因宿主机IO阻塞导致STW时间过长

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 2023-01-05
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原文作者：度厂九漏鱼 原文地址：https://juejin.cn/post/7088505321878421534

问题背景

下游用户反馈在某个时间区间内接口响应过慢，通过APM监控发现批量接口出现响应时间过长。可以排除是接口自身问题，考虑排查机器CPU+JVM问题。

202301011514473201.png shell : awk -F 'real=| secs\] ' '2>3{print $0}' /home/work/ /var/log/gc.log 把** 换成你们的地址**

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结论支撑

在生产环境中，Java程序偶尔会因为记录JVM的GC日志，而被后台的IO(例如OS的页缓存回写)操作阻塞,出现长时间的STW停顿，在这些STW停顿过程中，JVM会暂停所有的应用程序线程，此时应用程序会停止对用户请求的响应，这对于要求低延迟的系统来说，因此导致的高延迟是不能接受的。 相关资料表明，导致这些停顿的原因，是当JVM GC(垃圾回收)在写GC时，由于write()系统调用锁造成的，对于这些日志的写入操作，即使是采用异步写模式（例如带缓存的IO或者非阻塞IO）仍然会被OS的页缓存回写等机制阻塞相当长的一段时间。

生产环境中的问题

当JVM管理的Java堆空间进行垃圾回收之后，JVM可能会停顿，并对应用程序造成STW停顿，根据在启动Java实例时指定的JVM选项，GC日志文件会记录不同类型的GC和JVM行为。但是通过本例我们发现，后台IO负载也会造成长时间的STW停顿，一些关键的Java应用程序发生许多无法解释的长时间STW停顿（>5s）。这些停顿既不能从应用程序层的逻辑，也无法从JVM GC行为的角度加以解释。如上面的例子，花费较大精力来调查这个问题。发现了问题，就应该找出相应的解决方案。

实验环境复现问题

对于这个导致无法解释的长时间JVM停顿的问题，我们开始尝试在实验环境中重现它。为了使该过程能够得到更好的控制并重复重现，我们设计了一个简单的压测程序，来代替复杂的生产环境应用程序。 我们将在两个场景下运行这个压测程序：含有后台IO行为以及不含有后台IO行为。不含有后台IO的场景我们称之为“基准线（baseline）”，而含有后台IO的场景用来重现问题。

压测程序

我们这个Java压测程序只是不断地生成10KB的对象，并放到一个队列中。当对象数量达到100000时，会从队列中删除一半的对象。因此堆中存放的对象最大数量就是100000个，大概会占用1GB的空间。这个过程会持续一段固定的时间（例如5分钟）。 这个程序的源代码和后台IO的生成脚本，都位于我们考虑的主要性能指标是长时间JVM GC停顿的数量。

网上博客的一篇复现过程借鉴学习一下

后台IO我们通过一个bash脚本，不断地复制大文件来模拟。后台程序会生成150MB/s的写入负载，可以使一个普通磁盘的IO变得足够繁忙。为了更好理解生成的IO负载的压力大小，我们使用“sar -d -p 2”来收集await（磁盘处理IO请求的平均时间（以毫秒计）），tps（每秒发往物理设备的传输总数）和wr_sec-per-s（写入设备的扇区数）。它们分别的平均数值为：await=421 ms, tps=305, wr_sec-per-s=302K。

系统准备

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情景1 （不含后台IO负载）

运行基准线测试不需要有后台IO。所有JVM GC 停顿的时间序列数据如下图所示。没有观察到超过250ms的停顿。

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情景2 （含有后台IO负载）

当后台IO开始运行后，在只有5分钟的运行时间内，压测程序就出现了一次超过3.6秒的STW停顿，以及3次超过0.5秒的停顿！

2023010115145507410.png 为了了解是哪个系统调用引起了STW停顿，我们使用了strace来分析JVM实例产生的系统调用。 我们首先确认了JVM将GC信息记录到文件，使用的是异步IO的方式。我们又跟踪了JVM从启动后产生的所有系统调用。GC日志文件在异步模式下打开，并且没有观察到fsync()调用。 16:25:35.411993 open("gc.log", O_WRONLY|O_CREAT|O_TRUNC, 0666) = 3 <0.000073> 所捕获的用于打开GC日志文件的JVM系统调用open()。但是，跟踪结果显示，JVM发起的几个异步系统调用write()出现了不同寻常的长时间执行情况。通过检查系统调用和JVM停顿的时间戳，我们发现它们恰好吻合。在下图中，我们分别对比展示了两分钟内系统调用和JVM停顿的时间序列。

2023010115145576811.png 时间序列对比（JVM STW停顿）

2023010115145649012.png 时间序列对比（系统调用write()）

我们集中注意来看，位于13:32:35秒时最长达1.59秒的这次停顿，相应的GC日志和strace输出显示如下：

2023010115145702413.png GC日志和strace输出 我们来试着理解一下发生了什么。

  1. 在35.04时（第2行），一次young GC开始了，并且经过0.12秒完成。
  2. 这次young GC完成于时间35.17，并且JVM试图通过一次系统调用 write()（第4行），将young GC的统计信息输出到gc日志文件中。
  3. write()调用被阻塞了1.47秒，最后于时间36.64（第5行）完成，花费了1.47秒的时间。
  4. 当write()调用于时间36.64返回JVM时，JVM记录下这次用时1.59秒的STW停顿（例如，0.12+0.47）（第3行）。

复现结论

在复现的过程中，可以看出实际的STW停顿时间包括两部分(1) GC时间（ygc等）（2）GC记录日志的时间（调用write()的时间）。这些数据说明， GC记录日志的过程发生在JVM的STW停顿过程中 ，并且 记录日志所用的时间也属于STW停顿时间的一部分 。特别需要说明，整个应用程序的停顿主要由两部分组成：由于JVM GC行为造成的停顿，以及为了记录JVM GC日志，系统调用write()被OS阻塞的时间。下面这张图展示了二者之间的关系。

2023010115145794014.png 如果记录GC日志的过程（例如write()调用）被OS阻塞，阻塞时间也会被计算到STW的停顿时间内。新的问题是，为什么带有缓存的写入会被阻塞？在深入了解各种资料，包括操作系统内核的源代码之后，我们意识到带有缓存的写入可能被内核代码所阻塞。这里面有多重原因，包括：（1）“stable page write”和（2）“journal committing”。Stable page write: JVM对GC日志文件的写入，首先会使得相应的文件缓存页“变脏”。即使缓存页稍后会通过OS的回写机制被持久化到磁盘文件，但是在内存中使缓存页变脏的过程，由于“stable page write”仍然会受到页竞争的影响。在“stable page write”下，如果某页正处于OS回写过程中，那么对该页的write()调用就不得不等待回写完成。为了避免只有一部分新页被持久化到磁盘上，内核会锁定该页以确保数据一致性。 Journal committing: 对于带有日志（journaling）的文件系统，在写文件时都会生成相应的journal日志。当JVM向GC日志文件追加内容时，会产生新的块，因此文件系统则需要先将journal日志数据提交到磁盘。在提交journal日志的过程中，如果OS还有其他的IO行为，则提交可能需要等待。如果后台的IO行为非常繁重，那么等待时间可能会非常长。注意，EXT4文件系统有一个“delayed allocation”功能，可以将journal数据提交延迟到OS回写后再进行，从而降低等待时间。还要注意的是，将EXT4的数据模式从默认的“ordered”改成“writeback”并不能解决这个问题，因为journal数据需要在write-to-extend调用返回之前被持久化。

后台IO行为

从JVM垃圾回收的角度来看，通常的生产环境都无法避免后台的IO行为。这些IO行为有几个来源：（1）OS活动；（2）管理和监控软件；（3）其他共存的应用程序；（4）同一个JVM实例的IO行为。首先，OS包含许多机制（例如，”/proc“文件系统）会引起向底层磁盘写入数据。其次，像CFEngine这样的系统级软件也会进行磁盘IO操作。第三，如果当前节点上还存在其他共享磁盘的应用程序，那么这些应用程序都会争抢IO。第四，除了GC日志之外，JVM实例也可能以其他方式使用磁盘IO。

解决方案

由于当前HotSpot JVM实现（包括其他实现）中，GC日志会被后台的IO行为所阻塞，所以有一些解决方案可以避免写GC日志文件的问题。 首先，JVM实现完全可以解决掉这个问题。显然，如果将写GC日志的操作与可能会导致STW停顿的JVM GC处理过程分开，这个问题自然就不存在了。例如，JVM可以将记录GC日志的功能放到另一个线程中，独立来处理日志文件的写入，这样就不会增加STW停顿的时间了。但是，这种采用其他线程来处理的方式，可能会导致在JVM崩溃时丢失最后的GC日志信息。最好的方式，可能是提供一个JVM选项，让用户来选择适合的方式。 由于后台IO造成的STW停顿时间，与IO的繁重程度有关，所以我们可以采用多种方式来降低后台IO的压力。例如，不要在同一节点上安装其他IO密集型的应用程序，减少其他类型的日志行为，提高日志回滚频率等等。 对于低延迟应用程序（例如需要提供用户在线互动的程序），长时间的STW停顿（例如>0.25秒）是不可忍受的。因此，必须进行有针对性的优化。如果要避免因为OS导致的长时间STW停顿，首要措施就是要避免因为OS的IO行为导致写GC日志被阻塞。 一个解决办法是将GC日志文件放到tmpfs上（例如，-Xloggc:/tmpfs/gc.log）。因为tmpfs没有磁盘文件备份，所以tmpfs文件不会导致磁盘行为，因此也不会被磁盘IO阻塞。但是，这种方法存在两个问题：（1）当系统崩溃后，GC日志文件将会丢失；（2）它需要消耗物理内存。补救的方法是周期性的将日志文件备份到持久化存储上，以减少丢失量。 另一个办法是将GC日志文件放到SSD（固态硬盘，Solid-State Drives）上，它通常能提供更好的IO性能。根据IO负载情况，可以选择专门为GC日志提供一个SSD作为存储，或者与其他IO程序共用SSD。不过，这样就需要将SSD的成本考虑在内。 与使用SSD这样高成本的方案相比，更经济的方式是将GC日志文件放在单独一个HDD磁盘上。由于这块磁盘上只有记录GC日志的IO行为，所以这块专有的HDD磁盘应该可以满足低停顿的JVM性能要求。实际上，我们之前演示的场景一就可以看做为这一方案，因为在记录GC日志的磁盘上没有任何其他的IO行为。

结论

有低延迟要求的Java应用程序需要极短的JVM GC停顿。但是，当磁盘IO压力很大时，JVM可能被阻塞一段较长的时间。 我们对该问题进行了调查，并且发现如下原因：

  1. JVM GC需要通过发起系统调用write()，来记录GC行为。
  2. write()调用可以被后台磁盘IO所阻塞。
  3. 记录GC日志属于JVM停顿的一部分，因此write()调用的时间也会被计算在JVM STW的停顿时间内。

我们提出了一系列解决该问题的方案。重要的是，我们的发现可以帮助JVM实现来改进该问题。对于低延迟应用程序来说，最简单有效的措施是将GC日志文件放到单独的HDD或者高性能磁盘（例如SSD）上，来避免IO竞争。