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简介

继上次咱们JVM进展十几秒的问题解决后，咱们零碎终于稳固了，再也不会无端重启了！
这是之前的文章：耗时几个月，终于找到了JVM进展十几秒的起因

但有点奇怪的是，每隔一段时间，咱们服务接口就会有一小波499超时，通过查看gc日志，又发现JVM进展了好几秒！

查看safepoint日志

有了上次JVM进展排查教训后，我马上就查看了gc日志与safepoint日志，发现如下日志：

$ cat gc-*.log | awk '/application threads were stopped/ && $(NF-6)>1'|tail2022-05-08T16:40:53.886+0800: 78328.993: Total time for which application threads were stopped: 9.4917471 seconds, Stopping threads took: 9.3473059 seconds2022-05-08T17:40:32.574+0800: 81907.681: Total time for which application threads were stopped: 3.9786219 seconds, Stopping threads took: 3.9038683 seconds2022-05-08T17:41:00.063+0800: 81935.170: Total time for which application threads were stopped: 1.2607608 seconds, Stopping threads took: 1.1258499 seconds$ cat safepoint.log | awk '/vmop/{title=$0;getline;if($(NF-2)+$(NF-4)>1000){print title;print $0}}'         vmop                    [threads: total initially_running wait_to_block]    [time: spin block sync cleanup vmop] page_trap_count78319.500: G1IncCollectionPause             [     428          0              2    ]      [     0  9347  9347     7   137    ]  0         vmop                    [threads: total initially_running wait_to_block]    [time: spin block sync cleanup vmop] page_trap_count81903.703: G1IncCollectionPause             [     428          0              4    ]      [     0  3903  3903    14    60    ]  0         vmop                    [threads: total initially_running wait_to_block]    [time: spin block sync cleanup vmop] page_trap_count81933.906: G1IncCollectionPause             [     442          0              1    ]      [     0  1125  1125     8   126    ]  0

从日志上能够看到，JVM进展也是由safepoint导致的，而safepoint耗时次要在block阶段！

通过增加JVM参数-XX:+SafepointTimeout -XX:SafepointTimeoutDelay=1000后，可打印出哪些线程超过1000ms没有达到safepoint，如下：

能够看到都是一些http或grpc的worker线程没走到safepoint，但为啥没达到safepoint，看不出要害，只好又去网上搜寻了。

深刻safepoint机制

  • safepoint机制：
    JVM在做某些非凡操作时(如gc、jmap等)，须要看到统一的内存状态，而线程运行过程中会始终批改内存，所以JVM做这些非凡操作前，须要期待这些线程停下来，而停下来的机制就是safepoint。

在下面的safepoint日志中，spin与block都是期待线程进入safepoint的耗时，而vmop就是须要在平安点执行的JVM操作耗时，遗憾的是，网上讲safepoint的文章虽多，但根本没有将block阶段与spin阶段区别讲清楚的！

没方法，只能去看看JVM外部safepoint的实现代码了，在浏览了safepoint.cpp后，对spin与block的区别也大抵有点了解了，如下：

  1. jvm中其实线程状态次要有3种thread_in_Java、thread_in_vm、thread_in_native。
  2. 线程执行到jvm管控以外的代码时(如内核代码)，线程状态会变为thread_in_native，jvm会认为它曾经在平安区域(Safe Region)，故不须要期待其达到safepoint，当它从thread_in_native状态返回时，会自行挂起。
  3. 线程在执行java代码时，线程状态是thread_in_Java，这种线程jvm须要期待它执行到safepoint后，将其挂起或自行挂起。
  4. 线程在执行jvm外部代码时，线程状态是thread_in_vm，比方线程执行System.arraycopy，因为jvm外部并没有搁置safepoint，jvm必须期待其转换到thread_in_native或thread_in_Java能力将其挂起或自行挂起。

而spin阶段理论在做两件事件，一是将thread_in_native状态的线程刨除掉，这并不会太耗时，二是轮询各线程状态，期待thread_in_Java状态的线程变为其它状态(如走到了safepoint)，这也是为什么counted loop这种代码会导致spin阶段耗时高，因为它是thread_in_Java状态的。

而block阶段理论就是在期待thread_in_vm状态的线程走到safepoint，与spin不同的是，safepoint线程将本人挂起，以期待最初一个thread_in_vm线程达到safepoint后将其唤醒。

如果看完我的形容，还是无奈了解，强烈建议大家本人去浏览下safepoint源码，要看懂大略脉络还是不难的，而网上文章用来理解一些基础知识即可，不用费劲看太多。
safepoint源码：http://hg.openjdk.java.net/jd...
次要办法：SafepointSynchronize::begin, SafepointSynchronize::block,SafepointSynchronize::end

回到之前遇到的问题，咱们是block阶段耗时长，这是在期待thread_in_vm状态的线程达到safepoint，而线程处于thread_in_vm状态则阐明线程在运行JVM外部代码。

难道咱们什么代码用法，导致线程在jvm外部执行耗时过长？特地是在jvm社区找到一个提议，即倡议在System.arraycopy中增加safepoint，让我也有点狐疑它了，但如何证实呢？
提议链接：https://bugs.openjdk.org/brow...。

async-profiler剖析safepoint

通过一段时间理解，发现目前剖析safepoint支流工具如下：

  1. JFR：由oracle提供，在jdk11才齐全可用，因为咱们是jdk8，故放弃之。
  2. async-profiler：一款开源的JVM剖析工具，提供了剖析safepoint的选项，选它！

async-profiler提供了--ttsp的选项，用来剖析safepoint事件，如下：

# 下载async-profiler$ wget https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/releases/download/v2.8/async-profiler-2.8-linux-x64.tar.gz && tar xvf async* && cd async*# 启动async-profiler采集safepoint时的线程栈$ ./profiler.sh start -e wall -t -o collapsed -f /tmp/tts.collased --ttsp jps# 发现safepoint问题产生后，进行采集并导出线程栈$ ./profiler.sh stop  -e wall -t -o collapsed -f /tmp/tts.collased --ttsp jps# 线程栈转换为火焰图工具$ wget https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler/releases/download/v2.8/converter.jar$ java -cp converter.jar FlameGraph /tmp/tts.collapsed tts.html

最开始，抓到的火焰图是这样的，如下：

因为我应用的是-e wall选项，这会把期待状态的线程栈也抓取下来，而safepoint产生时，大多数线程都会期待，所以火焰图中蕴含了太多有效信息。

于是，我调整为应用--all-user选项，这会只抓取在CPU上跑着的线程栈，同时将--ttsp调整为--begin SafepointSynchronize::print_safepoint_timeout --end RuntimeService::record_safepoint_synchronized，以使得async-profiler仅在产生超时safepoint时才采集线程栈，因为safepoint超时的时候会调用SafepointSynchronize::print_safepoint_timeout办法打印下面介绍过的超时未到safepoint线程的日志。

调整后，抓到的火焰图是这样的，如下：

发现没有达到safepoint的线程在执行getLoadAverage办法，这是java集成的prometheus监控组件，用来获取机器负载的，这能有什么问题？

我又发现，最初一个达到safepoint的线程会调用Monitor::notify_all唤醒safepoint协调线程，那应用-e Monitor::notify_all抓取的线程栈会更加精确，如下：

如上，最初一个达到safepoint的线程，的确就在执行getLoadAverage办法，可这个办法能有什么问题呢？我用strace看了一下，这个办法也就是从/proc/loadavg伪文件中读取负载信息而已。

柳暗花明

问题始终没有排查进去，直到有一天，我忽然发现，当一台容器上的jvm呈现safepoint超时问题后，会不固定的每隔几小时呈现一次，而同工夫里，不呈现问题的容器则稳得一批！

很显然，这个问题大概率和底层宿主机无关，我狐疑是部署在同一宿主机上的其它容器抢占了cpu导致，但在我询问运维宿主机状况时，运维始终说宿主机失常，也不晓得他们是否认真看了！

又过了很久，有一次和隔壁组共事聊天，发现他们也遇到了超时问题，说是运维为了降机器老本，在宿主机上部署的容器越来越多！

再次出现问题后，我间接找运维要了宿主机的监控，我要本人确认，如下：

能够发现宿主机负载在11点到12点之间，屡次飙升到100以上，而咱们JVM产生暂停的工夫与之根本吻合。

至此，问题起因曾经找到，线程到不了safepoint，是因为它得不到CPU啊，和thread_in_vm状态无关，和getLoadAverage也无关，他们只是凑巧或运行频率较高而已，得不到CPU资源时，线程能停在任何地位上！

可是我有一个想法，如果运维死活说宿主机没有问题，不给监控，那在容器中的咱们，是否能有证据证实问题在宿主机呢？

于是，我又尝试在容器内找证据了！

调度提早与内存不足

在Linux中能够有形拖慢线程运行速度的中央，次要有2点：

  1. 调度提早：一瞬间有大量线程须要运行，导致线程在CPU队列上等待时间过长。
  2. direct reclaim：分配内存时间接回收内存，个别状况下，Linux通过kswapd异步回收内存，但当kswapd回收来不及时，会在调配时间接回收，但如果回收过程波及page swap out、dirty page writeback时，会阻塞以后线程。

direct reclaim能够通过cat /proc/vmstat|grep -E "pageoutrun|allocstall"来测量，其中allocstall就是direct reclaim产生的次数。
而线程调度提早能够通过观测/proc/<pid>/task/<tid>/schedstat来测量，如下：

$ cat /proc/1/task/1/schedstat 55363216 1157776 75

解释如下：

  • 第一列：线程在CPU上执行的工夫，单位纳秒(ns)
  • 第二列：线程在CPU运行队列上期待的工夫，单位纳秒(ns)
  • 第三列：线程的上下文切换次数。

而因为我须要剖析整个过程，上述信息是单个线程的，于是我写了一个脚本，汇总了各个线程的调度数据，以采集过程调度提早信息，执行成果如下：

$ python -u <(curl -sS https://gitee.com/fmer/shell/raw/master/diagnosis/pidsched.py) `pgrep -n java`2022-06-11T15:13:47  pid:1 total:1016.941ms idle:0.000ms    oncpu:( 1003.000ms max:51.000ms   cs:105  tid:23004  ) sched_delay:( 120.000ms  max:18.000ms   cs:36   tid:217    )2022-06-11T15:13:48  pid:1 total:1017.327ms idle:415.327ms  oncpu:( 596.000ms  max:54.000ms   cs:89   tid:215    ) sched_delay:( 6.000ms    max:0.000ms    cs:255  tid:153    )2022-06-11T15:13:49  pid:1 total:1017.054ms idle:223.054ms  oncpu:( 786.000ms  max:46.000ms   cs:117  tid:14917  ) sched_delay:( 8.000ms    max:0.000ms    cs:160  tid:63     )2022-06-11T15:13:50  pid:1 total:1016.791ms idle:232.791ms  oncpu:( 767.000ms  max:75.000ms   cs:120  tid:9290   ) sched_delay:( 17.000ms   max:5.000ms    cs:290  tid:153    )

能够发现，失常状况下，调度提早在10ms以下。

等到再次发生超时safepoint问题时，我查看了相干日志，如下：


我发现，在问题产生时，oncpu与sched_delay都是0，即线程即不在CPU上，也不在CPU队列上，也就是说线程基本没有被调度！它要么在睡眠，要么被限度调度！

cgroup机制

联想到咱们JVM是在容器中运行，而容器会通过cgroup机制限度过程的CPU使用量，通过一番理解，我发现在容器中，能够通过/sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.stat来理解过程被限度的状况，如下：

# cgroup周期的工夫长度，一个周期是100ms$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.cfs_period_us 100000# 容器调配的工夫配额，因为咱们是4核容器，所以这里是400ms$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.cfs_quota_us 400000$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.statnr_periods 3216521nr_throttled 1131throttled_time 166214531184

cpu.stat解释如下：

  • nr_periods：经验的cgroup周期数
  • nr_throttled：容器产生调度限度的次数
  • throttled_time：容器被限度调度的工夫，单位纳秒(ns)

于是，我写了一个小脚原本采集这个数据，如下：

$ nohup bash -c 'while sleep 1;do echo `date +%FT%T` `cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.stat`;done' cpustat > cpustat.log &

再等到safepoint超时问题产生时，gc日志如下：

$ ps h -o pid --sort=-pmem -C java|head -n1|xargs -i ls -l /proc/{}/fd|awk '/gc-.*.log/{print $NF}'|xargs cat|awk '/application threads were stopped/ && $(NF-6)>1'|tail2022-06-10T14:00:45.334+0800: 192736.429: Total time for which application threads were stopped: 1.1018709 seconds, Stopping threads took: 1.0070313 seconds2022-06-10T14:11:12.449+0800: 193363.544: Total time for which application threads were stopped: 1.0257833 seconds, Stopping threads took: 0.9586368 seconds

cpustat.log如下：

cat cpustat.log |awk '{if(!pre)pre=$NF;delta=($NF-pre)/1000000;print delta,$0;pre=$NF}'|less



能够发现，在JVM进展产生的工夫点，容器被限度调度屡次，总共限度的工夫超3000ms！

在找到问题后，我通过cgroup与jvm stw关键字在google上搜寻，发现在k8s中，container_cpu_cfs_throttled_seconds_total指标也代表了容器CPU被限度的工夫，于是我立马将运维的监控面板改了改，如下：

可见工夫点也根本吻合，只是这个数值偏小很多，有晓得起因的能够告知下。

此外我也搜寻到了问题相似的文章：https://heapdump.cn/article/1... ，可见很多时候，遇到的问题，他人早就遇到过并分享了，要害是这种文章被大量低质量文章给吞没了，没找到问题前，你基本搜寻不到！

哎，分享流传了常识，同时也妨碍了常识流传！

总结

排查这个问题的过程中，学到了不少新常识与新办法，总结如下：

  1. safepoint原理是什么，spin与block阶段耗时长代表了什么。
  2. 应用async-profiler剖析safepoint的办法。
  3. 容器内可通过/proc/<pid>/task/<tid>/schedstat测量过程调度提早。
  4. 容器内可通过/sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.stat测量容器CPU受限状况。

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