2020年腾讯云KonaJDK开源贡献总结

导语：在2020年发布的 JDK15 中，腾讯成为国内厂商历史首位 Notable 贡献者，全球贡献第五。

时光飞逝，一转眼，2020年已经结束，自2019年11月KonaJDK开源，也已超过一年。在过去的这一年里，KonaJDK不断提高，锐意进取，为腾讯内部及外部云上客户提供了稳定的Java运行环境。关于KonaJDK服务腾讯及云业务，咱们已经在《KonaJDK 赋能云上 Java 新生态》一文中作了表述。与此同时，2020年咱们也积极参与了OpenJDK开源社区贡献。2021新年伊始，咱们以腾讯云JDK工具提高方面的贡献为例，总结2020年腾讯KonaJDK参与社区的工做。

Serviceability

并行堆扫描

在JDK内存分析工具中， Jmap是最为经常使用的一种，其中 jmap -histo工具会对java堆进行遍历，统计每个对象所属的类型，最后会给出这样一个数据：

这些数据展现了每一个类存在的对象数，以及这些对象一共占据的内存大小。 此类信息对于java堆使用状况统计，内存泄漏问题分析都很是有用。  

可是在实际使用中，咱们发现 jmap 的一次使用要消耗很长时间。例如在笔者的开发环境上，用Jmap -histo <pid> 扫描一个包含6GB对象的java堆,要耗费4秒左右的时间。而在一些超大堆的场景下，如大数据业务，因为 jmap 在运行过程当中须要暂停 Java 业务线程，因此可能会出现一次 jmap 发生致使 Java 进程无响应，从而主备结点切换，最终形成业务系统抖动。

通过调研，咱们对jmap -histo原理进行了分析，并作了并行化优化，以下图

在具体实现上，虽然咱们针对的是jmap这个工具，但实际上更多的修改是在GC方面，针对不一样的GC算法，堆的布局不同，也须要采用不一样的并行方式来适配。例如：

•  ParallelScavenge 按照不一样的分代空间进行并行扫描
• G1 按照不一样的region进行并行扫描
• ZGC与ShenandoahGC 基本上是实现了一个并行的marking机制

基于不一样的实现方法，优化效果也会不同，但整体上达到了2-8倍的并行堆扫描速度提高。下图是一样机器上针对G1GC堆的扫描测试结果（-Xmx8g，堆中对象达到6GB）：

目前，对于不一样GC的patch都已经提交到社区并被接收。用户也很快会在KonaJDK8上看到相应的功能，包括对CMS堆的支持。

gzipped heap dump

在实际业务中，根据运维人员的反馈，咱们发现jvm提供的heap dump功能存在必定的缺陷——dump的数据文件很是大，在网络带宽受限的状况下难以传输，很是不便。经过参与社区的研发，咱们发现最近开源社区中对于jcmd增长了Gzipped heap dump支持。可是对于其余经常使用heap dump工具如jmap、jhsdb 等都没有增长相应支持，而且咱们也没有观察到社区在这方面的计划。所以，做为社区的一员，同时为了解决咱们运维人员以及云业务用户在使用上的痛点，咱们对jmap、jhsdb等工具添加了compressed heap dump的支持。目前针对jmap的patch已经合入社区，针对jhsdb的patch因为须要变更heapdump的实现，社区还在review中，咱们会持续跟进。

下图是使用jmap -dump <pid>与jmap -dump:gz=1 <pid> 在相同测试进程，相同堆占用状况下获得的heap dump文件，文件大小压缩了7倍左右：

一样，咱们目前正在将这一特性引入KonaJDK8中，用户很快会在KonaJDK8与腾讯云产品中看到相应的支持。

2020年腾讯在OpenJDK社区对外贡献小结

2020年， 腾讯KonaJDK团队做为OpenJDK社区的新成员，整年贡献70多个commits，主要是HotSpot(JIT、Runtime和GC)、SVC、Core Libraries和Infrastucture等领域，总代码修改量2000+行。

其中比较重要的包括：HotSpot核心模块9个patch、Vector API AVX512向量支持 6个patch、map大堆Heap Inspection并行加速优化4个。

在2020年发布的 JDK15 中， 腾讯 成为国内厂商历史首 位 Notable 贡献者 ， 全球贡献第五 。

以上只是腾讯云KonaJDK团队在2020年做为OpenJDK社区新同窗的第一份答卷。 在2021年，咱们会更加努力，保障腾讯及客户Java业务高效稳定的同时，将咱们的经验进一步输出到社区，与社区共建更好的Java生态！

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