown();
        });
        latch.await();
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(VirtualThreadGroupBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .jvmArgsAppend("--enable-preview")
                .threads(10)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

在这个例子中，我们使用了 Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor() 创建了一个ExecutorService，它会为每个任务创建一个新的虚拟线程。@Group("myGroup") 注解将benchmark方法和State对象绑定到一个逻辑组中。虽然没有显式地操作ThreadGroup，但由于我们使用了虚拟线程，并且JMH框架会处理@Group注解，不同组的虚拟线程访问的GroupState实例是不同的。

更精细的控制：自定义 ForkJoinWorkerThreadFactory

如果我们希望更精细地控制 ThreadGroup 的分配，可以使用自定义的 ForkJoinWorkerThreadFactory。 需要注意的是，直接使用ForkJoinPool创建虚拟线程并不是官方推荐的做法。尽管下面的代码可以帮助理解ThreadGroup的隔离，但在实际应用中，应该优先考虑使用Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()。

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@State(Scope.Group)
public class GroupState {
    public AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
}

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
@Fork(value = 1, jvmArgsAppend = {"--enable-preview"})
@Threads(10)
@Group("myGroup")
public class VirtualThreadGroupBenchmark {

    private static final int NUM_GROUPS = 5; // 假设有5个线程组
    private static final ThreadGroup[] threadGroups = new ThreadGroup[NUM_GROUPS];
    private static final AtomicInteger groupIndex = new AtomicInteger(0);

    static {
        for (int i = 0; i < NUM_GROUPS; i++) {
            threadGroups[i] = new ThreadGroup("ThreadGroup-" + i);
        }
    }

    @State(Scope.Benchmark)
    public static class ExecutionPlan {
        ForkJoinPool forkJoinPool;

        @Setup(Level.Trial)
        public void setup() {
             ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory factory = new ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory() {
                @Override
                public ForkJoinWorkerThread newThread(ForkJoinPool pool) {
                    ForkJoinWorkerThread worker = ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory.newThread(pool);
                    int index = groupIndex.getAndIncrement() % NUM_GROUPS;
                    worker.setContextClassLoader(null); // 重要：防止类加载问题
                    worker.setName("VirtualThread-" + index);
                    Thread virtualThread = Thread.ofVirtual().unstarted(worker);
                    virtualThread.setContextClassLoader(null);
                    virtualThread.setDaemon(true);
                    return worker;
                }
            };

            forkJoinPool = new ForkJoinPool(NUM_GROUPS, factory, null, false, 1, 1, 0.0, 60, TimeUnit.SECONDS, null);
        }

        @TearDown(Level.Trial)
        public void tearDown() {
            forkJoinPool.shutdown();
        }
    }

    @Benchmark
    @Group("myGroup")
    public void incrementGroupState(GroupState state, ExecutionPlan plan) {
        plan.forkJoinPool.invoke( () -> state.counter.incrementAndGet());
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(VirtualThreadGroupBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .jvmArgsAppend("--enable-preview")
                .threads(10)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

这个例子中，我们自定义了一个 ForkJoinWorkerThreadFactory，它会在创建新的 ForkJoinWorkerThread 时，将线程分配到不同的 ThreadGroup。这样，Scope.Group 就能真正地实现隔离。

需要注意的是：

  • 虚拟线程的创建和管理与平台线程有所不同。直接操作虚拟线程的 ThreadGroup 可能并不总是有效，或者行为与预期不符。 尽可能使用 Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor() 这种高层抽象，避免直接操作底层线程细节。
  • 在 JMH 中，线程的创建和销毁是由 JMH 框架控制的。我们需要确保自定义的 ForkJoinWorkerThreadFactory 与 JMH 的线程管理机制兼容。
  • worker.setContextClassLoader(null); 这行代码非常重要。虚拟线程默认会继承创建它的线程的 ContextClassLoader，这可能导致类加载问题，尤其是在 JMH 这样的复杂环境中。将 ContextClassLoader 设置为 null 可以避免这些问题。
  • 由于虚拟线程本身就是轻量级的，过度地细分 ThreadGroup 可能并不能带来显著的性能提升，反而会增加管理的复杂性。需要根据实际情况进行权衡。
  • invoke 方法会等待任务完成，确保 counter.incrementAndGet() 执行完毕，避免Benchmark提前结束。

5. 如何选择合适的 Scope

选择合适的 Scope 取决于 benchmark 的具体需求。

  • 不需要共享状态: 如果 benchmark 中的线程不需要共享状态，那么 Scope.Thread 是最佳选择。
  • 需要共享状态，但线程安全: 如果 benchmark 中的线程需要共享状态，并且使用了线程安全的类 (例如 AtomicInteger)，那么可以使用 Scope.Benchmark。但需要注意潜在的性能瓶颈。
  • 需要共享状态，并且需要隔离: 如果 benchmark 中的线程需要共享状态，并且需要将线程划分为多个组，每个组拥有自己的状态对象，那么可以使用 Scope.Group。但需要确保正确地配置 ThreadGroup 的隔离。 推荐使用Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()结合@Group注解实现。
Scope 描述 适用场景 注意事项
Scope.Thread 每个线程拥有一个状态对象的实例。 线程之间不需要共享状态。 无。
Scope.Benchmark 所有线程共享同一个状态对象的实例。 线程之间需要共享状态，但状态对象是线程安全的。 可能会导致性能瓶颈，因为线程需要频繁地争夺锁。
Scope.Group 每个线程组拥有一个状态对象的实例。 线程之间需要共享状态，并且需要将线程划分为多个组，每个组拥有自己的状态对象。 需要确保正确地配置 ThreadGroup 的隔离。 推荐使用Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()结合@Group注解实现。

6. 总结与最佳实践

在虚拟线程 ForkJoinPool 环境下，JMH State 对象的 Scope 选择需要特别注意。Scope.Thread 提供了最安全的隔离，Scope.Benchmark 可能会导致竞争，而 Scope.Group 的行为取决于 ThreadGroup 的隔离是否正确配置。

以下是一些最佳实践：

  • 优先使用 Scope.Thread: 如果不需要共享状态，Scope.Thread 是最安全的选择。
  • 谨慎使用 Scope.Benchmark: 如果需要共享状态，但状态对象是线程安全的，可以使用 Scope.Benchmark，但需要注意潜在的性能瓶颈。
  • 正确配置 Scope.Group: 如果需要将线程划分为多个组，并且每个组拥有自己的状态对象，需要确保正确地配置 ThreadGroup 的隔离。推荐使用Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()结合@Group注解实现。
  • 仔细测试和验证: 无论选择哪种 Scope，都需要仔细测试和验证 benchmark 的结果，确保其准确性和可靠性。
  • 使用工具进行分析: 可以使用 JMH 提供的 Profiler 来分析 benchmark 的性能瓶颈，例如 CPU profiler、Memory profiler 等。

理解 JMH State 对象的 Scope 与虚拟线程 ForkJoinPool 的交互，对于编写准确可靠的性能测试至关重要。希望今天的分享能帮助大家更好地掌握这一知识点。 记住，在性能测试中，理解背后的原理比盲目地套用配置更重要。

虚拟线程下的状态管理策略

在虚拟线程环境中，选择合适的JMH State Scope至关重要。 Scope.Thread提供最佳隔离，Scope.Benchmark可能造成竞争，Scope.Group需要恰当的ThreadGroup配置。

避免共享状态竞争

在编写JMH测试时，理解并避免共享状态竞争是关键。 正确的Scope选择、线程安全的数据结构以及合理的线程组划分能确保测试结果的准确性和可靠性。

测试与验证的重要性

无论选择哪种State Scope策略，务必进行充分的测试和验证。 使用JMH Profiler等工具分析性能瓶颈，确保测试结果的有效性。

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