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看看毕昇 JDK 团队是如何解决 JVM 中 CMS 的 Crash

编者按:笔者遇到一个非常典型 JVM 架构相关问题,在 x86 正常运行的应用,在 aarch64 环境上低概率偶现 JVM 崩溃。这是一个典型的 JVM 内部 bug 引发的问题。通过分析最终定位到 CMS 代码存在 bug,导致 JVM 在弱内存模型的平台上 Crash。在分析过程中,涉及到 CMS 垃圾回收原理、内存屏障、对象头、以及 ParNew 并行回收算法中多个线程竞争处理的相关技术。笔者发现并修复了该问题,并推送到上游社区中。毕昇 JDK 发布的所有版本均解决了该问题,其他 JDK 在 jdk8u292、jdk11.0.9、jdk13 以后的版本修复该问题。 bug 描述 目标进程在 aarch64 平台上运行,使用的 GC 算法为 CMS(-XX:+UseConcMarkSweepGC),会概率性地发生 JVM crash,且问题发生的概率极低。我们在 aarch64 平台上使用 fuzz 测试,运行目标进程 50w 次只出现过一次 crash(连续运行了 3 天)。 JBS issue:https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-...

Karmada 千级容器集群:工商银行业务容灾管理设计利器

文章目录 前言 一、工行业务背景 1.1、工行云计算架构组成 1.2、工行云平台技术栈 1.3、工行金融云成效 1.3.1、入云规模同业最大 1.3.2、业务如云场景广 1.4、容灾及高可用保障 1.5、PaaS 层多集群现状 1.5.1、集群种类多 1.5.2、k8s 集群 node 数量限制 1.5.3、业务扩展快 1.5.4、故障域分区多 1.6、针对多集群现状的解决方案 1.7、解决方案下存在的问题 二、架构选型 2.1、实现目标 2.2、为什么希望部分模块是具有社区支持度的开源项目? 2.3、Kubefed 的优势与不足 2.4、RHACM 的优势与不足 2.5、Karmada 现真身 三、为什么选择 Karmada? 3.1、技术架构. 3.2、技术优势 3.3、Karmada Resources 如何分发? 3.4、Propagation 机制 3.5、Work 机制 3.6、Karmada 优势 3.6.1、资源调度 3.6.2、容灾 3.6.3、集群管理 3.6.4、资源管理 四、落地展望 4.1、云平台集成 4.2、跨集群调度 4.3、跨集群伸缩 4.4、跨集群故障...

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