JVM的自愈能力

在IT行业,碰到问题的第一个反应通常是——“你重启过没”——而这样做可能会适得其反,本文要讲述的就是这样的一个场景。

接下来要介绍的这个应用,它不仅不需要重启,而且毫不夸张地说,它能够自我治愈:刚开始运行的时候它可能会碰到些挫折,但会渐入佳境。为了能实际地展示出它的自愈能力,我们尽可能简单地重现了这一场景,这个灵感还得归功于[url=http://www.javaspecialists.eu/archive/Issue174.html]五年前heinz Kabutz发表的一篇老文章[/url]:




package eu.plumbr.test;

public class HealMe {
private static final int SIZE = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() * 0.6);

public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
allocateMemory(i);
}
}

private static void allocateMemory(int i) {
try {
{
byte[] bytes = new byte[SIZE];
System.out.println(bytes.length);
}

byte[] moreBytes = new byte[SIZE];
System.out.println(moreBytes.length);

System.out.println("I allocated memory successfully " + i);

} catch (OutOfMemoryError e) {
System.out.println("I failed to allocate memory " + i);
}
}
}



上述代码会循环地分配两块内存。每次分配的内存都是堆中总内存的60%。由于在同一个方法内会不停地进行这个内存分配,因此你可能会认为这段代码会不断地抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space异常,永远无法正常地执行完allocateMemory方法。

我们先来对源代码进行下静态分析,看看这种猜测是否恰当:

1. 乍看一下这段程序的话,这确实是无法成功执行的,因为要分配的内存已经超出了JVM的限制。
2. 但再仔细分析下的话我们会发现第一次分配是在一个块作用域内完成的,也就是说这个块中定义的变量仅对块内可见。这意味着这些内存在这个代码块执行完成后便可以回收掉了。这段代码一开始应该是可以成功执行的,只是当它再去尝试分配moreBytes的时候才会挂掉。
3. 如果再查看下编译后的class文件的话,你会看到如下的字节码:




private static void allocateMemory(int);
Code:
0: getstatic #3 // Field SIZE:I
3: newarray byte
5: astore_1
6: getstatic #4 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream;
9: aload_1
10: arraylength
11: invokevirtual #5 // Method java/io/PrintStream.println:(I)V
14: getstatic #3 // Field SIZE:I
17: newarray byte
19: astore_1
20: getstatic #4 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream;
23: aload_1
24: arraylength
25: invokevirtual #5 // Method java/io/PrintStream.println:(I)V
[*]--- cut for brevity ----




从中能够看出,第一个数组是在位置3~5处完成分配的,并存储到了序号为1的本地变量中。随后在位置17处,正要分配另一个数组。不过由于第一个数组仍被本地变量所引用着,因此第二次分配总会抛出OOM的异常而失败。字节码解释器不会允许GC去回收第一个数组,因为它仍然存在着一个强引用。

从静态代码分析中可看出,由于底层的两个约束,上述的代码是无法成功执行的,而在第一种情况下则是能够运行的。这三点分析里面哪个才是正确的呢?我们来实际运行下看看结果吧。结果表明,这些结论都是正确的。首先,应用程序的确无法分配内存。但是,经过一段时间之后(在我的Mac OS X上使用Java 8大概是出现在第255次迭代中),内存分配开始能够成功执行了:





java -Xmx2g eu.plumbr.test.HealMe
1145359564
I failed to allocate memory 0
1145359564
I failed to allocate memory 1

… cut for brevity ...

I failed to allocate memory 254
1145359564
I failed to allocate memory 255
1145359564
1145359564
I allocated memory successfully 256
1145359564
1145359564
I allocated memory successfully 257
1145359564
1145359564
Self-healing code is a reality! Skynet is near...




为了搞清楚究竟发生了什么,我们得思考一下,在程序运行期间发生了什么变化?显然,Just-In-Time编译开始介入了。如果你还记得的话,JIT编译是JVM的一个内建机制,它可以优化热点代码。JIT会监控运行的代码,如果发现了一个热点,它会将你的字节码转化成本地代码,同时会执行一些额外的优化,譬如方法内联以及无用代码擦除。

我们打开下面的命令行参数重启下程序,看看是否触发了JIT编译。



[*]XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly -XX:+LogCompilation


这会生成一个日志文件,在我这里是一个hotspot_pid38139.log文件,38139是Java进程的PID。在该文件中可以找到这么一行:



<task_queued compile_id='94' method='HealMe allocateMemory (I)V' bytes='83' count='256' iicount='256' level='3' stamp='112.305' comment='tiered' hot_count='256'/>



这说明,在运行了256次allocateMemory()方法2之后,C1编译器决定将这个方法进行3级编译。看下[url=http://hg.openjdk.java.net/jdk8/jdk8/hotspot/file/104743074675/src/share/vm/runtime/advancedThresholdPolicy.hpp]这里[/url]可以了解下分层编译的各个级别以及不同的阈值。在前面的256次迭代中这段程序都是在解释模式下运行的,这里的字节码解释器就是一个简单堆栈机器,它无法提前预知某个变量后续是否会被用到,在这里对应的是变量bytes。但是JIT会一次性查看整个方法,因此它能推断出后面不会再用到bytes变量,可以对它进行GC。所以才会触发垃圾回收,因此我们的程序才能奇迹般地自愈。我只是希望本文的读者都不要在生产环境碰到调试这类问题的情况。不过如果你想让某人抓狂的话,倒是可以试试在生产环境中加下类似的代码。


原创文章转载请注明出处:[url=http://it.deepinmind.com/jvm/2014/12/15/self-healing-jvm.html]http://it.deepinmind.com[/url]

[url=https://plumbr.eu/blog/self-healing-jvm?utm_source=feedly&utm_reader=feedly&utm_medium=rss&utm_campaign=rss]英文原文链接[/url]
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
在Java系统中实现自愈能力,通常涉及故障检测、自动恢复、容错机制以及资源管理等多个方面。通过合理的设计与框架支持,可以显著提升系统的稳定性和可靠性。 ### 故障检测与恢复机制 1. **心跳机制**:利用心跳检测服务的可用性。例如,使用Netty或Apache MINA等网络通信框架,定期发送心跳包以确认远程服务是否存活。如果未收到响应,则触发相应的恢复逻辑。 2. **健康检查**:通过Spring Boot Actuator等工具,提供 `/health` 端点来监控应用的健康状态。该端点可集成数据库连接池、外部API调用等依赖项的状态检测功能[^3]。 3. **日志分析**:结合ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)栈进行实时日志分析,识别异常模式并触发告警或自动修复流程。 ### 自动恢复策略 1. **重试机制**:在调用失败时自动重试,通常与指数退避算法结合使用,以避免短时间内频繁请求导致雪崩效应。Hystrix库提供了强大的重试和断路器功能。 2. **断路器模式**:采用Resilience4j或Hystrix实现断路器,当某个服务调用失败率达到阈值时,暂时切断对该服务的调用,防止级联故障,并在一段时间后尝试恢复。 3. **服务降级**:当系统负载过高或某些组件不可用时,返回缓存数据或默认值,保证核心业务流程继续运行。 ### Java生态中的相关框架 - **Spring Retry**:为方法调用添加重试行为,适用于短暂的网络问题或其他瞬态故障。 - **Hystrix**:Netflix开源的延迟和容错库,提供断路器、线程隔离等功能,但已进入维护模式。 - **Resilience4j**:轻量级的容错库,支持Java 8函数式编程风格,包括断路器、重试、限流等模块。 - **Apache ZooKeeper**:用于协调分布式系统中的节点,提供一致性保证和会话管理,有助于构建高可用的服务发现与配置同步机制。 - **Curator Framework**:基于ZooKeeper的高级封装,简化了分布式锁、领导者选举等常见场景的开发工作[^3]。 - **Dropwizard Metrics**:收集运行时指标如吞吐量、响应时间等,帮助及时发现性能瓶颈。 ### 示例代码:使用Resilience4j实现断路器 ```java import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreaker; import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig; import java.time.Duration; public class CircuitBreakerExample { public static void main(String[] args) { // 配置断路器参数 CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom() .failureRateThreshold(50) // 失败率阈值为50% .waitDurationInOpenState(Duration.ofSeconds(10)) // 打开状态下等待时间 .ringBufferSizeInClosedState(10) // 关闭状态下的滑动窗口大小 .build(); // 创建断路器实例 CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.of("backendService", config); // 包裹需要保护的操作 String result = circuitBreaker.executeSupplier(() -> callBackendService()); System.out.println(result); } private static String callBackendService() { // 模拟一个可能失败的服务调用 if (Math.random() < 0.7) { // 70%的概率抛出异常 throw new RuntimeException("Service is down"); } return "Success"; } } ``` ### 资源管理与弹性伸缩 - **动态调整线程池**:根据当前负载情况动态调整线程池大小,确保资源的有效利用。 - **JVM内存管理**:优化垃圾回收策略,减少Full GC频率;同时设置合理的堆内存上限,防止OOM错误。 - **容器化部署**:借助Docker和Kubernetes实现快速扩缩容,配合健康检查自动替换不健康的Pod。 ### 分布式环境下的自愈实践 - **服务注册与发现**:利用Consul、Eureka或Nacos进行服务注册,确保客户端能够获取最新的服务实例列表。 - **分布式事务处理**:采用Saga模式或两阶段提交协议,确保跨服务操作的一致性。 - **数据一致性保障**:通过Raft或Paxos算法维护多个副本间的数据一致性,提高系统的鲁棒性。 综上所述,在Java系统中实现自愈能力需要综合考虑多种技术和工具,从不同层面增强系统的健壮性和自我修复能力。选择合适的框架和技术栈对于构建具备自愈特性的高质量软件至关重要。
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