進擊的Java，云原生時代的蛻變-創(chuàng)新互聯

進擊的 Java ，云原生時代的蛻變作者| 易立阿里云資深技術專家

堅守“ 做人真誠 · 做事靠譜 · 口碑至上 · 高效敬業(yè) ”的價值觀，專業(yè)網站建設服務10余年為成都成都混凝土攪拌罐車小微創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)提供成都定制網頁設計營銷網站建設商城網站建設手機網站建設小程序網站建設網站改版，從內容策劃、視覺設計、底層架構、網頁布局、功能開發(fā)迭代于一體的高端網站建設服務。

導讀：云原生時代的來臨，與Java 開發(fā)者到底有什么聯系？有人說，云原生壓根不是為了 Java 存在的。然而，本文的作者卻認為云原生時代，Java 依然可以勝任“巨人”的角色。作者希望通過一系列實驗，開拓同學視野，提供有益思考。

在企業(yè)軟件領域，Java 依然是絕對王者，但它讓開發(fā)者既愛又恨。一方面因為其豐富的生態(tài)和完善的工具支持，可以極大提升了應用開發(fā)效率；但在運行時效率方面，Java 也背負著”內存吞噬者“，“CPU 撕裂者“的惡名，持續(xù)受到 NodeJS、Python、Golang 等新老語言的挑戰(zhàn)。

在技術社區(qū)，我們經常看到有人在唱衰 Java 技術，認為其不再符合云原生計算發(fā)展的趨勢。我們先拋開這些觀點，首先思考一下云原生對應用運行時的不同需求。

體積更小 - 對于微服務分布式架構而言，更小的體積意味著更少的下載帶寬，更快的分發(fā)下載速度。
啟動速度更快- 對于傳統(tǒng)單體應用，啟動速度與運行效率相比不是一個關鍵的指標。原因是，這些應用重啟和發(fā)布頻率相對較低。然而對于需要快速迭代、水平擴展的微服務應用而言，更快的的啟動速度就意味著更高的交付效率，和更加快速的回滾。尤其當你需要發(fā)布一個有數百個副本的應用時，緩慢的啟動速度就是時間殺手。對于Serverless 應用而言，端到端的冷啟動速度則更為關鍵，即使底層容器技術可以實現百毫秒資源就緒，如果應用無法在500ms內完成啟動，用戶就會感知到訪問延遲。
占用資源更少 - 運行時更低的資源占用，意味著更高的部署密度和更低的計算成本。同時，在JVM啟動時需要消耗大量CPU資源對字節(jié)碼進行編譯，降低啟動時資源消耗，可以減少資源爭搶，更好保障其他應用SLA。
支持水平擴展 - JVM的內存管理方式導致其對大內存管理的相對低效，一般應用無法通過配置更大的heap size實現性能提升，很少有Java應用能夠有效使用16G內存或者更高。另一方面，隨著內存成本的下降和虛擬化的流行，大內存配比已經成為趨勢。所以我們一般是采用水平擴展的方式，同時部署多個應用副本，在一個計算節(jié)點中可能運行一個應用的多個副本來提升資源利用率。

熱身準備

熟悉Spring框架的開發(fā)者大多對?Spring Petclinic?不會陌生。本文將借助這個著名示例應用來演示如何讓我們的Java應用變得更小，更快，更輕，更強大！
進擊的 Java ，云原生時代的蛻變我們fork了IBM的Michael Thompson的示例，并做了一些調整。

$ git clone https://github.com/denverdino/adopt-openj9-spring-boot
$ cd adopt-openj9-spring-boot

首先，我們會為PetClinic應用構建一個Docker鏡像。在Dockerfile中，我們利用OpenJDK作為基礎鏡像，安裝Maven，下載、編譯、打包Spring PetClinic應用，最后設置鏡像的啟動參數完成鏡像構建。

$ cat Dockerfile.openjdk
FROM adoptopenjdk/openjdk8
RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/' /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y \
    git \
    maven
WORKDIR /tmp
RUN git clone https://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git
WORKDIR /tmp/spring-petclinic
RUN mvn install
WORKDIR /tmp/spring-petclinic/target
CMD ["java","-jar","spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar"]

構建鏡像并執(zhí)行

$ docker build -t petclinic-openjdk-hotspot -f Dockerfile.openjdk .
$ docker run --name hotspot -p 8080:8080 --rm petclinic-openjdk-hotspot
              |\      _,,,--,,_
             /,`.-'`'   ._  \-;;,_
  _______ __|,4-  ) )_   .;.(__`'-'__     ___ __    _ ___ _______
 |       | '---''(_/._)-'(_\_)   |   |   |   |  |  | |   |       |
 |    _  |    ___|_     _|       |   |   |   |   |_| |   |       | __ _ _
 |   |_| |   |___  |   | |       |   |   |   |       |   |       | \ \ \ \
 |    ___|    ___| |   | |      _|   |___|   |  _    |   |      _|  \ \ \ \
 |   |   |   |___  |   | |     |_|       |   | | |   |   |     |_    ) ) ) )
 |___|   |_______| |___| |_______|_______|___|_|  |__|___|_______|  / / / /
 ==================================================================/_/_/_/
...
2019-09-11 01:58:23.156  INFO 1 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''
2019-09-11 01:58:23.158  INFO 1 --- [           main] o.s.s.petclinic.PetClinicApplication     : Started PetClinicApplication in 7.458 seconds (JVM running for 8.187)

可以通過 http://localhost:8080/ 訪問應用界面。
檢查一下構建出的Docker鏡像， ”petclinic-openjdk-openj9“ 的大小為871MB，而基礎鏡像 ”adoptopenjdk/openjdk8“ 僅有 300MB！這貨也太膨脹了!

$ docker images petclinic-openjdk-hotspot
REPOSITORY                  TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
petclinic-openjdk-hotspot   latest              469f73967d03        26 hours ago        871MB

原因是：為了構建Spring應用，我們在鏡像中引入了一系列編譯時依賴，如 Git，Maven等，并產生了大量臨時的文件。然而這些內容在運行時是不需要的。
在著名的軟件12要素?第五條明確指出了，”Strictly separate build and run stages.“ 嚴格分離構建和運行階段，不但可以幫助我們提升應用的可追溯性，保障應用交付的一致性，同時也可以減少應用分發(fā)的體積，減少安全風險。

鏡像瘦身

Docker提供了Multi-stage Build（多階段構建），可以實現鏡像瘦身。
進擊的 Java ，云原生時代的蛻變我們將鏡像構建分成兩個階段：

在 ”build“ 階段依然采用JDK作為基礎鏡像，并利用Maven進行應用構建；

在最終發(fā)布的鏡像中，我們會采用JRE版本作為基礎鏡像，并從”build“ 鏡像中直接拷貝出生成的jar文件。這意味著在最終發(fā)布的鏡像中，只包含運行時所需必要內容，不包含任何編譯時依賴，大大減少了鏡像體積。

$ cat Dockerfile.openjdk-slim
FROM adoptopenjdk/openjdk8 AS build
RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/' /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y \
git \
maven
WORKDIR /tmp
RUN git clone https://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git
WORKDIR /tmp/spring-petclinic
RUN mvn install
FROM adoptopenjdk/openjdk8:jre8u222-b10-alpine-jre
COPY --from=build /tmp/spring-petclinic/target/spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar
CMD ["java","-jar","spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar"]

查看一下新鏡像大小，從 871MB 減少到 167MB！

$ docker build -t petclinic-openjdk-hotspot-slim -f Dockerfile.openjdk-slim .
...
$ docker images petclinic-openjdk-hotspot-slim
REPOSITORY                       TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
petclinic-openjdk-hotspot-slim   latest              d1f1ca316ec0        26 hours ago        167MB

鏡像瘦身之后將大大加速應用分發(fā)速度，我們是否有辦法優(yōu)化應用的啟動速度呢？

從 JIT 到 AOT - 啟動提速

為了解決Java啟動的性能瓶頸，我們首先需要理解JVM的實現原理。為了實現“一次編寫，隨處運行”的能力，Java程序會被編譯成實現架構無關的字節(jié)碼。JVM在運行時將字節(jié)碼轉換成本地機器碼執(zhí)行。這個轉換過程決定了Java應用的啟動和運行速度。為了提升執(zhí)行效率，JVM引入了JIT compiler（Just in Time Compiler，即時編譯器），其中Sun/Oracle公司的HotSpot是最著名JIT編譯器實現。它提供了自適應優(yōu)化器，可以動態(tài)分析、發(fā)現代碼執(zhí)行過程中的關鍵路徑，并進行編譯優(yōu)化。HotSpot的出現極大提升了Java應用的執(zhí)行效率，在Java 1.4以后成為了缺省的VM實現。但是HotSpot VM在啟動時才對字節(jié)碼進行編譯，一方面導致啟動時執(zhí)行效率不高，一方面編譯和優(yōu)化需要很多的CPU資源，拖慢了啟動速度。我們是否可以優(yōu)化這個過程，提升啟動速度呢？
熟悉Java江湖歷史的同學應該會知道IBM J9 VM，它是用于IBM企業(yè)級軟件產品的一款高性能的JVM，幫助IBM奠定了商業(yè)應用平臺中間件的霸主地位。2017年9月，IBM 將 J9 捐獻給 Eclipse 基金會，并更名 Eclipse OpenJ9，開啟開源之旅。
OpenJ9 提供了Shared Class Cache (SCC 共享類緩存) 和 Ahead-of-Time (AOT 提前編譯) 技術，顯著減少了Java應用啟動時間。
SCC 是一個內存映射文件，包含了J9 VM對字節(jié)碼的執(zhí)行分析信息和已經編譯生成的本地代碼。開啟 AOT 編譯后，會將JVM編譯結果保存在 SCC 中，在后續(xù) JVM 啟動中可以直接重用。與啟動時進行的 JIT 編譯相比，從 SCC 加載預編譯的實現要快得多，而且消耗的資源要更少。啟動時間可以得到明顯改善。
我們開始構建一個包含AOT優(yōu)化的Docker應用鏡像

$cat Dockerfile.openj9.warmed
FROM adoptopenjdk/openjdk8-openj9 AS build
RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/' /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y \
    git \
    maven
WORKDIR /tmp
RUN git clone https://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git
WORKDIR /tmp/spring-petclinic
RUN mvn install
FROM adoptopenjdk/openjdk8-openj9:jre8u222-b10_openj9-0.15.1-alpine
COPY --from=build /tmp/spring-petclinic/target/spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar
# Start and stop the JVM to pre-warm the class cache
RUN /bin/sh -c 'java -Xscmx50M -Xshareclasses -Xquickstart -jar spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar &' ; sleep 20 ; ps aux | grep java | grep petclinic | awk '{print $1}' | xargs kill -1
CMD ["java","-Xscmx50M","-Xshareclasses","-Xquickstart", "-jar","spring-petclinic-2.1.0.BUILD-SNAPSHOT.jar"]

其中 Java 參數?-Xshareclasses?開啟SCC，-Xquickstart?開啟AOT。
在Dockerfile中，我們運用了一個技巧來預熱SCC。在構建過程中啟動JVM加載應用，并開啟SCC和AOT，在應用啟動后停止JVM。這樣就在Docker鏡像中包含了生成的SCC文件。
然后，我們來構建Docker鏡像并啟動測試應用，

$ docker build -t petclinic-openjdk-openj9-warmed-slim -f Dockerfile.openj9.warmed-slim .
$ docker run --name hotspot -p 8080:8080 --rm petclinic-openjdk-openj9-warmed-slim
...
2019-09-11 03:35:20.192  INFO 1 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''
2019-09-11 03:35:20.193  INFO 1 --- [           main] o.s.s.petclinic.PetClinicApplication     : Started PetClinicApplication in 3.691 seconds (JVM running for 3.952)
...

可以看到，啟動時間已經從之前的 8.2s 減少到 4s，提升近50%。
在這個方案中，我們一方面將耗時耗能的編譯優(yōu)化過程轉移到構建時完成，一方面采用以空間換時間的方法，將預編譯的SCC緩存保存到Docker鏡像中。在容器啟動時，JVM可以直接使用內存映射文件來加載SCC，優(yōu)化了啟動速度和資源占用。
這個方法另外一個優(yōu)勢是：由于Docker鏡像采用分層存儲，同一個宿主機上的多個Docker應用實例會共享同一份SCC內存映射，可以大大減少在單機高密度部署時的內存消耗。
下面我們做一下資源消耗的比較，我們首先利用基于HotSpot VM的鏡像，同時啟動4個Docker應用實例，30s后利用docker stats查看資源消耗

$ ./run-hotspot-4.sh
...
Wait a while ...
CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT     MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
0fa58df1a291        instance4           0.15%               597.1MiB / 5.811GiB   10.03%              726B / 0B           0B / 0B             33
48f021d728bb        instance3           0.13%               648.6MiB / 5.811GiB   10.90%              726B / 0B           0B / 0B             33
a3abb10078ef        instance2           0.26%               549MiB / 5.811GiB     9.23%               726B / 0B           0B / 0B             33
6a65cb1e0fe5        instance1           0.15%               641.6MiB / 5.811GiB   10.78%              906B / 0B           0B / 0B             33
...

然后使用基于OpenJ9 VM的鏡像，同時啟動4個Docker應用實例，并查看資源消耗

$ ./run-openj9-warmed-4.sh
...
Wait a while ...
CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT     MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
3a0ba6103425        instance4           0.09%               119.5MiB / 5.811GiB   2.01%               1.19kB / 0B         0B / 446MB          39
c07ca769c3e7        instance3           0.19%               119.7MiB / 5.811GiB   2.01%               1.19kB / 0B         16.4kB / 120MB      39
0c19b0cf9fc2        instance2           0.15%               112.1MiB / 5.811GiB   1.88%               1.2kB / 0B          22.8MB / 23.8MB     39
95a9c4dec3d6        instance1           0.15%               108.6MiB / 5.811GiB   1.83%               1.45kB / 0B         102MB / 414MB       39
...

與HotSpot VM相比，OpenJ9的場景下應用內存占用從平均 600MB 下降到 120MB。驚喜不驚喜？
通常而言，HotSpot JIT比AOT可以進行更加全面和深入的執(zhí)行路徑優(yōu)化，從而有更高的運行效率。為了解決這個矛盾，OpenJ9 的AOT SCC只在啟動階段生效，在后續(xù)運行中會繼續(xù)利用JIT進行分支預測、代碼內聯等深度編譯優(yōu)化。
更多關于 OpenJ9 SCC和AOT的技術介紹，請參考

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-class-sharing-openj9/index.html
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-optimize-jvm-startup-with-eclipse-openjj9/index.html
HotSpot在Class Data Sharing (CDS)和AOT方面也有了很大進展，但是IBM J9在這方面更加成熟。期待阿里的Dragonwell也提供相應的優(yōu)化支持。

思考：與C/C++，Golang, Rust等靜態(tài)編譯語言不同，Java采用VM方式運行，提升了應用可移植性的同時犧牲了部分性能。我們是否可以將AOT做到極致？完全移除字節(jié)碼到本地代碼的編譯過程？

原生代碼編譯

為了將Java應用編譯成本地可執(zhí)行代碼，我們首先要解決JVM和應用框架在運行時的動態(tài)性挑戰(zhàn)。JVM提供了靈活的類加載機制，Spring的依賴注入(DI，Dependency-injection)可以實現運行時動態(tài)類加載和綁定。在Spring框架中，反射，Annotation 運行時處理器等技術也被廣泛應用。這些動態(tài)性一方面提升了應用架構的靈活性和易用性，另一方面也降低了應用的啟動速度，使得AOT原生編譯和優(yōu)化變得非常復雜。
為了解決這些挑戰(zhàn)，社區(qū)有很多有趣的探索，Micronaut?是其中一個優(yōu)秀代表。與Spring框架序不同，Micronaut提供了編譯時的依賴注入和AOP處理能力，并最小化反射和動態(tài)代理的使用。Micronaut 應用有著更快的啟動速度和更低的內存占用。更加讓我們更感興趣的是Micronaut支持與Graal VM配合，可以將Java應用編譯成為本地執(zhí)行代碼全速運行。注：GraalVM是Oracle推出的一種新型通用虛擬機，支持多種語言，可以將Java應用程序編譯為本地原生應用。進擊的 Java ，云原生時代的蛻變原圖
下面開始我們的探險，我們利用Mitz提供的Micronaut版本PetClinic示例工程并做了一點點調整。（使用Graal VM 19.2）

$ git clone https://github.com/denverdino/micronaut-petclinic
$ cd micronaut-petclinic

其中Docker鏡像的內容如下

$ cat Dockerfile
FROM maven:3.6.1-jdk-8 as build
COPY ./ /micronaut-petclinic/
WORKDIR /micronaut-petclinic
RUN mvn package
FROM oracle/graalvm-ce:19.2.0 as graalvm
RUN gu install native-image
WORKDIR /work
COPY --from=build /micronaut-petclinic/target/micronaut-petclinic-*.jar .
RUN native-image --no-server -cp micronaut-petclinic-*.jar
FROM frolvlad/alpine-glibc
EXPOSE 8080
WORKDIR /app
COPY --from=graalvm /work/petclinic .
CMD ["/app/petclinic"]

其中

在 "build" 階段，利用Maven構建 Micronaut 版本的 PetClinic 應用，
在 "graalvm" 階段，我們通過?native-image?將PetClinic jar文件轉化成可執(zhí)行文件。
在最終階段，將本地可執(zhí)行文件加入一個Alpine Linux基礎鏡像

構建應用

$ docker-compose build

啟動測試數據庫

$ docker-compose up db

啟動測試應用

$ docker-compose up app
micronaut-petclinic_db_1 is up-to-date
Starting micronaut-petclinic_app_1 ... done
Attaching to micronaut-petclinic_app_1
app_1  | 04:57:47.571 [main] INFO  org.hibernate.dialect.Dialect - HHH000400: Using dialect: org.hibernate.dialect.PostgreSQL95Dialect
app_1  | 04:57:47.649 [main] INFO  org.hibernate.type.BasicTypeRegistry - HHH000270: Type registration [java.util.UUID] overrides previous : org.hibernate.type.UUIDBinaryType@5f4e0f0
app_1  | 04:57:47.653 [main] INFO  o.h.tuple.entity.EntityMetamodel - HHH000157: Lazy property fetching available for: com.example.micronaut.petclinic.owner.Owner
app_1  | 04:57:47.656 [main] INFO  o.h.e.t.j.p.i.JtaPlatformInitiator - HHH000490: Using JtaPlatform implementation: [org.hibernate.engine.transaction.jta.platform.internal.NoJtaPlatform]
app_1  | 04:57:47.672 [main] INFO  io.micronaut.runtime.Micronaut - Startup completed in 159ms. Server Running: http://1285c42bfcd5:8080

應用啟動速度如閃電般提升至 159ms，僅有HotSpot VM的1/50！
Micronaut和Graal VM還在快速發(fā)展中，遷移一個Spring應用還有不少工作需要考慮。此外Graal VM的調試、監(jiān)控等工具鏈還不夠完善。但是這已經讓我們看到了曙光，Java應用和Serverless的世界不再遙遠。由于篇幅有限，對Graal VM和Micronaut有興趣的同學可以參考

https://docs.micronaut.io/latest/guide/index.html#graal
https://www.exoscale.com/syslog/how-to-integrate-spring-with-micronaut/

總結與后記

作為進擊的巨人，Java技術在云原生時代也在不停地進化。在JDK 8u191和JDK 10之后，JVM增強了在Docker容器中對資源的感知。同時社區(qū)也在多個不同方向探索Java技術棧的邊界。JVM OpenJ9作為傳統(tǒng)VM的一員，在對現有Java應用保持高度兼容的同時，對啟動速度和內存占用做了細致的優(yōu)化，比較適于與現有Spring等微服務架構配合使用。而Micronaut/Graal VM則另辟蹊徑，通過改變編程模型和編譯過程，將應用的動態(tài)性盡可能提前到編譯時期處理，極大優(yōu)化了應用啟動時間，在Serverless領域前景可期。這些設計思路都值得我們借鑒。
在云原生時代，我們要能夠在橫向的應用開發(fā)生命周期中，將開發(fā)、交付、運維過程進行有效的分割和重組，提升研發(fā)協同效率；并且要能在整個縱向軟件技術棧中，在編程模型、應用運行時和基礎設施等多層面進行系統(tǒng)優(yōu)化，實現radical simplification，提升系統(tǒng)效率。
本文完成于在參加阿里集團20周年的火車旅途上，9/10阿里年會是非常難忘的經歷。感謝馬老師，感謝阿里，感謝這個時代，感謝所有幫助和支持我們的小伙伴，感謝所有追夢的技術人，我們一起開拓云原生的未來。

“阿里巴巴云原生微信公眾號（ID：Alicloudnative）關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域、聚焦云原生流行技術趨勢、云原生大規(guī)模的落地實踐，做最懂云原生開發(fā)者的技術公眾號?！?/p>

另外有需要云服務器可以了解下創(chuàng)新互聯cdcxhl.cn，海內外云服務器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務器、裸金屬服務器、高防服務器、香港服務器、美國服務器、虛擬主機、免備案服務器”等云主機租用服務以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應用場景需求。

網站欄目：進擊的Java，云原生時代的蛻變-創(chuàng)新互聯
URL地址：http://www.muchs.cn/article10/dgisgo.html

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