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Java程序运行在Docker等容器环境有哪些新问题?

极客小智 • 1 月前 • 184 次点击  

如今,Docker 等容器早已不是新生事物,正在逐步成为日常开发、部署环境的一部分。Java 能否无缝地运行在容器环境,是否符合微服务、Serverless 等新的软件架构和场景,在一定程度上也会影响未来的技术栈选择。当然,Java 对 Docker 等容器环境的支持也在不断增强,自然地,Java 在容器场景的实践也逐渐在面试中被涉及。

今天我要问你的问题是,Java 程序运行在 Docker 等容器环境有哪些新问题?

典型回答对于 Java 来说,Docker 毕竟是一个较新的环境,例如,其内存、CPU 等资源限制是通过 CGroup(Control Group)实现的,早期的 JDK 版本(8u131 之前)并不能识别这些限制,进而会导致一些基础问题:

如果未配置合适的 JVM 堆和元数据区、直接内存等参数,Java 就有可能试图使用超过容器限制的内存,最终被容器 OOM kill,或者自身发生 OOM。

错误判断了可获取的 CPU 资源,例如,Docker 限制了 CPU 的核数,JVM 就可能设置不合适的 GC 并行线程数等。

从应用打包、发布等角度出发,JDK 自身就比较大,生成的镜像就更为臃肿,当我们的镜像非常多的时候,镜像的存储等开销就比较明显了。

如果考虑到微服务、Serverless 等新的架构和场景,Java 自身的大小、内存占用、启动速度,都存在一定局限性,因为 Java 早期的优化大多是针对长时间运行的大型服务器端应用。

考点分析

如果我是面试官,针对这种问题,如果你确实没有太多 Java 在 Docker 环境的使用经验,直接说不知道,也算是可以接受的,毕竟没有人能够掌握所有知识点嘛。

但我们要清楚,有经验的面试官,一般不会以纯粹偏僻的知识点作为面试考察的目的,更多是考察思考问题的思路和解决问题的方法。所以,如果有基础的话,可以从操作系统、容器原理、JVM 内部机制、软件开发实践等角度,展示系统性分析新问题、新场景的能力。毕竟,变化才是世界永远的主题,能够在新变化中找出共性与关键,是优秀工程师的必备能力。

围绕下面几个方面展开:

面试官可能会进一步问到,有没有想过为什么类似 Docker 这种容器环境,会有点“欺负”Java?从 JVM 内部机制来说,问题出现在哪里?

我注意到有种论调说“没人在容器环境用 Java”,不去争论这个观点正确与否,我会从工程实践出发,梳理问题原因和相关解决方案,并探讨下新场景下的最佳实践。

知识扩展

首先,我们先来搞清楚 Java 在容器环境的局限性来源, Docker 到底有什么特别?

虽然看起来 Docker 之类容器和虚拟机非常相似,例如,它也有自己的 shell,能独立安装软件包,运行时与其他容器互不干扰。但是,如果深入分析你会发现,Docker 并不是一种完全的 虚拟化技术 ,而更是一种轻量级的 隔离技术

上面的示意图,展示了 Docker 与虚拟机的区别。从技术角度,基于 namespace,Docker 为每个容器提供了单独的命名空间,对网络、PID、用户、IPC 通信、文件系统挂载点等实现了隔离。对于 CPU、内存、磁盘 IO 等计算资源,则是通过 CGroup 进行管理

Docker 仅在类似 Linux 内核之上实现了有限的隔离和虚拟化,并不是像传统虚拟化软件那样,独立运行一个新的操作系统。如果是虚拟化的操作系统,不管是 Java 还是其他程序,只要调用的是同一个系统 API,都可以透明地获取所需的信息,基本不需要额外的兼容性改变

容器虽然省略了虚拟操作系统的开销,实现了轻量级的目标,但也带来了额外复杂性,它限制对于应用不是透明的,需要用户理解 Docker 的新行为。所以,有专家曾经说过,“幸运的是 Docker 没有完全隐藏底层信息,但是不幸的也是 Docker 没有隐藏底层信息!”

对于 Java 平台来说,这些未隐藏的底层信息带来了很多意外的困难,主要体现在几个方面:

第一,容器环境对于计算资源的管理方式是全新的,CGroup 作为相对比较新的技术,历史版本的 Java 显然并不能自然地理解相应的资源限制。

第二,namespace 对于容器内的应用细节增加了一些微妙的差异,比如 jcmd、jstack 等工具会依赖于“/proc//”下面提供的部分信息,但是 Docker 的设计改变了这部分信息的原有结构,我们需要对原有工具进行修改以适应这种变化。

从 JVM 运行机制的角度,为什么这些“沟通障碍”会导致 OOM 等问题呢?

这个问题实际是反映了 JVM 如何根据系统资源(内存、CPU 等)情况,在启动时设置默认参数。

VM 会大概根据检测到的内存大小,设置最初启动时的堆大小为系统内存的 1/64;并将堆最大值,设置为系统内存的 1/4。

而 JVM 检测到系统的 CPU 核数,则直接影响到了 Parallel GC 的并行线程数目和 JIT complier 线程数目,甚至是我们应用中 ForkJoinPool 等机制的并行等级

这些默认参数,是根据通用场景选择的初始值。但是由于容器环境的差异,Java 的判断很可能是基于错误信息而做出的。这就类似,我以为我住的是整栋别墅,实际上却只有一个房间是给我住的

更加严重的是,JVM 的一些原有诊断或备用机制也会受到影响。为保证服务的可用性,一种常见的选择是依赖“-XX:OnOutOfMemoryError”功能,通过调用处理脚本的形式来做一些补救措施,比如自动重启服务等。但是,这种机制是基于 fork 实现的,当 Java 进程已经过度提交内存时,fork 新的进程往往已经不可能正常运行了

根据前面的总结,似乎问题非常棘手,那我们在实践中, 如何解决这些问题呢?

首先,如果你能够 升级到最新的 JDK 版本 ,这个问题就迎刃而解了。

针对这种情况,JDK 9 中引入了一些实验性的参数,以方便 Docker 和 Java“沟通”,例如针对内存限制,可以使用下面的参数设置:

-XX:+UnlockExperimentalVMOptions-XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap

注意,这两个参数是顺序敏感的,并且只支持 Linux 环境。而对于 CPU 核心数限定,Java 已经被修正为可以正确理解“–cpuset-cpus”等设置,无需单独设置参数。

如果你可以切换到 JDK 10 或者更新的版本,问题就更加简单了。Java 对容器(Docker)的支持已经比较完善,默认就会自适应各种资源限制和实现差异。前面提到的实验性参数“UseCGroupMemoryLimitForHeap”已经被标记为废弃。

与此同时,新增了参数用以明确指定 CPU 核心的数目。

-XX:ActiveProcessorCount=N

但是,如果我暂时只能使用老版本的 JDK 怎么办?

我这里有几个建议:

明确设置堆、元数据区等内存区域大小,保证 Java 进程的总大小可控。

例如,我们可能在环境中,这样限制容器内存:

$ docker run -it --rm --name yourcontainer -p 8080:8080 -m 800M repo/your-java-container:openjdk

那么,就可以额外配置下面的环境变量,直接指定 JVM 堆大小。

-e JAVA_OPTIONS='-Xmx300m'

明确配置 GC 和 JIT 并行线程数目,以避免二者占用过多计算资源。

-XX:ParallelGCThreads-XX:CICompilerCount

除了我前面介绍的 OOM 等问题,在很多场景中还发现 Java 在 Docker 环境中,似乎会意外使用 Swap。具体原因待查,但很有可能也是因为 Ergonomics 机制失效导致的,我建议配置下面参数,明确告知 JVM 系统内存限额。

-XX:MaxRAM=`cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes`

也可以指定 Docker 运行参数,例如:

--memory-swappiness=0

这是受操作系统Swappiness机制影响,当内存消耗达到一定门限,操作系统会试图将不活跃的进程换出(Swap out),上面的参数有显式关闭 Swap 的作用。所以可以看到,Java 在 Docker 中的使用,从操作系统、内核到 JVM 自身机制,需要综合运用我们所掌握的知识。

更进一步来说,对于容器镜像大小的问题,如果你使用的是 JDK 9 以后的版本,完全可以使用 jlink 工具定制最小依赖的 Java 运行环境,将 JDK 裁剪为几十 M 的大小,这样运行起来并不困难。

今天我从 Docker 环境中 Java 可能出现的问题开始,分析了为什么容器环境对应用并不透明,以及这种偏差干扰了 JVM 的相关机制。最后,我从实践出发,介绍了主要问题的解决思路,希望对你在实际开发时有所帮助

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