TWJUG@LINE 会议记录：2019年9月5日
Source: Dev.to
前言
大家好，我是 Evan Lin，LINE 台湾的技术布道师。
在 2019‑09‑05 晚上，我很高兴邀请 TWJUG 社区来到 LINE 台北办公室，举办另一次社区聚会。
演讲者
- Shinya Yoshida – LINE 东京办公室
- Yuto Kawamura – 2017 年 Kafka Summit 演讲者
议题
- 面向未来 LINE HBase 的 ZGC
- 神秘的 JVM 暂停导致 Kafka Broker 性能下降
活动链接 – KKTIX:
ZGC for Future LINE HBase – Shinya Yoshida
Shinya Yoshida 负责 LINE 的 HBase 相关处理，他分享了 HBase 在 LINE 服务中的使用方式。
HBase 是在 JVM 上广泛使用的 NoSQL 存储，需要低延迟和高可用性。由于 JVM 的 STW（Stop‑The‑World） 垃圾回收会暂停所有线程，这对高吞吐、低延迟的工作负载来说是一个痛点。演讲涵盖了性能调优技术和观察结果。
GC 基础
垃圾回收主要包括两个阶段：
1. 找到垃圾
- 目标 – 标记可以回收的内存。
- 算法
- 引用计数 – 统计对象的引用数；当计数降为零时，对象即可被回收。
- 跟踪（标记） – 从 GC 根遍历对象图；不可达的对象被视为垃圾。
2. 回收垃圾并碎片整理
- 目标 – 回收内存并压缩堆。
- 算法
- 清扫 / 整理 – 回收不可达对象，然后移动存活对象以消除碎片。
- 复制 – 分配新区域，将存活对象复制过去，丢弃旧区域。虽然会占用更多内存，但通常更快。
现代 GC 算法
上图展示了当今使用的几种 GC 算法：
| 算法 | 特点 |
|---|---|
| G1GC | 基于 Region，旨在实现可预测的暂停时间。 |
| ZGC | 低延迟，可扩展至多 TB 堆；在 Java 11 中仍属实验性。 |
| Shenandoah | 低暂停并发收集器（OpenJDK）。 |
| Parallel/Serial GC | “老”收集器，暂停时间较长但实现简单。 |
选择 GC
- 了解每种收集器的权衡（吞吐量 vs. 暂停延迟、内存开销、硬件需求）。
- 根据硬件和工作负载匹配收集器（CPU 核数、堆大小、延迟要求）。
性能对比（ZGC vs. G1GC）
- 在 大内存配置（128 GB） 下，ZGC 在 更新 和 读取 性能上均优于 G1GC。
- 由于 ZGC 在 Java 11 中仍是 实验性，LINE 仅在内部进行性能测试。后续会分享更多实验结果和正式上线计划。
Kafka Broker 性能下降的神秘 JVM 暂停 – 川村悠人
概览
本节内容由 川村悠人（LINE 高级工程师）分享，讲述一次线上服务中出现的问题的调试过程。Kafka 在 LINE 的消息后台占据非常重要的地位，超过六十个服务使用 Kafka（参见这张 幻灯片）。演讲者展示了一个与 Kafka 相关的故障并解释了完整的调试过程。
现象 / 问题
最初，每条 Kafka 消息都能顺畅处理，但突然在一段时间内出现了以下情况：
- 第 99 百分位生产者延迟的响应时间下降。
- Zookeeper 会话超时。
问题出现时，团队观察到：
- 每个运行线程的 CPU 使用率 飙升。
- GC 暂停时间（STW） 增加；JVM 的 Stop‑The‑World 暂停变得明显更长。
开始缩小范围
根据这些结果，演讲者分享了他的调试经验：
- 假设 – 某些 JVM 层面的事件导致系统变慢。
- 复现 – 他尝试重新创建相同的环境。
关于 STW（Stop‑The‑World）
当 GC 运行时，JVM 会执行两个动作：
- 设置安全点 – 告诉 JVM 开始 GC。
- 安全点同步 – JVM 等待所有运行中的线程暂停。
为了测试 JVM 的安全点同步是否导致了过度延迟，演讲者编写了一个非常长的嵌套循环，使系统不会过早到达安全点。通过观察行为，他能够确认（或否定）自己的假设，并查看问题是否能够复现。
这个过程是迭代的：不断形成假设、编写测试工具、复现问题，最后使用低层观察工具验证假设。
根本原因是什么？ 演讲者保密——鼓励读者查看幻灯片以获取完整故事。
参考文献
活动概要
本次聚会深入探讨了 JVM 级别的调试和 Kafka 性能问题。与会者获得了宝贵的知识，并受邀进一步浏览幻灯片并讨论相关发现。
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关于 “LINE 开发者社区计划”
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由 TWJUG 社区为 LINE meetup 编写，2019‑09‑05。