Java 21 的 ZGC 在 Netflix 的效果

Hacker News 上看到連結「Bending pause times to your will with Generational ZGC (」,發現這篇還沒整理:「Bending pause times to your will with Generational ZGC」,裡面講的東西都有圖有數字 (i.e. Y 軸),作者是 Danny Thomas

在這之前他們就已經知道 GC pause 是延遲的重要來源,會導致 timeout & retry:

In both our GRPC and DGS Framework services, GC pauses are a significant source of tail latencies.

That’s particularly true of our GRPC clients and servers, where request cancellations due to timeouts interact with reliability features such as retries, hedging and fallbacks.

第一張圖拉出來的資料是 error rate,白色是上個禮拜的資料,紫色是這個禮拜的資料,而從 G1GC 切到 ZGC 是在 2023/11/16 發生的:

可以看到很明顯的 error rate 改變:尖峰從 2k 下降到大約 0.3k,大約是原來的 1/6 到 1/7 的下降。

第二張圖是 GC 的時間:

可以看到 G1GC 還是偶而會撞到 2 秒,發生時平均值也都還是會 >100ms,切到 ZGC 後直接降到個位數 ms 等級了。

第三張圖是 memory overhead 的部分:

從圖上可以看到上週與本週的對比,導入 ZGC 後記憶體的使用量下降了,不過文裡面倒是沒解釋這點,反而提到 ZGC 比起 G1GC 有個固定的 3% overhead:

ZGC has a fixed overhead 3% of the heap size, requiring more native memory than G1. Except in a couple of cases, there’s been no need to lower the maximum heap size to allow for more headroom, and those were services with greater than average native memory needs.

第四張則是 Huge Pages 的差異,這邊要注意這張圖的 Y 軸不是從 0 計算:

可以看到在開 Huge Pages 後,在 RPS (request per second) 不變的情況下 CPU 使用率是有下降的,大約從 50% 降到 45% 左右,不過這張圖的時間跨度有點少,應該是要拉長一點的圖... 不過既然被提出來了,就假設 Netflix 內看起來應該是有這個趨勢,只是抓圖的時候懶了點?


Python 的 asyncio.create_task() 的設計地雷

今天的 Hacker News Daily 上看到「The Heisenbug lurking in your async code」這篇,HN 的討論則是在「A Heisenbug lurking in async Python (」這。

設計上面 asyncio.create_task() 傳回的物件只有被 weak reference 到,而不是一般的 reference,所以會導致 Python 在 GC 時就真的被收走了:

Important: Save a reference to the result of this function, to avoid a task disappearing mid-execution. The event loop only keeps weak references to tasks. A task that isn’t referenced elsewhere may get garbage collected at any time, even before it’s done. For reliable “fire-and-forget” background tasks, gather them in a collection:

在前一段有提到可以用 asyncio.TaskGroup.create_task() 來做,這也是官方建議的解法,不過這個是 3.11 才新增的功能:

Note: asyncio.TaskGroup.create_task() is a newer alternative that allows for convenient waiting for a group of related tasks.

是個容易忘記然後中雷的東西,畢竟有個功能性接近的 threading,是可以抱持著 fire-and-forget 的心態在用,但這邊不是 threading XD

Facebook 推出了 Hermes,為了 React Native 而生的 JS Engine

Facebook 提供了一個對 React Native 最佳化的 JS engine:「Hermes: An open source JavaScript engine optimized for mobile apps, starting with React Native」。

裡面有提到兩個比較重要的的部份是 No JIT 與 Garbage collector strategy,針對行動裝置的特性而設計:避免 JIT 產生的 overhead,以及降低記憶體使用量。


不過沒有提到 CPU usage 會上升多少,只是帶過去:

Notably, our primary metrics are relatively insensitive to the engine’s CPU usage when executing JavaScript code.

對於 Facebook 也許是可以接受的數量,但對於其他人就沒概念了... 要入坑的人自己衡量這部份的風險 XD

即將出版的 Xdebug 2.6 能觀察 PHP 的 GC 情況了

在「» Feature: Garbage Collection Statistics」這邊看到 Xdebug 2.6 將能夠收集 PHP 的 GC (garbage collection) 行為了:

Xdebug's built-in garbage collection statistics profiler allows you to find out when the PHP internal garbage collector triggers, how many variables it was able to clean up, how long it took, and how how much memory was actually freed.

這樣 profiling 看的東西就更準確了...

Go 1.9 的 GC 改善

Update:被提醒後仔細看了一下,是 1.8 預設生效 (但保留選項切回來 debug),如果沒問題的話 1.9 把舊的方式拔乾淨:

Assuming things go smoothly, we will remove stack re-scanning support when the tree opens for Go 1.9 development.

標題就不改了... 以下原文。

在「Sub-millisecond GC pauses」這邊看到的。Golang 想辦法將 GC 造成的影響降低:「Proposal: Eliminate STW stack re-scanning」。

目標是解決最大的 GC pause 來源:

As of Go 1.7, the one remaining source of unbounded and potentially non-trivial stop-the-world (STW) time is stack re-scanning.

然後拿新的解法來戰,目前初步的測試看起來可以降到 50µs (== 0.05ms):

We propose to eliminate the need for stack re-scanning by switching to a hybrid write barrier that combines a Yuasa-style deletion write barrier [Yuasa '90] and a Dijkstra-style insertion write barrier [Dijkstra '78]. Preliminary experiments show that this can reduce worst-case STW time to under 50µs, and this approach may make it practical to eliminate STW mark termination altogether.

在「runtime: eliminate stack rescanning · Issue #17503 · golang/go」這邊可以看到進度,現在已經在 master branch 上了,看起來會在 1.9 的時候被放出來... 不過 worst case 的時間上修了 XDDD

The high level summary is that this reduces worst-case STW time to about 100 µs and typical 95%ile STW time to 50 µs (assuming, of course, that the OS doesn't get in the way and that the system isn't otherwise overloaded).

但看起來應該還是很大的效能改善,尤其是 CPU bound 的應用?

Go 1.5 的進展

Andrew Gerrand 在「The State of Go - Where we are in May 2015」這份投影片裡面提到了不少 1.5 的改變與改善,預定在今年八月釋出。

首先是全部都改用 Go 寫,不再需要 C 語言的協助了:

The gc tool chain has been converted from C to Go.

而效能上的改善最大的是 GC 的部份:


Go 1.5 provides support for Android and experimental support for iOS.

這樣變得頗有趣的,自家的 Android 有打算換掉 Java 嗎?

Ruby 2.2.0:放假前的新版本

Ruby 2.2.0 在假期前釋出:「Ruby 2.2.0 Released」。

在「Notable Changes since 2.1」的部份有提到新的 GC algorithm (Incremental GC) 以及讓 Symbol 可以被 GC (Symbol GC),而且提到了 Rails 5.0 會受益於此:

Recent developments mentioned on the Rails blog suggest that Rails 5.0 will take advantage of Incremental GC as well as Symbol GC.

在 Rails 這邊的說明:

Rails 5.0 will target Ruby 2.2+ exclusively. There are a bunch of optimizations coming in Ruby 2.2 that are going to be very nice, but most importantly for Rails, symbols are going to be garbage collected.

各種 Garbage Collection 的視覺化圖片

在「Visualizing Garbage Collection Algorithms」這篇文章裡介紹了大量的 Garbage Collection 視覺化後的樣子 (GIF 動畫),拿來複習 GC algorithm...

像是這是沒有 GC 的情況 (Cleanup At The End: aka No GC):


Datomic 以及 RethinkDB...

Baron Schwartz (Percona 的 Chief Performance Architect) 寫了一篇「Immutability, MVCC, and garbage collection」狂酸 DatomicRethinkDB (喔,還稍微提到 CouchDB)。

裡面提到了 append-only B-tree 這的資料結構,優點以及會遇到的問題。(而這些問題都是致命的...)

下面的 comment 就看到 Datomic 的人跑出來反擊了,不過我懶的看了... XD

RDBMS 這麼多人發展這麼久了,不太有機會有萬靈丹突然出現解決一切問題... (這表示之前的人都是笨蛋?)

新出來一個 RDBMS 系統,官網做的很漂亮,是由一個商業公司拿錢發展出來,號稱可以解決很多問題,大概都可以先跳過去... XD