정적 분석, 이미지 초기화 및 힙 스냅샷을 통한 성능 향상

모놀리식 구조에서 분산 시스템 세계에 이르기까지 애플리케이션 개발은 많은 발전을 이루었습니다. 클라우드 컴퓨팅과 마이크로서비스 아키텍처의 대규모 채택으로 인해 서버 애플리케이션을 생성하고 배포하는 방법에 대한 접근 방식이 크게 바뀌었습니다. 이제 거대한 애플리케이션 서버 대신 독립적이고 개별적으로 배포되어 실행 가능한 서비스를 갖게 되었습니다.
필요할 때마다.

그러나 이 원활한 기능에 영향을 미칠 수 있는 블록의 새로운 플레이어는 '콜드 스타트'일 수 있습니다. 콜드 스타트는 새로 생성된 작업자에 대한 첫 번째 요청이 처리될 때 시작됩니다. 이 상황에서는 실제 요청을 처리하기 전에 언어 런타임 초기화 및 서비스 구성 초기화가 필요합니다. 콜드 스타트와 관련된 예측 불가능성과 느린 실행은 클라우드 서비스의 서비스 수준 계약을 위반할 수 있습니다. 그렇다면 점점 커지는 우려에 어떻게 대응할 수 있을까요?

기본 이미지: 시작 시간 및 메모리 공간 최적화

콜드 스타트의 비효율성을 해결하기 위해 지점 분석, 빌드 시 애플리케이션 초기화, 힙 스냅샷 및 사전 (AOT) 컴파일과 관련된 새로운 접근 방식이 개발되었습니다. 이 방법은 모든 Java 클래스가 미리 결정되고 빌드 시 액세스 가능해야 한다는 폐쇄형 가정에 따라 작동합니다. 이 단계에서는 포괄적인 지점 분석을 통해 도달 가능한 모든 프로그램 요소(클래스, 메소드, 필드)를 결정하여 필수 Java 메소드만 컴파일되도록 합니다.

애플리케이션의 초기화 코드는 런타임이 아닌 빌드 프로세스 중에 실행될 수 있습니다. 이를 통해 Java 객체의 사전 할당과 복잡한 데이터 구조의 구성이 가능하며, 그런 다음 "이미지 힙"을 통해 런타임에 사용할 수 있게 됩니다. 이 이미지 힙은 실행 파일 내에 통합되어 애플리케이션 시작 시 즉시 가용성을 제공합니다.
안정된 상태(고정점)에 도달할 때까지 포인트-투 분석 및 스냅샷의 반복 실행이 계속되어 시작 시간과 리소스 소비가 모두 최적화됩니다.

상세한 작업 흐름

우리 시스템의 입력은 Java, Scala 또는 Kotlin과 같은 언어에서 유래될 수 있는 Java 바이트코드입니다. 이 프로세스는 애플리케이션, 해당 라이브러리, JDK 및 VM 구성 요소를 균일하게 처리하여 운영 체제 및 아키텍처에 특정한 기본 실행 파일("네이티브 이미지"라고 함)을 생성합니다. 구축 프로세스에는 고정 지점에 도달할 때까지 반복 지점 분석 및 힙 스냅샷이 포함되어 애플리케이션이 등록된 콜백을 통해 적극적으로 참여할 수 있습니다. 이러한 단계를 통칭하여 네이티브 이미지 빌드 프로세스라고 합니다(그림 1)

그림 1 – 네이티브 이미지 빌드 프로세스(출처: redhat.com)

포인트 분석

런타임 중 클래스, 메소드 및 필드의 연결 가능성을 확인하기 위해 포인트-투(point-to) 분석을 사용합니다. Point-to 분석은 애플리케이션의 주요 메서드 등 모든 진입점에서 시작하여 고정된 지점에 도달할 때까지 전이적으로 도달 가능한 모든 메서드를 반복적으로 순회합니다(그림 2).

그림 2 – 포인트-분석

우리의 포인트-투(point-to) 분석은 컴파일러의 프런트 엔드를 활용하여 Java 바이트코드를 컴파일러의 상위 수준 중간 표현으로 구문 분석합니다(IR). 이어서 IR은 유형 흐름 그래프로 변환됩니다. 이 그래프에서 노드는 객체 유형에 대해 작동하는 명령을 나타내고 가장자리는 정의에서 사용법을 가리키는 노드 간의 방향성 사용 가장자리를 나타냅니다. 각 노드는 노드에 도달할 수 있는 유형 목록과 널 정보로 구성된 유형 상태를 유지합니다. 유형 상태는 사용 가장자리를 통해 전파됩니다. 노드의 유형 상태가 변경되면 이 변경 사항이 모든 용도로 전파됩니다. 중요한 점은 유형 상태가 확장만 가능하다는 것입니다. 새로운 유형이 유형 상태에 추가될 수 있지만 기존 유형은 제거되지 않습니다. 이 메커니즘은
분석은 궁극적으로 고정점으로 수렴되어 종료됩니다.

초기화 코드 실행

포인트-투 분석은 로컬 고정 포인트에 도달할 때 초기화 코드의 실행을 안내합니다. 이 코드는 클래스 이니셜라이저와 기능 인터페이스를 통해 빌드 시 실행되는 사용자 지정 코드 일괄 처리라는 두 가지 별도 소스에서 원본을 찾습니다.

1. 클래스 초기화 프로그램: 모든 Java 클래스에는 정적 필드를 초기화하는 메소드로 표시되는 클래스 초기화 프로그램이 있을 수 있습니다. 개발자는 빌드 타임과 런타임 중 어느 클래스를 초기화할지 선택할 수 있습니다.

2. 명시적 콜백: 개발자는 분석 단계 전, 도중, 후에 실행되는 시스템에서 제공하는 후크를 통해 사용자 정의 코드를 구현할 수 있습니다.

다음은 당사 시스템과의 통합을 위해 제공되는 API입니다.

Passive API(현재 분석상태 조회)

boolean isReachable(Class<?> clazz);

boolean isReachable(Field field);

boolean isReachable(Executable method);

자세한 내용은 QueryReachabilityAccess를 참조하세요

활성 API(분석 상태 변경에 대한 콜백 등록):

void registerReachabilityHandler(Consumer<DuringAnalysisAccess> callback, Object... elements);

void registerSubtypeReachabilityHandler(BiConsumer<DuringAnalysisAccess, Class<?>> callback, Class<?> baseClass);

void registerMethodOverrideReachabilityHandler(BiConsumer<DuringAnalysisAccess, Executable> callback, Executable baseMethod);

자세한 내용은 BeforeAnalyticAccess를 참고하세요

이 단계에서 애플리케이션은 객체 할당 및 대규모 데이터 구조 초기화와 같은 사용자 정의 코드를 실행할 수 있습니다. 중요한 점은 초기화 코드가 현재 지점-분석 상태에 액세스할 수 있어 유형, 메서드 또는 필드의 연결 가능성에 관한 쿼리를 가능하게 한다는 것입니다. 이는 WhileAnalyticAccess에서 제공하는 다양한 isReachable() 메서드를 사용하여 수행됩니다. 이 정보를 활용하여 애플리케이션은 도달 가능한 애플리케이션 세그먼트에 최적화된 데이터 구조를 구성할 수 있습니다.

힙 스냅샷

마지막으로 힙 스냅샷은 정적 필드와 같은 루트 포인터를 따라 개체 그래프를 구성하여 도달 가능한 모든 개체에 대한 포괄적인 보기를 구축합니다. 그런 다음 이 그래프는 기본 이미지의
이미지 힙을 사용하여 시작 시 애플리케이션의 초기 상태가 효율적으로 로드되도록 합니다.

연결 가능한 객체의 전이적 폐쇄를 생성하기 위해 알고리즘은 객체 필드를 순회하고 리플렉션을 사용하여 해당 값을 읽습니다. 이미지 빌더가 Java 환경 내에서 작동한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 순회 중에는 지점 분석에서 "읽음"으로 표시된 인스턴스 필드만 고려됩니다. 예를 들어, 클래스에 두 개의 인스턴스 필드가 있지만 그 중 하나가 읽음으로 표시되지 않은 경우 표시되지 않은 필드를 통해 접근할 수 있는 객체는 이미지 힙에서 제외됩니다.

이전에 포인트 분석을 통해 클래스가 식별되지 않은 필드 값을 발견하면 해당 클래스가 필드 유형으로 등록됩니다. 이 등록을 통해 포인트-투 분석의 후속 반복에서 새로운 유형이 유형 흐름 그래프의 모든 필드 읽기 및 전이적 사용에 전파됩니다.

아래 코드 조각은 힙 스냅샷의 핵심 알고리즘을 간략하게 설명합니다.

Declare List worklist := []
Declare Set reachableObjects := []

Function BuildHeapSnapshot(PointsToState pointsToState)
For Each field in pointsToState.getReachableStaticObjectFields()
Call AddObjectToWorkList(field.readValue())
End For

    For Each method in pointsToState.getReachableMethods()
        For Each constant in method.embeddedConstants()
            Call AddObjectToWorkList(constant)
        End For
    End For

    While worklist.isNotEmpty
        Object current := Pop from worklist
        If current Object is an Array
            For Each value in current
                Call AddObjectToWorkList(value)
                Add current.getClass() to pointsToState.getObjectArrayTypes()
            End For
        Else
            For Each field in pointsToState.getReachableInstanceObjectFields(current.getClass())
                Object value := field.read(current)
                Call AddObjectToWorkList(value)
                Add value.getClass() to pointsToState.getFieldValueTypes(field)
            End For
        End If
    End While
    Return reachableObjects
End Function

요약하면 힙 스냅샷 알고리즘은 도달 가능한 객체와 해당 필드를 체계적으로 순회하여 힙의 스냅샷을 효율적으로 구성합니다. 이렇게 하면 관련 개체만 이미지 힙에 포함되어 네이티브 이미지의 성능과 메모리 공간이 최적화됩니다.

결론

결론적으로 힙 스냅샷 프로세스는 네이티브 이미지 생성에 중요한 역할을 합니다. 도달 가능한 객체와 해당 필드를 체계적으로 탐색함으로써 힙 스냅샷 알고리즘은 정적 필드와 같은 루트 포인터에서 도달 가능한 객체의 전이적 폐쇄를 나타내는 객체 그래프를 구성합니다. 그런 다음 이 개체 그래프는 네이티브 이미지에 이미지 힙으로 포함되어 네이티브 이미지 시작 시 초기 힙 역할을 합니다.

프로세스 전반에 걸쳐 알고리즘은 분석할 지점의 상태에 따라 이미지 힙에 포함하는 것과 관련된 객체와 필드를 결정합니다. 지점 분석에서 "읽음"으로 표시된 개체 및 필드는 고려되지만 표시되지 않은 엔터티는 제외됩니다. 또한 이전에 볼 수 없었던 유형이 발견되면 알고리즘은 이후 포인트 분석 반복에서 전파되도록 해당 유형을 등록합니다.

전체적으로 힙 스냅샷은 필요한 객체만 이미지 힙에 포함되도록 하여 네이티브 이미지의 성능과 메모리 사용량을 최적화합니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 네이티브 이미지 실행의 효율성과 신뢰성을 향상시킵니다.

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