Chronicle Queue是一个持久性的低延迟Java消息传递框架。它适用于具有高性能的关键性应用程序。由于Chronicle Queue运行在映射到本地的内存上，因此它消除了垃圾收集的需求，并为开发人员提供了确定性和高性能。
本文将使用开源的Chronicle Queue的两个线程，彼此交换256字节的消息数据。同时，为了最小化对于磁盘子系统的影响，所有消息都将被存储在共享内存--/dev/shm中。
通常，在此类基准测试中，一个单一生产者（producer）线程会将消息写入具有纳秒时间戳（nanosecond timestamp）的队列中。而另一个消费者线程则会从该队列中读取消息，并在直方图中记录时间的增量。生产者保持每秒100,000条消息的持续输出速率。其中，每条消息中的有效负载为256字节。由于数据会在100秒的跨度内被测量，因此出现的大多数抖动都能够被反映到测量中，并且可以确保那些具有较高百分位数，落在合理的置信区间内。
我们的目标主机是拥有一个AMD Ryzen 9 5950X的16核处理器，并且以3.4 GHz运行在Linux 5.11.0-49-generic #55-Ubuntu SMP上。由于该CPU的2-8核是隔离的，因此操作系统不会去自动调度任何用户进程，而且会避开在这些核上的大多数中断。
1.Java 代码
下面显示了生产者内部循环的部分代码：
Java
// Pin the producer thread to CPU 2
Affinity.setAffinity(2);
try (ChronicleQueue cq = SingleChronicleQueueBuilder.binary(tmp)
.blockSize(blocksize)
.rollCycle(ROLL_CYCLE)
.build()) {
ExcerptAppender appender = cq.acquireAppender();
final long nano_delay = 1_000_000_000L/MSGS_PER_SECOND;
for (int i = -WARMUP; i < COUNT; ++i) {
long startTime = System.nanoTime();
try (DocumentContext dc = appender.writingDocument()) {
Bytes bytes = dc.wire().bytes();
data.writeLong(0, startTime);
bytes.write(data,0, MSGSIZE);
}
long delay = nano_delay - (System.nanoTime() - startTime);
spin_wait(delay);
}
}
而在另一个线程中，消费者（consumer）线程会通过如下代码（下面仅为缩短的部分），在其内部循环运行。
Java
// Pin the consumer thread to CPU 4
Affinity.setAffinity(4);
try (ChronicleQueue cq = SingleChronicleQueueBuilder.binary(tmp)
.blockSize(blocksize)
.rollCycle(ROLL_CYCLE)
.build()) {
ExcerptTailer tailer = cq.createTailer();
int idx = -APPENDERS * WARMUP;
while(idx < APPENDERS * COUNT) {
try (DocumentContext dc = tailer.readingDocument()) {
if(!dc.isPresent())
continue;
Bytes bytes = dc.wire().bytes();
data.clear();
bytes.read(data, (int)MSGSIZE);
long startTime = data.readLong(0);
if(idx >= 0)
deltas[idx] = System.nanoTime() - startTime;
++idx;
}
}
}
可以看出，消费者线程会读取每个纳米时间戳，并在一个数组中记录相应的延迟。这些时间戳稍后会在基准测试完成时，被放入供打印的直方图中。而且，只有在JVM被正确地“预热”、以及C2编译器具有了JIT（Just-In-Time）的热执行路径后，测量才会开始。
2.JVM的各种变体版本
目前，Chronicle Queue能够正式支持包括Java 8、Java 11和Java 17在内的，所有最近的LTS（Light Task Schedule）版本，因此它们都可以被用于基准测试。同时，我们还会用到GraalVM的社区版和企业版。以下便是我们在测试中用到的特定JVM变体版本的列表：
表 1，列出了使用到的特定JVM变体版本
3.测量
由于基准测试会运行100秒，并且每秒会有100,000条消息被产生，因此在每个基准测试期间，我们会有100,000 * 100 = 1000万条消息需要采样。直方图会将每个样本置于50%（中位数）、90%、99%、以及99.9%等特定的百分位处。下表显示了测试针对这些百分位，所接收到的消息总数：
表 2，显示每个百分位数的消息数
对于上表而言，我们锁定测量值的变化相对较小的区间，对于高达99.99%的百分位数，置信区间可能会比较合理。而99.999%的百分位数，则可能需要至少要运行半小时左右，而不是仅仅使用100秒的时间，去收集数据，以生成任何具有合理置信区间的数据。
4.基准测试的结果
对于每个Java变体版本，我们都运行了如下基准测试：
Shell
mvn exec:java@QueuePerformance
注意，我们的生产者和消费者线程将会被锁定，以便分别在彼此隔离的CPU的2和4核上运行。以下便是它们运行了一段时间后的典型进程特征：
Shell
$ top
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3216555 per.min+ 20 0 92.3g 1.5g 1.1g S 200.0 2.3 0:50.15 java
可以看出，生产者和消费者线程在每条消息之间都会旋转等待（spin-wait），因此每个都会消耗整个CPU的内核。如果CPU的消耗是一个潜在的问题，那么其延迟和确定性则可以通过在无消息可用的情况下，将线程暂停一小段时间(例如LockSupport.parkNanos(1000))，来降低功耗。通常，我们会以纳秒（ns）为单位来衡量测试结果。当然，许多其他类型的延迟测量也会以微秒（= 1,000 ns）、甚至毫秒（= 1,000,000 ns）为单位进行计量。此处的1 ns大致对应于对CPU 1级高速缓存的访问时间。以下所有测试值均是以ns为单位的基准测试结果：
表 3，显示了使用的各种JDK的延迟结果(*)表示未被Chronicle Queue正式支持
5.典型延迟（中位数）
由上表可知，对于典型（中位数）值，各种JDK之间并没有显著的差异，只是OpenJDK 11会比其他版本要慢30%。其中最快的是GraalVM EE 17，它与OpenJDK 8、以及OpenJDK 17的差异很小。下面展示的图表包含了使用各种JDK变体版本，在处理256字节消息时的典型延迟（当然是越低越好）：
图 1，显示了各种JDK变体版本的中位数（典型）延迟（以ns为单位）
由图可知，典型（中位数）的延迟会因运行环境而略有不同，它们数字的变化约为5%。
6.更高的百分位数
下面是另一种图表，它展示了各种JDK变体版本的99.99%百分位数的延迟（当然也是越低越好）。从较高的百分位数来看，各种受支持的JDK变体版本之间，并没有太大的差异。GraalVM EE再次稍快一点，但是此处的相对差异变得更小了。而OpenJDK 11似乎比其他变体版本稍差一些（-5%），不过其误差增量仍在可接受的范围内。
图 2，显示了各种JDK变体版本的99.99%百分位延迟（以ns为单位）
7.小结
根据上述代码的执行逻辑：从主要内存处访问64位的数据，大约需要100个周期（即，在当前硬件上相当于大约30 ns）。通过上面的测试比较，我们可以看出， Chronicle Queue从生产者那里获取数据，并通过写入内存映射文件的方式持久化数据，为线程间通信和happens-before的保证，应用适当的内存防护，然后将数据提供给消费者。与在30 ns内的单个64位内存访问相比，所有这些通常都发生在600 ns左右的256字节的消息上。这些由Chronicle Queue产生的延迟比较结果令人印象深刻。
可见，OpenJDK 17和GraalVM EE 17都提供了最佳的延迟结果，属于应用程序的优先选择。当然，如果需要抑制异常值、或者尽可能地降低总体延迟的话，那么GraalVM EE 17会更加适合一些。
原文链接：https://dzone.com/articles/which-jvm-version-is-the-fastest
译者介绍
陈峻 （Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验；持续以博文、专题和译文等形式，分享前沿技术与新知；经常以线上、线下等方式，开展信息安全类培训与授课。
