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一、背景
业务流量突增，机器直接接入大量流量QPS2000，JIT和GC会消耗太多CPU资源，导致1-2分钟时间内的请求超时导致异常，因此采用流量预热的方式，让机器逐步接入流量，需要预热时长3min。目前服务接入HPA，通过HPA自动扩缩容应用流量变化，当流量激增时，对机器的启动速度带来了挑战 ，之前通过Swift优化点火时间，已经将机器从容器创建到可接入流量优化到2分钟左右，但3min的预热时长成为了应对流量激增的瓶颈，因此优化机器从接入流量到能稳定服务的时长，目标缩减到2min以内。
什么是服务预热： Java应用在刚启动的时候处理相应速度会很慢，只有当热点代码执行了一定次数以后，相应速度才会达到一个稳定状态。由于Java慢启动现象的存在，多数情况下我们有必要对Java应用进行预热，以防止客户端在调用过程中，因为服务器重启或发布事件，而出现大量慢请求。
流量接入后younggc耗时：峰值900ms左右，最大次数18次
二、优化思路
名词解释
JIT(Just In Time) 即时编译器： java程序是解释执行的，即运行时将字节码解释为机器码来执行，因此性能差；为了优化Java性能，jvm引入的编译器，随着程序的执行，编译器会将热点代码编译优化为本地代码，来获取更高的执行效率
jvm中集成了两种编译器：
【1】Client Compiler：如C1编译器，注重启动速度和局部的优化，C1的启动速度开，但是峰值性能比C2要差；
【2】Server Compiler：如C2编译器、Graal编译器，关注全局的优化，性能会更好，但由于会进行更多的全局分析，所以启动速度会变慢；
【3】分层编译：为了综合Client Complier和Server Compiler的特性，在启动速度和峰值性能之间取得平衡，java7开始引入分层编译，分为5层：
■ 解释执行。
■ 执行不带profiling的C1代码。
■ 执行仅带方法调用次数以及循环回边执行次数profiling的C1代码。
■ 执行带所有profiling的C1代码。
■ 执行C2代码。
方法内联： 编译过程中遇到方法调用时，将目标方法的方法体纳入编译范围之中，并取代原方法调用的优化手段，JIT大部分的优化都是在内联的基础上进行的；
逃逸分析： 编译器，根据新建对象是否被存入堆中以及是否传入未知代码(未内联代码)中，判断对象是否逃逸，对未逃逸对象进行锁消除、栈上分配优化；
更多内容参考：JIT & AOP
优化思路
【1】通过调整JVM参数，提高JIT效率；
● 增加JIT线程；
● 调整内联参数，减少内联失败；
● 关闭分层编辑，直接进行C2编译；
● 关闭逃逸分析，让出资源做其他优化；
【2】更换更新的Server Compiler:Graal编译器使用Java编写，对于Java而言，尤其是新特性，比如Lambda/Stream等更优化。
【3】使用AOT：提前编译，在运行时将Java方法动态编译为本地AOT代码，并将它们存储在共享类缓存中，以此提升启动速度，如：DragonWall/openJ9。
【4】业务代码层优化：减少代码量，针对目前基础策略灰度体检，代码体谅大，灰度结束后，代码量减少，JIT应当有所好转。
三、优化过程
优化前机器参数：JIT耗时1.7min，GC峰值600ms
调整 JVM参数
【1】采用GraalVM编译器： 有效果，但效果没有关闭分层编译好。
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+UseJVMCICompiler
【2】增加JIT线程数： 默认15个线程
java
-XX:+CICompilerCountPerCPU=false
-XX:CICompilerCount=16
【3】增加内联机器码大小阈值，减少内联失败。同时，增加内联调用次数阈值，延迟内联： 无效果，短暂延迟了JIT耗时峰值；
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:InlineSmallCode=4000
-XX:InlineFrequencyCount=1000
【4】关闭分层编译： 镜像效果明显
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:-TieredCompilation
【5】关闭逃逸分析： 效果不明显，有持续耗时高峰，不可用
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:-DoEscapeAnalysis
AOT
【1】通过openj9的AOT替换JIT： 启动性能要好一些，但是稳定后吞吐量和延迟都要差一点，然后启动时会有部分超过100ms（大概是首分钟的95线）
【2】使用DragonWall11： 不支持JWarmup不可用。
JWarmup：让JVM提前知道哪些方法热的，在处理请求之前就让这些方法提前被编译掉，从而避免了前面边解释，边编译的开销。
代码优化
减少代码量： JIT耗时明显下降。
JVM参数符合使用
【1】采用GraalVM & 关闭分层编译： JIT峰值没有改善，且点火时异常增高。最终项目启动成功的成本100288ms不可用
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+UseJVMCICompiler
-XX:-TieredCompilation
【2】采用GraalVM & 增加内联机器码大小阈值，减少内联失败 & 增加内联调用次数阈值，延迟内联 JTI峰值没有改善，且点火时长异常高。不可用
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+UseJVMCICompiler
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:InlineSmallCode=4000
-XX:InlineFrequencyCount=1000
【3】关闭分层编译 & 增加内联机器码大小阈值，减少内联失败 & 增加内联调用次数阈值，延迟内联 JTI峰值没有改善，且GC耗时过高。不可用
java
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:-TieredCompilation
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:InlineSmallCode=4000
-XX:InlineFrequencyCount=1000
四、优化结果
【1】JIT-MAX：JIT点火耗时Max，从1.9min左右，2月1日关闭分层编译后减少到1.6min左右，代码优化后降到55s左右
【2】JIT-AVG：JIT平均耗时，从原来的10S，2月1日关闭分层编译后减少到7.5s左右，代码优化后降到5s左右
五、结论
【1】分层编译对JIT耗时有增益效果，但是由于机器差异，对最大耗时的优化不是很明显，从平均耗时看差异较大；
【2】代码重构后，代码量减少，对最大JIT编译耗时优化效果比较明显，平均耗时也有所下降；
【3】优化QPM数据采集准确性，减少由于数据采集延迟带来频繁扩缩容，减少JIT高峰数量；