不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而

发布于 2022-4-15 15:14
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1、是否依赖Java系统自身内存处理数据?

先说明一点,不管是我们自己开发的Java应用系统,还是一些中间件系统,在实现的时候都需要选择是否基于自己Java进程的内存来处理数据。

大家应该都知道,Java、Scala等编程语言底层依赖的都是JVM,那么只要是使用JVM,就可以考虑在JVM进程的内存中来放置大量的数据。

还是给大家举个例子,大家应该还记得之前聊过消息中间件系统。

比如说系统A可以给系统B发送一条消息,那么中间需要依赖一个消息中间件,系统A要先把消息发送到消息中间件,然后系统B从这个消息中间件消费到这条消息。

大家看下面的示意图不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而-开源基础软件社区

大家应该都知道,一条消息发送到消息中间件之后,有一种处理方式,就是把这条数据先缓冲在自己的JVM内存里。

然后过一段时间之后,再从自己的内存刷新到磁盘上去,这样可以持久化保存这条消息,如下图。不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而-开源基础软件社区

2、依赖Java系统自身内存的缺陷

如果用类似上述的方式,依赖Java系统自身内存处理数据,比如说设计一个内存缓冲区,来缓冲住高并发写入的大量消息,那么是有其缺陷的。

最大的缺陷,其实就是JVM的GC问题,这个GC就是垃圾回收,这里简单说一下他是怎么回事。

大家可以想一下,如果一个Java进程里老是塞入很多的数据,这些数据都是用来缓冲在内存里的,但是过一会儿这些数据都会写入磁盘。

那么写入磁盘之后,这些数据还需要继续放在内存里吗?

明显是不需要的了,此时就会依托JVM垃圾回收机制,把内存里那些不需要的数据给回收掉,释放掉那些内存空间腾出来。

但是JVM垃圾回收的时候,有一种情况叫做stop the world,就是他会停止你的工作线程,就专门让他进行垃圾回收。

这个时候,他在垃圾回收的时候,有可能你的这个中间件系统就运行不了了。

比如你发送请求给他,他可能都没法响应给你,因为他的接收请求的工作线程都停了,现在人家后台的垃圾回收线程正在回收垃圾对象。

大家看下图:不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而-开源基础软件社区

虽然说现在JVM的垃圾回收器一直在不断的演进和发展,从CMS到G1,尽可能的在降低垃圾回收的时候的影响,减少工作线程的停顿。

但是你要是完全依赖JVM内存来管理大量的数据,那在垃圾回收的时候,或多或少总是有影响的。

所以特别是对于一些大数据系统,中间件系统,这个JVM的GC(Garbage Collector,垃圾回收)问题,真是最头疼的一个问题。

3、优化为依赖OS Cache而不是JVM

所以类似Kafka、Elasticsearch等分布式中间件系统,虽然也是基于JVM运行的,但是他们都选择了依赖OS Cache来管理大量的数据。

也就是说,是操作系统管理的内存缓冲,而不是依赖JVM自身内存来管理大量的数据。

具体来说,比如说Kafka吧,如果你写一条数据到Kafka,他实际上会直接写入磁盘文件。

但是磁盘文件在写入之前其实会进入os cache,也就是操作系统管理的内存空间,然后过一段时间,操作系统自己会选择把他的os cache的数据刷入磁盘。

然后后续在消费数据的时候,其实也会优先从os cache(内存缓冲)里来读取数据。

相当于写数据和读数据都是依托于os cache来进行的,完全依托操作系统级别的内存区域来进行,读写性能都很高。

此外,还有另外一个好处,就是不要依托自身JVM来缓冲大量的数据,这样可以避免复杂而且耗时的JVM垃圾回收操作。

大家看下面的图,其实就是一个典型的Kafka的运行流程。不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而-开源基础软件社区

然后比如Elasticsearch,他作为一个现在最流行的分布式搜索系统,也是采用类类似的机制。

大量的依赖os cache来缓冲大量的数据,然后在进行搜索和查询的时候,也可以优先从os cache(内存区域)中读取数据,这样就可以保证非常高的读写性能。

4、经验之谈

依赖os cache的系统JVM内存越大越好?

现在就可以进入主题了,就以上述说的kafka、elasticsearch等系统,线上生产环境部署时,是依赖os cache来缓冲大量数据的。

那么,给他们分配JVM堆内存大小的时候是越大越好吗?

明显不是,假如你有一台机器,32GB的内存,你如果在搞不清状况的情况下,傻傻的认为还是给JVM分配越大内存越好,比如给了16G的堆内存空间给JVM。

那么这样分配下来,os cache剩下的内存,可能就不到10GB了,因为本身其他的程序还要占用几个GB的内存。

那如果是这样的话,就会导致你在写入磁盘的时候,os cache能容纳的数据量很有限。

比如说一共有20G的数据要写入磁盘,现在就只有10GB的数据可以放在os cache里,然后另外10GB的数据就只能放在磁盘上。

此时读取数据时,起码有一半的读取请求,必须从磁盘上去读,没法从os cache里读,如下图所示:不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而-开源基础软件社区

那此时你有一半的请求都是从磁盘上在读取数据,必然会导致性能很差。

所以很多人在用Elasticsearch的时候就是这样的一个问题,老是觉得ES读取速度慢,几个亿的数据写入ES,读取的时候要好几秒。

那能不花费好几秒吗?你要是ES集群部署的时候,给JVM内存过大,给os cache留了几个GB的内存,导致几亿条数据大部分都在磁盘上,不在os cache里,最后读取的时候大量读磁盘,耗费个几秒钟是很正常的。

5、正确的做法

针对场景合理给os cache更大内存

所以说,针对类似Kafka、Elasticsearch这种生产系统部署的时候,应该要给JVM比如6GB或者几个GB的内存就可以了。

因为他们可能不需要耗费过大的内存空间,不依赖JVM内存管理数据,当然具体是设置多少,需要你精准的压测和优化。

但是对于这类系统,应该给os cache留出来足够的内存空间

比如32GB内存的机器,完全可以给os cache留出来20多G的内存空间,那么此时假设你这台机器总共就写入了20GB的数据,就可以全部驻留在os cache里了。

然后后续在查询数据的时候,不就可以全部从os cache里读取数据了,完全依托内存来走,那你的性能必然是毫秒级的,不可能出现几秒钟才完成一个查询的情况。

整个过程,如下图所示:不明觉厉!线上部署Kafka和ES,为啥JVM堆内存分配越大,性能反而-开源基础软件社区

所以说,建议大家在线上生产系统引入任何技术的时候,都应该先对这个技术的原理,甚至源码进行深入的理解,知道他具体的工作流程是什么,然后针对性的合理设计生产环境的部署方案,保证最佳的生产性能。

本文转载自微信公众号「石杉的架构笔记」。

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