KonaJDK赋能云上Java新生态分析
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一、自研KonaJDK对于云Java生态的意义
JDK作为Java应用的基础设施，在云Java生态上的重要性不言而喻。KonaJDK作为Tencent自研JDK， 已经平稳支撑于腾讯云微服务，消息中间件，大数据等核心业务，同时在信创等场景上作为Java业务的基础支撑组件，填补了腾讯云信创场景下JDK组件的空白。本文将主要从KonaJDK在信创云环境支撑，KonaJDK支持腾讯云产品的能力拓展与定制化以及KonaJDK在大数据场景的优化实践几个方面，介绍KonaJDK对于腾讯云Java业务的支撑与优化
。二、KonaJDK 信创环境支撑
信创云环境中Java业务要求JDK能够稳定高效的支撑国产CPU运行环境。其中主要的CPU指令集为aarch74。通过我们调研，目前JDK8在aarch74指令集的情况如下:OpenJDK8 在主线分支中并没有aarch74指令集的支持，网上能够找到的开源版本，都是开源社区几个主要参与者贡献的。对于腾讯云业务来说，开源版本并没有在生产系统中得到验证，也没有专门的人力进行代码的维护与更新。所以在可维护性，安全性及稳定性上都存在风险。OracleJDK 8 之中包含AARCH64支持。但考虑到成本，以及OracleJDK 8代码未开源，问题定位等方面的难度。同时，我们在特定场景下也发现OracleJDK频繁的ForceSafepoint可能对业务稳定性存在影响，所以我们也没有考虑使用OracleJDK8作为AARCH64的首先JDK。（具体可以参见文章: " tab="innerlink" data-linktype="2" ><不要再乱下载JDK了：Elasticsearch在国产化ARM环境下的首个大坑>）经过一系列的分析，我们最终选定KonaJDK作为腾讯云信创方案的首选JDK，主要原因如下:KonaJDK 的AARCH64版本基于OpenJDK社区最受欢迎的IcedTea 项目，之后经过KonaJDK大量的研发，适配与修正。在稳定性方面经过了大规模生产环境的测试与验证，并且通过了专有云等产品的质量验收。同时，腾讯内部TencentJDK协同团队可以持续为KonaJDK提供版本维护与技术支持。总而言之，腾讯KonaJDK能够在保证正确性稳定性的同时，提供JDK的维护，技术支持，优化以及定制化功能等方面的支持，更适合信创环境下云业务的场景。 三、KonaJDK 支持云产品能力拓展与定制化
除了稳定支撑信创云Java业务外， KonaJDK在其可定制性方面也为云业务提供了多方面的支持。我们主要通过以下几方面进行说明:1. 微服务产品中JVM监控诊断能力提升
根据统计,大约60%的云业务开发者使用Java语言。以腾讯云微服务管理平台（TSF）为例，其业务支撑环境，以及用户部署的微服务，主要是使用Java spring cloud框架实现的，即这些业务都是运行在JDK环境中的。但在实际使用过程中，用户更加关注的是业务的功能与实现，很难感受到JDK在其中的作用。作为对比，下图是云业务开发者眼中的微服务，用户更加关注微服务每个模块的功能，以及微服务业务的功能。可以看到，基本上每一个微服务功能节点都是一个JVM实例。因此如何通过JVM侧信息帮助开发者了解自己的云业务运行情况，是云支撑平台类产品的关键功能。目前，腾讯云微服务产品TSF，消息中间件产品支撑环境已经使用KonaJDK作为业务支撑组件。除了支持标准JMXbean，兼容开源JVM相关profiler来提供微服务基本JVM监控信息外， KonaJDK还从以下方面进行相关提升（部分功能研发上线中）- JFR (Java Flight Recorder)
JVM内置轻量级Profiler，可收集Java应用在运行过程中的诊断及性能数据，back port自OpenJDK11。如果使用的是默认的配置，理论上JFR开销是小于2%的，因此必要情况下可用在现网收集数据。KonaJDK中针对JFR做了大量的问题修复与能力提升，目前可以在运行时动态打开、关闭。采集到的数据在内部可以通过KonaProfiler 进行分析KonaJDK团队研发的一款线上综合性JVM性能分析工具，目前支持JFR数据文件的分析，heap dump数据分析，jstack数据分析，火焰图等多种功能。例 – KonaProfiler支持多种类型火焰图分析例 – KonaProfiler对于JFR数据分析给出分析建议结合以上能力，在KonaJDK的加持下，腾讯云微服务平台可以为用户提供JVM监控，线上诊断等一系列能力，满足用户在性能分析及调优方面的需求。2. 国密算法的支持
随着国密算法等商密算法国家标准的推出，云上客户对于Java版本的国密算法需求越来越多。经过调研与客户反馈，我们发现目前在国密算法的使用上，主要存在以下几类问题：客户在一些场景上需要国密算法， 但是受各种原因限制，客户不可能也不愿意自身研发国密算法。目前网上国密算法的实现参差不齐，以下是我们在主流搜索引擎上搜索“国密算法 Java实现”。从结果可以看到大部分内容都是个人爱好者的实现，或者使用开源项目。这些项目每种实现都需要学习API的使用，并且如何选择合适的项目，也是客户面临的成本问题。另外一点在于可靠性上， 在一些场景上，对于国密算法的要求处理功能正确与性能优秀以外，还需要可靠性保证。例如是否符合国标，是否经过认证等等。KonaJDK团队经过调研，实际上在Java密码算法的使用上，最为普及，也最为易用的实现就是Java Cryptography Architecture（JCA）, 使用JCA定义的Cipher类与 API，可以高效，便捷的使用JDK中实现了JCA的密码算法。KonaJDK团队经过与内部密码专家团队的合作，共同开发了基于JCA的国密算法SM2， SM3，SM4支持，其主要具备以下优点：- 简单易用， 国密算法使用符合标准JCA调用流程，开发人员在掌握JCA的基础上，只需要简单学习几个基本要点就可以顺利使用。
- 安全可靠，由腾讯内部专业密码专家团队开发维护，国密算法符合国标。
- 易于迁移，从其他JCA密码算法迁移到SM算法只需要简单的替换即可，如下图为从RSA切换为SM2 算法的代码改动，最少仅需3行代码变动即可完成。
通过国密算法， 我们可以看到KonaJDK 提供的定制化能力与技术支持能力能够进一步提升云上产品的能力，方便客户，提高产品价值3. 工具优化，大堆场景下Jmap扫描速度的提升，回馈社区
提到Java堆分析，相信很多java程序员最先想起的就是Jmap。作为JDK内置的堆内存分析工具，Jmap可以实现jvm堆内存的统计与dump功能。在实际使用中，我们发现在大数据等大堆场景下，jmap的一次使用要消耗很长时间。而由于jmap在运行过程中需要暂停Java业务线程，所以可能会出现一次jmap 发生导致Java进程无响应，从而主备结点切换，最终造成业务系统抖动。经过问题的分析， 我们在KonaJDK中引入了Jmap的并行堆扫描，如图所示：通过并行堆扫描与thread local 数据存储，我们将Jmap histo工作时间提升了6-10倍，缓解了业务抖动问题。同时作为openJDK社区的参与者，我们将并行堆扫描这个特性积极贡献给了OpenJDK社区，目前针对G1, ZGC, shenandoahGC的patch已经合入jdk16主线，而针对ParallelScavenge堆的patch也已经经过多轮review，正待合入。 四、Kona JDK 性能保证 - 大数据线上优化实践
除了以上几方面，腾讯KonaJDK专家团队针对大数据业务进行了性能的专项提升。例如，通过GC调度等优化，大幅降低生产环境CPU利用率; 优化GC物理内存回收算法，以减少进程物理内存占用; G1 和ZGC等GC算法持续优化以提升稳定性和减少毛刺等。经过大数据生产环境大规模实际部署验证，和社区版本对比，Kona JDK在cpu使用率和物理内存使用等方面都有明显优势。到此，关于“KonaJDK赋能云上Java新生态分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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