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0. 前言

前阵子在 B 站刷到了周志明博士的视频，主题是云原生时代下 Java，主要内容是云原生时代下的挑战与 Java 社区的对策。这个视频我在两年前看到过，当时也是印象深刻。现在笔者也是想和大家一起看看相关项目的推进以及一些细节。这篇笔记会大量参考视频中提到的内容，如果读者看过相关视频，可以跳过这篇笔记。

视频分享中提到，Java 与云原生的矛盾大概原因有二：

首当其冲的是 Java 的“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere）。在当年是非常好的做法，直接开启了许多托管语言的兴盛期。但云原生时代大家会选择以隔离的方式，通过容器实现的不可变基础设施去解决。虽然容器的“一次构建，到处运行”（Build Once, Run Anywhere）和 Java 的“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere）并不是一个 Level 的——容器只能提供环境兼容性和有局限的平台无关性（指系统内核功能以上的 ABI 兼容），但服务端的应用都跑在 Linux 上，所以对于业务来说也无伤大雅。

其二，则是 Java 总体上是面向长时间的“巨塔式”服务端应用而设计的：

静态类型动态链接的语言结构，利于多人协作开发，让软件触及更大规模；
即时编译器、性能制导优化、垃圾收集子系统等 Java 最具代表性的技术特征，都是为了便于长时间运行的程序能享受到硬件规模发展的红利。

但在，微服务时代是提倡服务围绕业务能力（不同的语言适合不同的业务场景）而非技术来构建应用，不再追求实现上的一致。一个系统由不同语言、不同技术框架所实现的服务来组成是完全合理的。

服务化拆分后，很可能单个微服务不再需要再面对数十、数百 GB 乃至 TB 的内存。有了高可用的服务集群，也无须追求单个服务要 7×24 小时不可间断地运行，它们随时可以中断和更新。不仅如此，微服务对镜像体积、内存消耗、启动速度，以及达到最高性能的时间等方面提出了新的要求。这两年的网红概念 Serverless（以及衍生出来的 Faas）也进一步增加这些因素的考虑权重。

而这些却正好都是 Java 的弱项：哪怕再小的 Java 程序也要带着厚重的 Rumtime（Vm 和 StandLibrary）——基于 Java 虚拟机的执行机制，使得任何 Java 的程序都会有固定的内存开销与启动时间，而且 Java 生态中广泛采用的依赖注入进一步将启动时间拉长，使得容器的冷启动时间很难缩短。

举两个例子。

软件工业中已经出现过不止一起因 Java 这些弱点而导致失败的案例。如 JRuby 编写的 Logstash，原本是同时承担部署在节点上的收集端（Shipper）和专门转换处理的服务端（Master）的职责，后来因为资源占用的原因，被 Elstaic.co 用 Golang 的 Filebeat 代替了 Shipper 部分的职能。

又如 Scala 语言编写的边车代理 Linkerd，作为服务网格概念的提出者，却最终被 Envoy 所取代，其主要弱点之一也是由于 Java 虚拟机的资源消耗所带来的劣势。

1. 变革之火

1.1 Complie Native Code

显然，如果将字节码直接编译成可以脱离 Java 虚拟机的原生代码则可以解决所有问题。

如果真的能够生成脱离 Java 虚拟机运行的原生程序，将意味着启动时间长的问题能够彻底解决，因为此时已经不存在初始化虚拟机和类加载的过程。也意味着程序马上就能达到最佳的性能，因为此时已经不存在即时编译器运行时编译，所有代码都是在编译期编译和优化好的。同理，厚重的 Runtime 也不会出现在镜像中。

Java 并非没有尝试走过这条路。

从 GCJ 到 Excelsior JET 再到 GraalVM 中的 SubstrateVM 模块再到 2020 年中期建立的 Leyden 项目，都在朝着提前编译（Ahead-of-Time Compilation，AOT）生成原生程序这个目标迈进。Java 支持提前编译最大的困难在于它是一门动态链接的语言，它假设程序的代码空间是开放的（Open World），允许在程序的任何时候通过类加载器去加载新的类，作为程序的一部分运行。要进行提前编译，就必须放弃这部分动态性，假设程序的代码空间是封闭的（Closed World），所有要运行的代码都必须在编译期全部可知。

这一点不仅仅影响到了类加载器的正常运作。除了无法再动态加载外，反射（通过反射可以调用在编译期不可知的方法）、动态代理、字节码生成库（如 CGLib）等一切会运行时产生新代码的功能都不再可用——如果将这些基础能力直接抽离掉，Hello world 还是能跑起来，大部分的生产力工具都跑不起来，整个 Java 生态中绝大多数上层建筑都会轰然崩塌。

随便列两个 Case：Flink 的 SQL API 会解析 SQL 并生成执行计划。这个时候会通过 JavaCC 动态生成类加载到代码空间中去；Spring 也有类似的情况，当 AOP 通过动态代理的方式去生成相关逻辑时，本质还是在 Runtime 时生成代码并加载进去。

要获得有实用价值的提前编译能力，只有依靠提前编译器、组件类库和开发者三方一起协同才可能办到——可以参考 Quarkus。

Quarkus 和我们上述的方法如出一辙，以 Dependency Inject 为例：所有要运行的代码都必须在编译期全部可知，在编译期就推导出来相关的 Bean，最后交给 GraalVM 来运行。

1.2 Memory Access Efficiency Improvement

Java 即时编译器的优化效果拔群，但是由于 Java “一切皆为对象”的前提假设，导致它在处理一系列不同类型的小对象时，内存访问性能很差。这点是 Java 在游戏、图形处理等领域一直难有建树的重要制约因素，也是 Java 建立 Valhalla 项目的目标初衷。

这里举个例子来说明此问题，如果我想描述空间里面若干条线段的集合，在 Java 中定义的代码会是这样的：

public record Point(float x, float y, float z) {}
public record Line(Point start, Point end) {}
Line[] lines;

面向对象的内存布局中，对象标识符（Object Identity）存在的目的是为了允许在不暴露对象结构的前提下，依然可以引用其属性与行为，这是面向对象编程中多态性的基础。在 Java 中堆内存分配和回收、空值判断、引用比较、同步锁等一系列功能都会涉及到对象标识符，内存访问也是依靠对象标识符来进行链式处理的，譬如上面代码中的“若干条线段的集合”，在堆内存中将构成如下图的引用关系：

计算机硬件经过 25 年的发展，内存与处理器虽然都在进步，但是内存延迟与处理器执行性能之间的冯诺依曼瓶颈（Von Neumann Bottleneck）不仅没有缩减，反而还在持续加大，“RAM Is the New Disk”已经从嘲讽梗逐渐成为了现实。

一次内存访问（将主内存数据调入处理器 Cache）大约需要耗费数百个时钟周期，而大部分简单指令的执行只需要一个时钟周期而已。因此，在程序执行性能这个问题上，如果编译器能减少一次内存访问，可能比优化掉几十、几百条其他指令都来得更有效果。

额外知识：冯诺依曼瓶颈不同处理器（现代处理器都集成了内存管理器，以前是在北桥芯片中）的内存延迟大概是 40-80 纳秒（ns，十亿分之一秒），而根据不同的时钟频率，一个时钟周期大概在 0.2-0.4 纳秒之间，如此短暂的时间内，即使真空中传播的光，也仅仅能够行进 10 厘米左右。

数据存储与处理器执行的速度矛盾是冯诺依曼架构的主要局限性之一，1977 年的图灵奖得主 John Backus 提出了“冯诺依曼瓶颈”这个概念，专门用来描述这种局限性。

Java 编译器的确在努力减少内存访问，从 JDK 6 起，HotSpot 的即时编译器就尝试通过逃逸分析来做标量替换（Scalar Replacement）和栈上分配（Stack Allocations）优化。基本原理是，如果能通过分析得知一个对象不会传递到方法之外，那就不需要真实地在对象中创建完整的对象布局。完全可以绕过对象标识符，将它拆散为基本的原生数据类型来创建，甚至是直接在栈内存中分配空间（HotSpot 并没有这样做），方法执行完毕后随着栈帧一起销毁掉。

不过，逃逸分析是一种过程间优化（Interprocedural Optimization），非常耗时，也很难处理那些理论上有可能但实际不存在的情况。这意味着它是 Runtime 时发生的。而相同的问题在 C、C++ 中却并不存在，上面场景中，程序员只要将 Point 和 Line 都定义为 struct 即可，C# 中也有 struct，是依靠 .NET 的值类型（Value Type）来实现的。这些语言在编译期就解决了这些问题。

而 Valhalla 的目标就是提供类似的值类型支持，提供一个新的关键字（inline），让用户可以在不需要向方法外部暴露对象、不需要多态性支持、不需要将对象用作同步锁的场合中，将类标识为值类型。此时编译器就能够绕过对象标识符，以平坦的、紧凑的方式去为对象分配内存。

Valhalla 目前还处于 Preview 阶段。可以在这里看到推进的情况。希望能在下个 LTS 版本正式用上它吧。

1.3 Coroutine

Java 语言抽象出来隐藏了各种操作系统线程差异性的统一线程接口，这曾经是它区别于其他编程语言的一大优势。不过，这也是曾经。

Java 目前主流的线程模型是直接映射到操作系统内核上的 1:1 模型，这对于计算密集型任务这很合适，既不用自己去做调度，也利于一条线程跑满整个处理器核心。但对于 I/O 密集型任务，譬如访问磁盘、访问数据库占主要时间的任务，这种模型就显得成本高昂，主要在于内存消耗和上下文切换上。

举个例子。64 位 Linux 上 HotSpot 的线程栈容量默认是 1MB，线程的内核元数据（Kernel Metadata）还要额外消耗 2-16KB 内存，所以单个虚拟机的最大线程数量一般只会设置到 200 至 400 条，当程序员把数以百万计的请求往线程池里面灌时，系统即便能处理得过来，其中的切换损耗也相当可观。

Loom 项目的目标是让 Java 支持额外的 N:M 线程模型，而不是像当年从绿色线程过渡到内核线程那样的直接替换，也不是像 Solaris 平台的 HotSpot 虚拟机那样通过参数让用户二选其一。

Loom 要做的是一种有栈协程（Stackful Coroutine），多条虚拟线程可以映射到同一条物理线程之中，在用户空间中自行调度，每条虚拟线程的栈容量也可由用户自行决定。

此外，还有两个重点：

尽量兼容所有原接口。这意味着原来所有的线程接口都可以当作协程使用。但我觉得挺难的——假如里面的代码调到 Native 方法，这个 Stack 就和这个线程绑定了，毕竟 Coroutine 是个用户态的东西。
支持结构化并发：简单来说就是异步的代码写起来像同步的代码，这点 GO 做的很好。毕竟嵌套的回调函数着实让人痛苦。

上述的内容如果拆开来细说，基本就是：

协程的调度；
协程的同步、互斥与通讯；
协程的系统调用包装，尤其是网络 IO 请求的包装；
协程堆栈的自适应。

小知识：每个协程，都有一个自己专享的协程栈。这种需要一个辅助的栈来运行协程的机制，叫做 Stackful Coroutine；而在主栈上运行协程的机制，叫做 Stackless Coroutine。

Stackless Coroutine意味着：

运行时：活动记录放在主线程的栈上
暂停时：堆中保留活动记录
可以调用其他函数
只能在顶层暂停运行，不可以在子函数/子协程里暂停

而Stackfull Coroutine意味着：

运行时：单独的运行栈
可以在调用栈的任何一级暂停
生命周期可以超过它的创建者
可以从一线程上跑到另一个线程上

因此，一个完备的协程库基本顶得上一个操作系统里的进程部分了。只是它在用户态，进程在内核态。

这个项目可以在这里看到。目测 JDK 19 就可以尝尝鲜了。

2. 小结

目前在云原生领域，Java 可能未必是好的选择——在这个领域最让人难以忍受的就是其庞大的 Runtime 以及较长的 Startup 时间，在以前这是 Java 优点的来源，但到了云原生时代，则成了 Java 显而易见弱点。因此 Java 想在云原生时代继续保持前几十年的趋势，解决这个问题迫在眉睫。从这个点来看，我很看好 Quarkus。

Valhalla 带来的优化很多场景都可以用上，一些长时间运行应用也可以获得更多的性能收益。

而协程针对的是 IO 密集型场景，本身也可以通过 NIO、AIO 方式来避免线程的大量消耗。因此 Loom 在笔者看来更像是锦上添花的事。

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