作者:Vikas Kumar

翻译:Bach(才云)

校对:木子(才云)

JVM 预热是一个非常头疼而又难解决的问题。基于 JVM 的应用程序在达到最高性能之前,需要一些时间来“预热”。当应用程序启动时,通常会从较低的性能开始。这归因于像即时(JIT)编译这些事儿,它会通过收集使用配置文件信息来优化常用代码。最终这样的负面影响是,与平均水平相比,预热期间接收的 request 将具有非常高的响应时间。在容器化、高吞吐量、频繁部署和自动伸缩的环境中,这个问题可能会加剧。

在这篇文章中,我们将讨论在运行在 Kubernetes 集群中的 Java 服务如何解决 JVM 预热问题的经验

起因

几年前,我们逐步从整体中分离出服务,开始在 Kubernetes 上进行迁移到基于微服务的体系结构。大多数新服务都是在 Java 中开发的。当我们在印度市场上运行一个这样的服务时,我们第一次遇到了这个问题。我们通过负载测试进行了通常的容量规划过程,并确定 N 个 Pod 足以处理超过预期的峰值流量。

尽管该服务在轻松处理高峰流量,但我们在部署过程中发现了问题。我们的每个 Pod 在高峰时间处理的 RPM 都超过 10k,而我们使用的是 Kubernetes 滚动更新机制。在部署过程中,服务的响应时间会激增几分钟,然后再稳定到通常的稳定状态。在我们的仪表板中,会看到类似的图表:

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

与此同时,我们开始收到来自部署时间段内的大量投诉,几乎都关于高响应时间和超时错误。

第一步:花钱解决问题

我们很快意识到这个问题与 JVM 预热阶段有关,但当时有其他的重要事情,因此我们没有太多时间进行调查,直接尝试了最简单的解决方案——增加 Pod 数量,以减少每个 Pod 的吞吐量。我们将 Pod 数量增加了近三倍,以便每个 Pod 在峰值处理约 4k RPM 的吞吐量。我们还调整了部署策略,以确保一次最多滚动更新 25%(使用 maxSurgemaxUnavailable 参数)。这样就解决了问题,尽管我们的运行容量是稳定状态所需容量的 3 倍,但我们能够在我们的服务中或任何相关服务中没有问题地进行部署。

随着后面几个月里更多的迁移服务,我们开始在其他服务中常常看到这个问题。因此我们决定花一些时间来调查这个问题并找到更好的解决方案。

第二步:预热脚本

在仔细阅读了各种文章后,我们决定尝试一下预热脚本。我们的想法是运行一个预热脚本,向服务发送几分钟的综合请求,来完成 JVM 预热,然后再允许实际流量通过

为了创建预热脚本,我们从生产流量中抓取了实际的 URL。然后,我们创建了一个 Python 脚本,使用这些 URL 发送并行请求。我们相应地配置了 readiness 探针的 initialDelaySeconds,以确保预热脚本在 Pod 为 ready 并开始接受流量之前完成。

令人吃惊的是,尽管结果有一些改进,但并不显著。我们仍然经常观察到高响应时间和错误。此外,预热脚本还带来了新的问题。之前,Pod 可以在 40-50 秒内准备就绪,但用了脚本,它们大约需要 3 分钟,这在部署期间成为了一个问题,更别说在自动伸缩期间。我们在预热机制上做了一些调整,比如允许预热脚本和实际流量有一个短暂的重叠期,但也没有看到显著的改进。最后,我们认为预热脚本的收益太小了,决定放弃。

第三步:启发式发现

由于预热脚本想法失败了,我们决定尝试一些启发式技术-

  • GC(G1、CMS 和 并行)和各种 GC 参数

  • 堆内存

  • CPU 分配

经过几轮实验,我们终于取得了突破。测试的服务配置了 Kubernetes 资源 limits:

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

我们将 CPU request 和 limit 增加到 2000m,并部署服务以查看影响,可以看到响应时间和错误有了巨大的改进,比预热脚本好得多。

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

第一个 Deployment(大约下午 1 点)使用 2 个 CPU 配置,第二个 Deployment (大约下午 1:25)使用原来 1 个 CPU 配置

为了进一步测试,我们将配置升级到 3000m CPU,令我们惊讶的是,问题完全消失了。正如下面看到的,响应时间没有峰值。

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

具有 3 个 CPU 配置的 Deployment

很快,我们就发现问题出在 CPU 节流上。在预热阶段,JVM 需要比平均稳定状态下更多的 CPU 时间,但 Kubernetes 资源处理机制(CGroup)根据配置的 limits,从而限制了 CPU。

有一个简单的方法可以验证这一点。Kubernetes 公开了一个每个 Pod 的指标,container_cpu_cfs_throttled_seconds_total 表示这个 Pod 从开始到现在限制了多少秒 CPU。如果我们用 1000m 配置观察这个指标,应该会在开始时看到很多节流,然后在几分钟后稳定下来。我们使用该配置进行了部署,这是 Prometheus 中所有 Pod 的 container_cpu_cfs_throttled_seconds_total 图:

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

正如预期,在容器启动的前 5 到 7 分钟有很多节流,大部分在 500 秒到 1000 秒之间,然后稳定下来,这证实了我们的假设。

当我们使用 3000m CPU 配置进行部署时,观察到下图:

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

CPU 节流几乎可以忽略不计(几乎所有 Pod 都不到 4 秒)。

第四步:改进

尽管我们发现了这个问题的根本,但就成本而言,该解决方案并不太理想。因为有这个问题的大多数服务都已经有类似的资源配置,并且在 Pod 数量上超额配置,以避免部署失败,但是没有一个团队有将 CPU 的 request、limits 增加三倍并相应减少 Pod 数量的想法。这种解决方案实际上可能比运行更多的 Pod 更糟糕,因为 Kubernetes 会根据 request 调度 Pod,找到具有 3 个空闲 CPU 容量的节点比找到具有 1 个空闲 CPU 的节点要困难得多。它可能导致集群自动伸缩器频繁触发,从而向集群添加更多节点。

我们又回到了原点 但是这次有了一些新的重要信息。现在问题是这样的:

在最初的预热阶段(持续几分钟),JVM 需要比配置的 limits(1000m)更多的 CPU(大约 3000m)。预热后,即使 CPU limits 为 1000m,JVM 也可以充分发挥其潜力。Kubernetes 会使用 request 而不是 limits 来调度 Pod。我们清楚地了解问题后,答案就出现了——Kubernetes Burstable QoS。

Kubernetes 根据配置的资源 request 和 limits 将 QoS 类分配给 Pod。

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

到目前为止,我们一直在通过指定具有相等值的 request 和 limits(最初是 1000m,然后是 3000m)来使用 Guaranteed QoS。尽管 Guaranteed QoS 有它的好处,但我们不需要在整个 Pod 生命周期中独占 3 个 CPU,我们只需要在最初的几分钟内使用它。Burstable QoS 允许我们指定小于 limits 的 request,例如:

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

由于 Kubernetes 使用 request 中指定的值来调度 Pod,它会找到具有 1000m CPU 容量的节点来调度这个 Pod。但是由于 3000m 的 limits 要高得多,如果应用程序在任何时候都需要超过 1000m 的 CPU,并且该节点上有空闲的 CPU 容量,那么就不会在 CPU 上限制应用程序。如果可用,它最多可以使用 3000m。

这非常符合我们的问题。在预热阶段,当 JVM 需要更多的 CPU 时,它可以获取需要的 CPU。JVM 被优化后,可以在 request 范围内全速运行。这允许我们使用集群中的冗余的资源(足够可用时)来解决预热问题,而不需要任何额外的成本。

最后,进行假设测试。我们更改了资源配置并部署了应用程序,成功了!我们做了更多的测试以验证结果一致。此外,我们监控了 container_cpu_cfs_throttled_seconds_total 指标,以下是其中一个 Deployment 的图表:

改善 Kubernetes 上的 JVM 预热问题

正如我们所看到的,这张图与 3000m CPU 的 Guaranteed QoS 设置非常相似。节流几乎可以忽略不计,它证实了具有 Burstable QoS 的解决方案是有效的。

为了使 Burstable QoS 解决方案正常工作,节点上需要有可用的冗余资源。这可以通过两种方式验证:

  • 就 CPU 而言,节点资源未完全耗尽;

  • 工作负载未使用 request 的 100% CPU。

结论

尽管花了一些时间,最终找到了一个成本效益高的解决方案。Kubernetes 资源限制是一个重要的概念。我们在所有基于 Java 的服务中实现了该解决方案,部署和自动扩展都运行良好,没有任何问题。

要点:

  • 在为应用程序设置资源限制时要仔细考虑。花些时间了解应用程序的工作负载并相应地设置 request 和 limits。了解设置资源限制和各种 QoS 类的含义。

  • 通过 monitoring/alertingcontainer_cpu_cfs_throttled_seconds_total 来关注 CPU 节流。如果观察到过多的节流,可以调整资源限制。

  • 使用 Burstable QoS 时,确保在 request 中指定了稳定状态所需的容量。

原文链接:https://tech.olx.com/improving-jvm-warm-up-on-kubernetes-1b27dd8ecd58