华为云发布冷启动加速解决方案:助力Serverless计算速度提升90%+_快照_华为_初始化

子游:华为元戎高级工程师

平山:华为云中间件 Serverless 负责人

琪君:华为元戎负责人

Key Takeaways

问题引言:

Java 应用冷启动速度面临巨大挑战

Serverless 应用启动时,都需要先进行初始化。其初始化时长一般取决于应用本身的属性,如业务逻辑、编程语言等,其中 Java 应用的初始化过程通常是最慢的。以下基于一个典型的 Java 应用,对其启动时延进行拆解,各阶段耗时分布如图 1 所示:

图 1:Java 应用启动耗时分解

其中,端到端冷启动耗时可分为 2 大部分:

平台侧时间:

主要包含 执行环境创建(如容器启动)、 执行环境初始化(如代码包下载、部署)等准备工作,此阶段最多是秒级响应,在冷启动整体耗时中占比很低,通常不到 5%,平台侧也支持一些优化方式,将耗时进一步压缩至毫秒级;

服务侧时间:

主要包含 应用框架启动(如构建 Spring ApplicationContext)、 业务初始化(如业务数据初始化)等动作,此阶段耗时一般较长。在本例中,应用框架启动耗时占比约 30%,业务初始化占比约 65%。由此推断,该阶段执行的动作是 Java 应用启动慢的核心所在。

Java 应用启动慢的根因其实也不难理解,主要有:

框架复杂 :Spring 作为一个企业级的框架,为了支持广泛的应用需求,存在大量的可配置和初始化逻辑,并通过复杂的设计模式来支撑这种灵活性。例如,一个 spring-boot-web 的 hello world,依赖的 class 文件就多达 7404 个,见图 2;

JVM 的一次编译 ,到处运行:类加载时,查找类、校验类的开销会随着应用复杂度而增长;同时,在应用刚启动时,方法还没有完全被 JIT 编译完成,因此大部分情况停留在解释执行,影响了应用启动的速度。

图 2:hello world 依赖的 class 个数

因此,对于 时延敏感型的 Java 应用程序,在突发流量下发生冷启动时,可能会导致 用户体验下降。为了应对这一挑战,用户可以 提前预留资源来减少冷启动发生的频率,或者对自己的应用进行 性能调优,但是第一类方案无形中增加了用户的 keep-alive 成本,第二类方案也有着较高的技术门槛且往往效果比较有限。

基于快照技术的冷启动加速:

华为云的优化探索之路

Part I:站在巨人的肩膀上

业界针对 Java 应用的启动速度优化已有一些优秀的实践,可分为以下几类:

AOT:

主要有 GraalVM [1]、EJET 等,AOT 方案是通过在程序运行前,直接将 Java 源码编译成本地机器码,因为提前编译并不占用运行时间,以此来显著提升应用的启动速度,同时本地机器码可以持久化于磁盘中,不占用内存且可重复使用。但是该类方案在特定场景也存在一定的局限性,如 GraalVM 对反射的支持并不友好,在涉及反射的地方都需要新增配置;EJET 虽然解决了反射的问题,但是其编译时间较长且不稳定,在复杂应用场景下也存在性能劣化问题。

展开全文

AppCDS [2] :

AppCDS 方案是通过在 JVM 启动时从 JSA 文件读取共享数据,省略了共享类的加载过程,提升 JVM 启动速度;同时,多个 JVM 共享同一个归档文件,减少动态内存占用,可以提升内存使用率。该类方案主要适用于类加载比较多的场景,在一般场景下提升有限,且其对共享类的支持有一定限制,如运行时动态生成类不支持共享等。

其他针对性(Spring 框架)方案:

如 Lazy Initialization [3]、Scanning-index [4]等,前者通过懒加载的方式来减少启动时加载类的数量,一定程度上提升启动速度;后者通过在编译阶段创建索引,避免启动时扫描所有路径来进行加速。但是该类方案在 Serverless 场景缺乏一定的普适性。

华为云 FunctionGraph 创新提出的基于进程级快照的冷启动加速解决方案,致力于在用户无感知(无需 / 少量进行代码适配)的前提下,帮助用户突破冷启动的性能瓶颈。本优化方案直接从应用初始化后的快照进行运行环境恢复,跳过复杂的框架、业务初始化阶段,从而显著降低 Java 应用的启动时延,实测性能提升达 90%+。

Part II:快照方案如何优化 Java 应用启动速度

当用户 Java 函数打开冷启动加速的配置开关后,华为云 FunctionGraph 会预先执行函数对应的初始化代码,获取其初始化执行上下文环境的快照,并进行加密缓存。后续调用该函数并触发冷启动扩容时,会 直接从提前初始化后的应用快照来恢复执行环境,而非重新走一遍初始化流程,以此达到极大提升启动性能的效果。

先结合图 3 直观对比一下优化前、后的冷启动流程差异:

图 3:基于快照加速的冷启动流程

基于快照的冷启动流程,主要包含以下几个关键步骤:

Step 1:平台侧提前准备执行环境,并预执行初始化代码、保存应用快照,此动作后续统称为 Checkpoint

与图 1 对应,此阶段一般占总耗时的 90% 左右。

Step 2:在请求到达,触发函数新实例扩容时,直接从应用快照来恢复新的执行环境,此动作后续统称为 Restore

Restore 耗时是秒级,相当于将数十秒完整的初始化时间(在图 1 的示例中)缩短至秒级 Restore 耗时,启动性能提升了一个数量级

Step 3:(可选)应用进程从快照恢复后,执行 Restore Hook 完成业务状态的刷新

由于 Image File 是进程运行时的快照,在重建进程之后,会涉及到进程持有状态的有效性更新。例如已建立的外部链接、加载到进程里的缓存信息等。故我们引入了 Restore Hook 的概念, 提供手段让业务对这些状态进行刷新,详见 Part IV 。

Step 4:应用 Ready,具备接着往下执行业务逻辑的能力

特别的,容器本身也是主机上的进程,故本优化方案也支持容器粒度的 Checkpoint,即 对容器内指定进程进行 CR,与传统的轻量化虚机快照相比,其 精细化程度更高、也更灵活。其原理详见图 4:

图 4:基于容器的 CR 流程

Part III:快照技术揭秘

华为云提出的基于进程级快照的冷启动加速方案,其核心技术依托于 CRIU [5],它支持对用户空间指定的进程进行“冻结”(即停止进程,并将该进程运行的所有上下文持久化为镜像文件),并在必要时对其进行“解冻”(即通过保存的镜像文件来正确恢复进程运行的上下文),其核心工作流程如图 5-6 所示 [6] :

图 5:CRIU 如何工作——Checkpoint

图 6:CRIU 如何工作——Restore

Checkpoint

Restore

Part IV:Restore Hook

如 Part II 所述,虽然本优化方案能极大提升 Java 应用的冷启动速度,但是快照技术在某些场景也存在一定的局限性,较难做到对现有应用的全透明化。通过快照恢复后,应用的网络连接状态会受到影响,涉及到 TCP Socket 重连等场景,如服务注册、DB 连接,分布式通信,消息队列等。

这部分场景依赖应用本身的网络重连机制来更新正确,因此,本优化方案中也引入了 Restore Hook 的概念, 提供手段让业务对这些状态进行刷新。Restore Hook 当前已支持大部分主流第三方组件的重连,详见图 7:

图 7:Restore Hook 支持的第三方组件

不难发现,Restore Hook 需要应用本身进行少量的代码适配。为了进一步简化应用的改造负担,我们也进行了一种新的技术尝试,可以理解其充当了用户应用与 BaaS 之间的纽带,通过状态卸载等手段,对开发者透明,帮助应用完成状态的 自动化刷新。这部分探索会在后续的技术博文中跟大家分享,敬请期待。

效果实测:

Java 冷启动时延降低 90%+

我们选取了公司内部典型的 Java 应用,对其原始初始化流程、Restore 流程进行了对比测试,如图 8 所示。测试结果表明,本优化方案将应用的启动速度平均提升了 95%+,即使快照包的增大一定程度上增加了包下载、解压的耗时,但最终端到端的冷启动时延也降低了 90%+。

图 8:冷启加速前后的数据对比

快速上手:

基于华为云 FunctionGraph 的简单实战

华为云发布的基于进程级快照的冷启动加速方案,是一种性能优化服务, 用户无需额外付费,只需进行简单的配置、少量的代码修改,即可享受到该创新方案带来的冷启动性能提升。

下文基于华为云 FunctionGraph,为大家带来特性 Quick Start:

1. 登录 FunctionGraph 控制台,创建 Java 函数,并打开“快照式冷启动”开关

2. 可选)配置 Restore Hook,并在函数代码中实现对应的 Hook 逻辑

3. 函数发布新版本后,触发快照的自动化制作

4. 请耐心等待快照制作完成(5min 超时时间)

5. 调用 Java 函数,体验快照优化后的性能提升

总结与展望

本文介绍了华为云对冷启动优化这一业界难题的探索之路,创新提出了基于进程级快照的优化方案。当然,本方案也并非十全十美,它依然面临着一系列挑战,如文中提到的应用状态刷新、进程级 CR 的精细化控制、多平台的兼容性等,我们也在持续探索、优化中。

同时,FunctionGraph 作为华为元戎内核加持的下一代 Serverless 函数计算与编排服务,致力于持续为用户提供方便、迅捷的 Serverless 服务体验。您可以登录华为云 FunctionGraph 控制台来深入体验,更多信息请参阅 FunctionGraph 官方文档 [7] 。后续我们将分享更多围绕通用全场景 Serverless 的前沿理论及其案例实践,回馈社区。

参考资料:

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[4]

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