摘要： GC一直是Java应用中讨论的一个热门话题，尤其在像HBase这样的大型在线存储系统中，大堆下(百GB)的GC停顿延迟产生的在线实时影响，成为内核和应用开发者的一大痛点。过去的一年里，我们准备在Ali-HBase上突破这个被普遍认知的痛点，为此进行了深度分析及全面创新的工作，获得了一些比较好的效果。

福利：国际顶级盛会HBaseCon Asia 2018将于8月在北京举行，目前正免费开放申请中，更多详情参考 https://yq.aliyun.com/promotion/631

如果你对大数据存储、分布式数据库、HBase等感兴趣，欢迎加入我们，一起做最好的大数据在线存储，职位参考及联系方式：https://maimai.cn/job?webjid=1heZGIyM4&srcu=1aOrffoj1&src=app&fr=my_jobsrecruit_job

GC一直是Java应用中讨论的一个热门话题，尤其在像HBase这样的大型在线存储系统中，大堆下(百GB)的GC停顿延迟产生的在线实时影响，成为内核和应用开发者的一大痛点。

过去的一年里，我们准备在Ali-HBase上突破这个被普遍认知的痛点，为此进行了深度分析及全面创新的工作，获得了一些比较好的效果。以蚂蚁风控场景为例，HBase的线上young GC时间从120ms减少到15ms，结合阿里巴巴JDK团队提供的利器——ZenGC，进一步在实验室压测环境做到了5ms。本文主要介绍我们过去在这方面的一些工作和技术思想。

背景

JVM的GC机制对开发者屏蔽了内存管理的细节，提高了开发效率。说起GC，很多人的第一反应可能是JVM长时间停顿或者FGC导致进程卡死不可服务的情况。但就HBase这样的大数据存储服务而言，JVM带来的GC挑战相当复杂和艰难。原因有三:

1、内存规模巨大。线上HBase进程多数为96G大堆，今年新机型已经上线部分160G以上的堆配置

2、对象状态复杂。HBase服务器内部会维护大量的读写cache，达到数十GB的规模。HBase以表格的形式提供有序的服务数据，数据以一定的结构组织起来，这些数据结构产生了过亿级别的对象和引用

3、young GC频率高。访问压力越大，young区的内存消耗越快，部分繁忙的集群可以达到每秒1~2次youngGC，大的young区可以减少GC频率，但是会带来更大的young GC停顿，损害业务的实时性需求。

思路

HBase作为一个存储系统，使用了大量的内存作为写buffer和读cache，比如96G的大堆（4G young + 92G old）下，写buffer+读cache会占用70%以上的内存(约70G），本身堆内的内存水位会控制在85%，而剩余的占用内存就只有在10G以内了。所以，如果我们能在应用层面自管理好这70G+的内存，那么对于JVM而言，百G大堆的GC压力就会等价于10G小堆的GC压力，并且未来面对更大的堆也不会恶化膨胀。在这个解决思路下，我们线上的young GC时间获得了从120ms到15ms的优化效果。
在一个高吞吐的数据密集型服务系统中，大量的临时对象被频繁创建与回收，如何能够针对性管理这些临时对象的分配与回收，AliJDK团队研发了一种新的基于租户的GC算法—ZenGC。集团HBase基于这个新的ZenGC算法进行改造，我们在实验室中压测的young GC时间从15ms减少到5ms，这是一个未曾期望的极致效果。

下面将逐一介绍Ali-HBase版本GC优化所使用的关键技术。

消灭一亿个对象：更快更省的CCSMap

目前HBase使用的存储模型是LSMTree模型，写入的数据会在内存中暂存到一定规模后再dump到磁盘上形成文件。

下面我们将其简称为写缓存。写缓存是可查询的，这就要求数据在内存中有序。为了提高并发读写效率，并达成数据有序且支持seek&scan的基本要求，SkipList是使用得比较广泛的数据结构。

我们以JDK自带的ConcurrentSkipListMap为例子进行分析，它有下面三个问题:

内部对象繁多。每存储一个元素，平均需要4个对象(index+node+key+value，平均层高为1)
新插入的对象在young区，老对象在old区。当不断插入元素时，内部的引用关系会频繁发生变化，无论是ParNew算法的CardTable标记，还是G1算法的RSet标记，都有可能触发old区扫描。
业务写入的KeyValue元素并不是规整长度的，当它晋升到old区时，可能产生大量的内存碎片。

问题1使得young区GC的对象扫描成本很高，young GC时晋升对象更多。问题2使得young GC时需要扫描的old区域会扩大。问题3使得内存碎片化导致的FGC概率升高。当写入的元素较小时，问题会变得更加严重。我们曾对线上的RegionServer进程进行统计，活跃Objects有1亿2千万之多！

分析完当前young GC的最大敌人后，一个大胆的想法就产生了，既然写缓存的分配，访问，销毁，回收都是由我们来管理的，如果让JVM“看不到”写缓存，我们自己来管理写缓存的生命周期，GC问题自然也就迎刃而解了。

说起让JVM“看不到”，可能很多人想到的是off-heap的解决方案，但是这对写缓存来说没那么简单，因为即使把KeyValue放到offheap，也无法避免问题1和问题2。而1和2也是young GC的最大困扰。

问题现在被转化成了：如何不使用JVM对象来构建一个有序的支持并发访问的Map。
当然我们也不能接受性能损失，因为写入Map的速度和HBase的写吞吐息息相关。
需求再次强化：如何不使用对象来构建一个有序的支持并发访问的Map，且不能有性能损失。

为了达成这个目标，我们设计了这样一个数据结构：

它使用连续的内存(堆内or堆外)，我们通过代码控制内部结构而不是依赖于JVM的对象机制
在逻辑上也是一个SkipList，支持无锁的并发写入和查询
控制指针和数据都存放在连续内存中

上图所展示的即是CCSMap(CompactedConcurrentSkipListMap)的内存结构。我们以大块的内存段(Chunk)的方式申请写缓存内存。每个Chunk包含多个Node，每个Node对应一个元素。新插入的元素永远放在已使用内存的末尾。Node内部复杂的结构，存放了Index/Next/Key/Value等维护信息和数据。新插入的元素需要拷贝到Node结构中。当HBase发生写缓存dump时，整个CCSMap的所有Chunk都会被回收。当元素被删除时，我们只是逻辑上把元素从链表里"踢走"，不会把元素实际从内存中收回(当然做实际回收也是有方法，就HBase而言没有那个必要)。

插入KeyValue数据时虽然多了一遍拷贝，但是就绝大多数情况而言，拷贝反而会更快。因为从CCSMap的结构来看，一个Map中的元素的控制节点和KeyValue在内存上是邻近的，利用CPU缓存的效率更高，seek会更快。对于SkipList来说，写速度其实是bound在seek速度上的，实际拷贝产生的overhead远不如seek的开销。根据我们的测试，CCSMap和JDK自带的ConcurrentSkipListMap相比，50Byte长度KV的测试中，读写吞吐提升了20~30%。

由于没有了JVM对象，每个JVM对象至少占用16Byte空间也可以被节省掉(8byte为标记预留，8byte为类型指针)。还是以50Byte长度KeyValue为例，CCSMap和JDK自带的ConcurrentSkipListMap相比，内存占用减少了40%。

CCSMap在生产中上线后，实际优化效果： young GC从120ms+减少到了30ms

优化前

优化后

使用了CCSMap后，原来的1亿2千万个存活对象被缩减到了千万级别以内，大大减轻了GC压力。由于紧致的内存排布，写入吞吐能力也得到了30%的提升。

永不晋升的Cache：BucketCache

HBase以Block的方式组织磁盘上的数据。一个典型的HBase Block大小在16K~64K之间。HBase内部会维护BlockCache来减少磁盘的I/O。BlockCache和写缓存一样，不符合GC算法理论里的分代假说，天生就是对GC算法不友好的 —— 既不稍纵即逝，也不永久存活。

一段Block数据从磁盘被load到JVM内存中，生命周期从分钟到月不等，绝大部分Block都会进入old区，只有Major GC时才会让它被JVM回收。它的麻烦主要体现在:

HBase Block的大小不是固定的，且相对较大，内存容易碎片化
在ParNew算法上，晋升麻烦。麻烦不是体现在拷贝代价上，而是因为尺寸较大，寻找合适的空间存放HBase Block的代价较高。

读缓存优化的思路则是，向JVM申请一块永不归还的内存作为BlockCache，我们自己对内存进行固定大小的分段，当Block加载到内存中时，我们将Block拷贝到分好段的区间内，并标记为已使用。当这个Block不被需要时，我们会标记该区间为可用，可以重新存放新的Block，这就是BucketCache。关于BucketCache中的内存空间分配与回收(这一块的设计与研发在多年前已完成)，详细可以参考 : http://zjushch.iteye.com/blog/1751387

BucketCache

很多基于堆外内存的RPC框架，也会自己管理堆外内存的分配和回收，一般通过显式释放的方式进行内存回收。但是对HBase来说，却有一些困难。我们将Block对象视为需要自管理的内存片段。Block可能被多个任务引用，要解决Block的回收问题，最简单的方式是将Block对每个任务copy到栈上(copy的block一般不会晋升到old区)，转交给JVM管理就可以。

实际上，我们之前一直使用的是这种方法，实现简单，JVM背书，安全可靠。但这是有损耗的内存管理方式，为了解决GC问题，引入了每次请求的拷贝代价。由于拷贝到栈上需要支付额外的cpu拷贝成本和young区内存分配成本，在cpu和总线越来越珍贵的今天，这个代价显得高昂。

于是我们转而考虑使用引用计数的方式管理内存，HBase上遇到的主要难点是:

HBase内部会有多个任务引用同一个Block
同一个任务内可能有多个变量引用同一个Block。引用者可能是栈上临时变量，也可能是堆上对象域。
Block上的处理逻辑相对复杂，Block会在多个函数和对象之间以参数、返回值、域赋值的方式传递。
Block可能是受我们管理的，也可能是不受我们管理的(某些Block需要手动释放，某些不需要)。
Block可能被转换为Block的子类型。

这几点综合起来，对如何写出正确的代码是一个挑战。但在C++ 上，使用智能指针来管理对象生命周期是很自然的事情，为什么到了Java里会有困难呢？

Java中变量的赋值，在用户代码的层面上，只会产生引用赋值的行为，而C++ 中的变量赋值可以利用对象的构造器和析构器来干很多事情，智能指针即基于此实现(当然C++的构造器和析构器使用不当也会引发很多问题，各有优劣，这里不讨论)

于是我们参考了C++的智能指针，设计了一个Block引用管理和回收的框架ShrableHolder来抹平coding中各种if else的困难。它有以下的范式:

ShrableHolder可以管理有引用计数的对象，也可以管理非引用计数的对象
ShrableHolder在被重新赋值时，释放之前的对象。如果是受管理的对象，引用计数减1，如果不是，则无变化。
ShrableHolder在任务结束或者代码段结束时，必须被调用reset
ShrableHolder不可直接赋值。必须调用ShrableHolder提供的方法进行内容的传递
因为ShrableHolder不可直接赋值，需要传递包含生命周期语义的Block到函数中时，ShrableHolder不能作为函数的参数。

根据这个范式写出来的代码，原来的代码逻辑改动很少，不会引入if else。虽然看上去仍然有一些复杂度，所幸的是，受此影响的区间还是局限于非常局部的下层，对HBase而言还是可以接受的。为了保险起见，避免内存泄漏，我们在这套框架里加入了探测机制，探测长时间不活动的引用，发现之后会强制标记为删除。

将BucketCache应用之后，减少了BlockCache的晋升开销，减少了young GC时间：

(CCSMap+BucketCache优化后的效果)

追求极致：ZenGC

经过以上两个大的优化之后，蚂蚁风控生产环境的young GC时间已经缩减到15ms。由于ParNew+CMS算法在这个尺度上再做优化已经很困难了，我们转而投向ZenGC的怀抱。ZenGC在G1算法的基础上做了深度改进，内存自管理的大堆HBase和ZenGC产生了很好的化学反应。

ZenGC是阿里巴巴JVM团队基于G1算法，面向大堆 (LargeHeap) 应用场景，优化的GC算法的统称。这里主要介绍下多租户GC。

多租户GC包含的三层核心逻辑：1）在JavaHeap上，对象的分配按照租户隔离，不同的租户使用不同的Heap区域；2）允许GC以更小的代价发生在租户粒度，而不仅仅是应用的全局；3）允许上层应用根据业务需求对租户灵活映射。

ZenGC将内存Region划分为了多个租户，每个租户内独立触发GC。在个基础上，我们将内存分为普通租户和中等生命周期租户。中等生命周期对象指的是，既不稍纵即逝，也不永久存在的对象。由于经过以上两个大幅优化，现在堆中等生命周期对象数量和内存占用已经很少了。但是中等生命周期对象在生成时会被old区对象引用，每次young GC都需要扫描RSet，现在仍然是young GC的耗时大头。

借助于AJDK团队的ObjectTrace功能，我们找出中等生命周期对象中最"大头"的部分，将这些对象在生成时直接分配到中等生命周期租户的old区，避免RSet标记。而普通租户则以正常的方式进行内存分配。

普通租户GC频率很高，但是由于晋升的对象少，跨代引用少，Young区的GC时间得到了很好的控制。在实验室场景仿真环境中，我们将young GC优化到了5ms。

(ZenGC优化后的效果，单位问题，此处为us)

云端使用

阿里HBase目前已经在阿里云提供商业化服务，任何有需求的用户都可以在阿里云端使用深入改进的、一站式的HBase服务。云HBase版本与自建HBase相比在运维、可靠性、性能、稳定性、安全、成本等方面均有很多的改进，更多内容欢迎大家关注 https://www.aliyun.com/product/hbase