毕昇 JDK：为啥是ARM 上超好用的 JDK-低调大师

毕昇 JDK：为啥是ARM 上超好用的 JDK

2021-06-09 557

摘要：毕昇 JDK 是华为基于 OpenJDK 定制的开源版本，是一款高性能、可用于生产环境的 OpenJDK 发行版。

本文分享自华为云社区《【云驻共创】毕昇 JDK：“传奇再现”华为如何打造 ARM 上最好用的 JDK？》，原文作者：白鹿第一帅。

前言

不知道大家是否听说过亦或是使用过毕昇 JDK，是否从事 Java 工作？是否从事 JVM 底层开发？绝大多数 Java 开发者使用的都是 Oracle 的 JDK 或者是 OpenJDK，本文我们将介绍华为的毕昇 JDK 以及我们所做的相关技术优化，希望能在除上述两者之外提供给大家新的选择。

一、什么是毕昇 JDK？

1.1、毕昇 JDK 发展历程

毕昇 JDK 是华为基于 OpenJDK 定制的开源版本，是一款高性能、可用于生产环境的 OpenJDK 发行版。稳定运行在华为内部 500 多个产品上，在华为内部广泛使用毕昇 JDK，团队积累了丰富的开发经验，解决了实际业务运行中遇到的多个疑难问题。如 crash 等相关问题，我们已经在内部解决。

1.2、毕昇 JDK 的支持架构

目前仅支持 Linux/AArch64 架构。欢迎广大开发者小伙伴们下载使用。
目前毕昇 JDK 支持 8 和 11 两个 LTS 版本，并且已经全部开源。

1.3、毕昇 JDK、OpenJDK 和 Oracle JDK 区别

我们通过对比和分析毕昇 JDK、OpenJDK 和 Oracle JDK，来帮助大家在挑选 JDK 时有更好的选择。

如下图所示，我们用蓝色的区域代表 OpenJDK，浅黄色和红色分别代表 Oracle JDK 和毕昇 JDK。

以上图为参考，我们可以发现：

毕昇 JDK 和 Oracle JDK 一样，都是基于 OpenJDK 定制得到，但是又同时赋予了各自不同的商业特性。比如，我们都知道 OpenJDK 12 添加了一个的新垃圾收集（GC）算法——Shenandoah，但是在 Oracle JDK 的发行中是没有附带的。
毕昇 JDK 在基于 OpenJDK 定制的基础上，存在的些许区别，主要来源于对产品功能的一些增强、问题的修复以及和上游特性的合入。

二、为什么要做毕昇 JDK？

2.1、Oracle JDK 授权方式发生变化

除去大家“众所周知”的原因之外，不知道大家是否知道，Oracle JDK 在 8u212 版本之后是收费的。于公司而言，结合 JDK 自身存在的安全漏洞问题，综合商业因素考虑的结果就是研发符合自身发展的 JDK。

注：以上数据来自 Oracle 官网。

2.2、高版本 JDK 有价值特性的渴望

JDK 每六个月发行一次新版本，JDK 版本众多，不同功能/特性在不同 JDK 版本。程序员期望在最熟悉的 JDK 上尽可能多的使用高版本中有价值的特性。例如 G1 GC 在 JDK12 中引入了一个特性，把不使用的内存归还给操作系统，该特性在云场景中非常有价值，目前主流使用的还是 JDK8，自研 JDK 中 Blckport 特性能快速满足需求。

2.3、应用的定制化优化诉求

应用在运行的硬件、场景有特殊的诉求，但这些诉求短期难以进入到社区。例如大数据应用在数学方面有较高诉请求，在自研 JDK 中可以针对数学计算做循环开展、指令优化等编译优化技术，加速计算。

三、毕昇 JDK 现状

3.1、毕昇 JDK 研发现状

毕昇 JDK 和 Oracle JDK 一样，都是基于开源 OpenJDK 定制得到。同时团队为上游社区贡献了不少有价值的
Patch，涉及到：垃圾回收、JIT、运行时内容等。
毕昇 JDK 遵循 GPLv2 版权进行开源，并且可以从官方免费下载二进制。
毕昇 JDK采用社区化开发和运营，双周会议，目前有 ARM、宝兰德、麒麟等小伙伴一起参与。毕昇 JDK 社区不仅仅支持 ARM 平台，任何关于 JDK 的问题都可以在毕昇 JDK 社区讨论，都会在第一时间得到回复。
在上游社区中，团队目前有 Reviewer 1 名，Committer 1名，Author 8 名共 10 余名同事往社区提交代码。
毕昇 JDK 在 ARM 上性能、稳定性表现优异。

3.2、毕昇 JDK 性能提升实例

我们通过在测试环境下运行毕昇 JDK 来分析其优势何在，测试环境如下：

Model：Taishan 2280V2
OS：openEuler20.09
HW：kenpeng 920-6426 2600MHz，128 cores
JDK：JDK8U262

我们通过比较在 SPECjbb 上的数据可以发现毕昇 JDK 在 critical 和 max 上均有较大的提升：critical 提升 55%，max 提升 16%。

另一方面，在 SPECjvm 上的数据虽然说与上面相比并不是特别明显，但是仍平均提升 4.6%。

四、毕昇 JDK 的 GC 算法优化

4.1、并行复制算法的概念

我们都知道复制是 GC 算法里面很重要的一部分，特别是对于新生代的复制：将 from 区中的活跃对象复制到 to 区中，串行复制算法是仅有一个线程负责这个事情，而这无法满足我们的需要。所以我们用到了并行复制算法，那么什么是并行复制算法呢？

对象 A 和 B 在并行复制算法中被不同的线程复制，可能由于：对象 A 和 B 有不同到达路径，不同的线程复制。因为任务均衡的问题，线程可以窃取其他线程的复制任务。
例如有两个线程 T1 和 T2 分别复制对象 A 和 B，T1：A→A´；T2：B→B´。
在复制时除了复制对象的内容外，还需要使用一个指针（Forwarding Pointer）记录对象转移后地址，防止对象被重复复制。

4.2、架构对并行复制算法的影响

多线程的并行工作需要考虑不同架构的内存模型。X86 是一种强内存序架构，ARM 则是一种弱内存序，它们的内存序如下表所示：

对于并行复制算法来说，在弱内存序架构下，由于内存序的设计，其他线程可能先观测到转移指针已经更新，但是对象尚未复制。为保证一致性，需要在复制和更新对象头之间插入 membar，在 JVM 关于对象头更新统一抽象为 CAS 函数。
CAS 在不同的体系结构实现不同，X86 中采用 cmpxchgl 指令；ARM 中采用 Ldaxr/Stlxr 指令。

4.3、并行复制算法的流程

并行复制算法的流程图如下图所示：

拷贝对象 obj 到新的对象位置 new_obj；
插入 Memory Barrier，对象 obj 通过 CAS 设置转移指针，若成功则执行（3），失败执行（4）；
将 new_obj 的引用压入栈中，返回 new_obj；
撤销之前分配的对象，将 cas 成功线程的 new_obj 返回。

在热点分析中，我们发现复制操作的 60% CPU 消耗在插入 Memory Barrier 上。

4.4、算法优化减少 membar 之 Q&A

Q：如果不插入 Memory barrier，多个线程观察到内存不一致的情况，在什么情况下会引入问题?
A：

T1：尚未完成对象复制，但是已经将对象入栈。
T2：从 T1 的线程栈窃取待复制的对象，并对尚未完成复制的对象进行成员变量的复制更新，导致数据不一致。

Q：对于不需要复制成员变量的对象（例如:对象的成员变量全部是非引用类型；对象的成员变量其引用类型全部为NULL，对象本身是原始类型的数组），还有必要使用 Memory Barrier?
A： NO！

Q：如何识别这些对象?
A：

静态分析对象：可以发现对象的成员变量全部是非引用类型、原始类型的数组。已经开源。
动态分析对象：通过屏障技术识别。

通过对于并行复制算法的优化，我们分别在 SPECjbb 和 SPECjvm 达到了较好的预期成果，如下图所示：

4.5、G1、GC 的优化

针对 G1 Full GC 优化，Full GC 分为 4 个阶段，分别是：

Mark：标记整个堆空间的活跃对象，并记录活跃对象。
Prepare：计算每个活跃对象在就地压缩后的位置。
Adjust：根据对象新的地址，调整对象成员变量的引用位置。
Compact：复制对象的内存数据。

Compact 阶段一般是最为耗时的，涉及到内存数据的移动。那么 能否在允许一定浪费空间的前提下，对于活跃对象多的部分分区不移动或者少移动，从而提高算法效率？ 我们对活跃对象作下图：

我们可以发现：

分区活跃对象占比符合 U 型分布。
对 Benchmark 进行研究，有 41.27% 分区活跃对象占比在 98%。
减少对象的移动在一定程度上也符合强分代理论的假设。
测试发现，对于类似的应用性能有 3~5% 的提高。

我们已经将相关代码贡献到社区，欢迎大家前往查看。

4.6、ZGC 的优化

毕昇 JDK 11 是第一个在 ARM 架构中支持 ZGC 的 JDK。
ZGC 的目标是管理 TB 级内存，且垃圾回收的停顿时间控制在 10 毫秒。ZGC 的回收过程包括 3 步，分别是：并发标记(Mark)、并发转移（Relocate)和并发重定位(Remap)。在转移的过程，为了提高转移的效率，只有当页面的垃圾回收空间达到一定比例才会参与转移。目前的实现中比例通过参数 ZFragmentLimit 控制，该参数的默认值为 25。
如何设置 ZFragmentLimit？过大，内存浪费；过小，回收效率低下。
在 GC 执行的过程中收集转移的信息（内存转移的速率、转移耗时），并预测下一次 GC 可以转移的内存，使用预测值来控制哪些页面可以参与转移。如下图所示：

计算内存的转移速率：

预测本次 GC 的转移速率：

使用正态分布，并辅以 99% 的置信度。
预测本次 GC 的转移耗时：

预测本次 GC 的转移字节：

对于 Benchmark 的测试表明，效果 3~5% 的提升，代码已经开源，正在往社区同步。

五、JIT 优化——SVE 算法优化

5.1、SVE 算法优化相关介绍

SVE(Scalable Vector Extension)是 ARM AArch64 架构的下一代 SIMD 指令集。

支持 SVE1 指令集。
自动判断适应 SVE1/NEON
支持 Z0~Z31 寄存器。
支持从 128~2048 bits 全尺寸 SVE 寄存器。
支持 PO~P7 谓词寄存器。
支持大部分自动向量化(SuperWord)Node。

5.2、SVE 算法优化成果

VectorAPI 新增 Node 全部贡献到上游社区，毕昇 JDK 目前暂未合入。到目前为止，SVE一共向上游社区提交了 11 个patch，相关代码超过 3000 行。

public static float sumReductionImplement(float[] a, float[] b, float[] c, float[] d, float total) {

               for (int i = 0; i < a.length; i++) {

                       d[i] = (a[i] * b[i]) + (a[i] * c[i]) + (b[i] * c[i]);

                       total += d[i];

               }

               return total;

        }

优化之后的 NEON 机器代码如下图所示：

优化之后的 SVE 机器代码如下图所示：

六、软硬协同——鲲鹏 KAE 硬件加速

KAE(Kunpeng Accelerator Engine)是华为鲲鹏服务器提供的硬件加速器，在鲲鹏芯片中有一个独立的 I/O DIE 用于处理加解密功能。
毕昇 JDK 提供了 KAEProvider，充分发挥硬件能力，应用只需要简单的适配，无须代码开发，即可使用鲲鹏服务器的硬件能力，提供应用的运行效率。
在毕昇 JDK 最新的版本，发布了 4 款加解密算法（AES、Digest、HMAC、RSA)，在针对 Benchmark 的测试中，部分算法可以加速 40%，在安全领域将大大节约运行时间。目前和宝兰德正在进行联合开发。第二批算法的支持将于 Q2 发布。
加解密方案是基于 JCA(Java Cryptography Architecture，Java 加密架构），是 Java 平台的重要组成部分。KAE 是基于 JCA 来提供加解密服务，在毕昇 JDK 中称为 KAEProvider。流程如下图所示：

JCA 提供 2 种方式选择不同的 provider，通过代码指定或者配置文件。如下：
方式 1：使用 Security API 添加 KAE Provider，并设置其优先级。
方式 2：修改 jre/lib/security/java.security 文件，添加 KAE Provider，并设置其优先级。

七、毕昇 JDK 还能带来什么价值？

经过评估和测试，毕昇 JDK 目前还以社区的特性为基础 Backport 了一批有价值的特性。
G1 NUMA一Aware，该特性能充分发挥 NUMA 的优势，在多核的硬件平台中效果更佳。毕昇 JDK 中还在社区的基础上修复了一些问题：例如因为操作系统的线程调度导致线程在多个节点迁移，迁移在 NUMA 特性上会导致一些内存分区无法得到有效回收；增强了大对象的 NUMA一Aware 功能。效果提升如下图所示：

在 JDK 10 中 AppCDS 的特性,其思路是将 String 对象，类元数据对象存放到一个共享文件中，让多个 JVM 进程能够通过共享信息，减少类元数据对象的加载、解析。
毕昇 JDK 通过移植该特性，测试发现取得良好的效果，对于大数据的一些场景可以优化接近 10%。
G1 Uncommit，在内存使用较低的情况下，会通过周期性的触发 GC 进行垃圾回收，并将回收后的内存归还给操作系统，该特性对于云场景中，能明显的降低内存的私有量。毕昇 JDK 在社区版本基础上，将串行的内存释放修改为并发（在最新的 JDK 16 中也采用了相同的实现)。

在开启 G1 Uncommit 后，我们可以在下图中看到，在内存不使用的场景中会稳步下降：

而在实际的业务场景中，效果更是显而易见的，如下图所示：

并行任务窃取机制优化，在一些应用发现任务窃取占比很高。对于并行任务窃取 Google 对社区贡献了一个有价值的设计，极大的优化了并行任务窃取。在毕昇 JDK 中，PS、ParNew、G1、Shenandoah 等都因此而受益。

目前我们正在针对多核的服务器优化任务窃取，待成熟后会继续开源。

八、毕昇 JDK 的未来发展

8.1、即将面世的功能

完善 KAE 硬件加速算法，预计 Q2 发布。
G1 GC 中并行 NUMA-Aware、Full GC 将落地于毕昇 JDK8，Q2。
jmap 增强，针对 CMS 做并行 dump。

8.2、未来方向

积极参与社区中 SVE、Vector API 特性的开发、演进。目前提交代码超 3000 行。
优化内存管理，正在进行：ZGC 分代、Thread Local GC、AOT 等项目。

九、如何获得毕昇 JDK 及帮助？

下载 JDK 8 和 JDK 11：https://kunpeng.huawei.com/#/developer/devkit/complier?data=JDK

9.1、JDK 8 的代码仓

https://gitee.com/openeuler/bishengjdk-8

9.2、JDK 11 的代码仓

https://gitee.com/openeuler/bishengjdk-11

总结

本文我们给大家介绍了何为毕昇 JDK，整体的发展史如何，是在什么样的形势下华为要做毕昇 JDK，在底层的优化方面又做到了哪些？同时又潜藏了哪些值得开发的价值？正如华为编译器资深技术专家彭成寒老师所讲，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界，这是我们的追求！

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