스레드 스택 덤프를 내장하는 방법

자바 응용프로그램의 장애는 크게 2가지로 분류됩니다. 첫번째는 과도한 힙 메모리 사용에 따른 잦은 GC 발생이고, 두번째는 I/O로 인한 블록 혹은 잠금으로 인한 스레드 대기 혹은 교착 문제입니다. 개발 환경에서는 디버거를 통해서 쉽게 WAS나 자바 애플리케이션의 내부 동작을 확인할 수 있지만, 운영 환경에서는 보안 문제로 터미널 접속조차 쉽지 않은 경우가 많습니다.

운영 환경에 JRE 대신 JDK를 설치한 경우라면, 잘 알려진대로 jstack 도구를 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 현재 동작 중인 JVM 프로세스 PID를 매개변수로 넘겨서 실행합니다.

$ jstack <PID>

그러면 아래와 같은 형식으로 스레드 스택이 출력됩니다.

2017-02-01 23:01:35
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.51-b03 mixed mode):

"[iPOJO] pool-5-thread-1" #53 prio=5 os_prio=0 tid=0x000000000428a000 nid=0x7dcd waiting on condition [0x00007f3b2cf74000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
        at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
        - parking to wait for  <0x0000000080c04348> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
        at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
        at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039)
        at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.take(LinkedBlockingQueue.java:442)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1067)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1127)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

"FelixStartLevel" #36 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x000000000263d000 nid=0x7dbc in Object.wait() [0x00007f3b2d67b000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
        at java.lang.Object.wait(Native Method)
        at java.lang.Object.wait(Object.java:502)
        at org.apache.felix.framework.FrameworkStartLevelImpl.run(FrameworkStartLevelImpl.java:283)
        - locked <0x0000000080f65660> (a java.util.ArrayList)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

jstack 덤프는 스레드 이름, 스택, 동작 상태 뿐 아니라, 현재 각 스레드가 소유하고 있는 잠금 인스턴스, 대기하고 있는 인스턴스 정보까지 포함합니다. 이를 확인하면 현재 어떤 이유로 스레드가 대기하고 있는지 진단할 수 있습니다.

그러나 보안 문제로 운영 환경에서 jstack 도구를 실행하기 어렵거나, 진단 정보를 자동으로 수집하려는 경우에는 ThreadMXBean을 사용해서 애플리케이션 자체에 잠금 상태를 포함한 스택 덤프 기능을 내장할 수 있습니다.

JstackHelper.java 전체 코드 보기

ThreadMXBean bean = ManagementFactory.getThreadMXBean();
long[] tids = bean.getAllThreadIds();

writer.write("Thread dump (total=" + tids.length + ")" + LF);
writer.write("------------------------------------------" + LF);

for (ThreadInfo t : bean.getThreadInfo(tids, true, true)) {
  if (t == null)
    continue;

  writer.write("\"" + t.getThreadName() + "\" tid=" + t.getThreadId() + ": (state = " + t.getThreadState() + ")" + LF);
  writer.write(mergeStackTrace(t));
  writer.write(LF);
}

그런데 스레드 풀을 활용하는 경우 보통 스레드 풀을 대표하는 이름만 부여되기 때문에 스택 덤프를 봐도 현재 실행 중인 작업의 맥락을 쉽게 식별하기 어려운 경우가 종종 있습니다. 많은 개발자들이 스레드 이름은 스레드를 생성할 때만 설정할 수 있다고 생각하지만 실제로는 실행 중에 스레드 이름을 임의로 변경할 수 있습니다.

Thread.setName(String name)

따라서 Runnable 혹은 Callable을 구현할 때, 시작 부분에 현재 컨텍스트에 해당하는 문자열을 스레드 이름으로 설정하고, finally 블록으로 원래 스레드 이름을 복구하도록 코딩하면 현장에서 빠르게 장애를 진단하고 대응할 수 있습니다.

로그프레소는 system threads 쿼리를 통해서 스레드 실행 상태를 진단할 수 있는 기능을 제공하며, 외부 시스템이 흔히 연동되는 스트림 엔진에서는 실행 중인 스트림 쿼리 이름을 스레드 이름으로 설정함으로써 필드 엔지니어의 장애 진단을 지원합니다.

예를 들어 인덱스되지 않은 외부 데이터베이스의 테이블을 dblookup 커맨드로 참조하는 경우 낮은 SQL 조회 성능으로 인해 스트림이 JDBC 드라이버 스택에서 소켓 수신을 대기하고 있는 모습을 쉽게 확인할 수 있고, 해당 스트림 쿼리에 설정된 SQL 쿼리를 확인한 후 즉시 대응할 수 있습니다.

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쿼리는 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가

쿼리는 사용자와 데이터베이스를 매개하는 역할을 수행합니다. 응용프로그램을 개발할 때 파일 입출력을 직접 다루는 대신 데이터베이스를 사용하는 이유는 의도하는 데이터 처리 결과를 간단하게 얻을 수 있기 때문인데요. 쿼리를 사용하면 프로그램 코드를 작성하는 것에 비해 같은 작업을 훨씬 짧게 표현할 수 있습니다. 예를 들어 웹 로그에서 클라이언트 IP별 다운로드 트래픽 총량을 계산하려면 아래와 같은 과정을 거쳐야 합니다. 웹 로그는 아래와 같은 형식으로 기록됩니다. ``` 110.70.47.162 - - [23/May/2020:13:24:22 +0900] "GET /static/images/favicon.png HTTP/1.1" 200 57692 "-" "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_4 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) CriOS/81.0.4044.124 Mobile/15E148 Safari/604.1" 849 ``` 1. 웹 로그 파일을 연다. 2. IP와 정수로 구성된 해시테이블을 초기화한다. 3. 웹 로그 파일을 개행 문자로 분리해서 행 단위로 읽어들인다. 1. 웹 로그에서 클라이언트 IP와 전송량에 해당되는 문자열을 추출한다. 2. 전송량 문자열을 정수로 변환한다. 3. 해시테이블에서 클라이언트 IP를 조회한다. 4. 기존 누적값과 현재 전송량을 합산하여 클라이언트 IP와 전송량의 쌍을 다시 해시테이블에 넣는다. 4. 파일 끝을 만나면 해시테이블의 모든 클라이언트 IP 키를 순회하면서 결과를 출력한다. 5. 웹 로그 파일을 닫는다. 프로그래밍 언어에 따라 다르지만 파이썬으로는 몇 줄, 자바로는 수십 줄 정도 구현이 필요할 것이고, 클라이언트 IP가 엄청나게 많아서 메모리에 다 올릴 수 없는 상황은 고려하지 않고 있습니다. 만약 일반적인 데이터베이스 테이블에 웹 로그가 파싱되어 저장되어 있는 상태라면 일반적으로 SQL을 이용해서 간단하게 1줄로 쿼리할 수 있습니다. ``` SELECT client_ip, SUM(bytes) FROM weblog GROUP BY client_ip ``` weblog 테이블에 데이터가 정규화된 형태로 존재한다면 로그프레소 쿼리는 아래와 같이 표현합니다. ``` table weblog | stats sum(bytes) by client_ip ``` 일반 데이터베이스는 테이블에 적재되지 않은 데이터를 처리하지 못하지만, 로그프레소는 아래와 같이 추출과 형 변환을 포함하여 모든 데이터 처리를 한 줄로 표현할 수 있습니다. ``` textfile access_log | rex field=line "^(?<client_ip>\S+).* (?<bytes>\S+)$" | eval bytes=long(bytes) | stats sum(bytes) by client_ip ``` ## 쿼리 실행 단계 데이터베이스는 위와 같이 기술한 쿼리 문장을 실제 실행 가능한 코드로 변환해야 합니다. 이 과정은 크게 쿼리 파싱, 최적화, 실행으로 구분합니다. ### 쿼리 파싱 ![Operator Tree](/media/ko/2020-05-25-query-execution/operator_tree.png) 쿼리는 한 줄로 간단하게 표현하였지만 프로그램 코드를 직접 작성한 것과 동일하게 동작하려면 각 기능 단위가 사용자의 의도에 맞게 배치되어야 합니다. 데이터베이스는 이러한 기능 단위를 쿼리 연산자 (Query Operator) 라고 부릅니다. 각 쿼리 연산자는 레코드를 입력 받아서 고유의 데이터 처리를 수행한 후 출력하며, 다음 연산자는 이전 연산자의 출력을 입력으로 받아들입니다. 위의 그림에서 실행 흐름은 아래에서 위로 올라가는 방향으로 표현되어 있는데 이것이 약간 부자연스럽게 느껴질 수 있습니다. 하지만 조인 연산이 포함되는 경우에 하단이 늘어나면서 넓게 배치되고 결과는 하나로 모이게 되므로 트리 형태로 표현하는 것이 유리하고, 그에 맞춰서 실행 흐름은 아래에서 위로 표시하는 것입니다. ### 최적화 데이터베이스는 쿼리를 파싱하여 트리 형태로 만들고 난 후에 이를 논리적, 물리적으로 최적화하는 과정을 수행합니다. 예를 들어, 위의 경우에 집계를 수행하므로 테이블 혹은 파일의 레코드 순서는 중요하지 않습니다. 따라서 병렬화된 테이블 스캔 혹은 파일 스캔으로 변환할 수 있습니다. 이 외에도 타입 추론, 비용 계산, 조인 순서, 필터링 위치 결정은 쿼리 최적화에서 중요한 주제인데 이는 나중에 다시 다루도록 하겠습니다. ![Query Optimizer](/media/ko/2020-05-25-query-execution/query_optimizer.png) ### 실행 최적화를 거치고 나면 최종적으로 쿼리 실행 계획 (Query Plan) 이 완성됩니다. 데이터베이스는 이 쿼리를 실행하는데 어느 정도의 CPU, 메모리, 디스크 자원을 사용할지 결정해야 합니다. 가장 단순하게는 프로그램을 직접 구현해서 실행하듯이 단일 프로세스가 쿼리를 실행할 수 있습니다. **프로세스 모델** PostgreSQL처럼 역사가 오래된 데이터베이스는 프로세스 모델 기반으로 동작합니다. ![Process Model](/media/ko/2020-05-25-query-execution/process_model.png) 프로세스 모델은 클라이언트가 접속하면 새로운 프로세스를 생성해서 할당합니다. 유닉스 프로그래밍 스타일의 오랜 전통이기도 하지만, 공유 메모리를 기반으로 프로세스를 분리하는 이런 실행 모델은 프로그램 오류로 크래시가 발생하더라도 해당 프로세스만 영향을 받기 때문에 상대적으로 장애에 견고합니다. 프로세스가 재시작하더라도 디스크에서 다시 읽어들일 필요 없이 공유 메모리 영역이 그대로 유지되는 장점도 있습니다. IBM DB2, Oracle (11g 이하 버전) 데이터베이스는 이러한 아키텍처로 설계되어 있습니다. 그러나 프로세스를 fork 하는 방식은 상당히 무거운 편입니다. 프로세스 풀링을 통해 어느 정도 단점을 희석시키기는 하지만, 운영체제에 실행을 맡기므로 스케줄링을 세밀하게 관리하기 어렵고 CPU 캐시 활용도 비효율적입니다. **스레드 모델** 로그프레소 쿼리 엔진은 스레드 모델 기반으로 동작합니다. ![Thread Model](/media/ko/2020-05-25-query-execution/thread_model.png) 로그프레소는 쿼리마다 하나의 쿼리 스케줄러 스레드를 실행합니다. 쿼리 스케줄러는 쿼리 실행 계획에서 의존성이 해소된 실행 가능한 태스크를 선별하여 쿼리 태스크를 병렬적으로 실행합니다. 스캔이나 정렬과 같이 실행 성능에 큰 영향을 미치는 요소는 별도의 스레드 풀이 할당되어 있어서, CPU를 최대한 활용하여 빅데이터 쿼리를 실행합니다. 로그프레소 쿼리 엔진은 푸시 모델로 구성되어 있기 때문에, 스캔 스레드의 병렬화가 전체 쿼리의 수행 성능을 좌우합니다. 메모리에 캐시된 페이지를 처리하는 경우 이러한 병렬화는 수 배 이상의 성능 차이를 낼 수 있습니다. 다음 편에서는 Pull 모델과 Push 모델의 장단점을 알아보도록 하겠습니다. ## 레퍼런스 - [PostgreSQL 12 Documentation: 1.2. Architectural Fundamentals](https://www.postgresql.org/docs/12/tutorial-arch.html) - [Oracle 18c Database Concepts: 15 Process Architecture](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/18/cncpt/process-architecture.html#GUID-4B460E97-18A0-4F5A-A62F-9608FFD43664)

2020-05-25

GraalVM 소개

로그프레소 빅데이터 플랫폼은 복잡한 사용자 분석 기능 확장을 지원하기 위하여 2014년 이래 그루비, 자바스크립트 엔진을 내장하여 지원하고 있습니다. 지금까지는 자바스크립트를 구동하는데 Nashorn 엔진을 사용했는데요. 자바 11이 출시되면서 Nashorn은 제거 예정 상태로 변경되었고 GraalVM으로 대체를 권고하고 있습니다. 이번 글에서는 GraalVM에 대한 전반적인 개요를 소개합니다. ## GraalVM 개발 배경 GraalVM은 2005년에 썬 마이크로시스템즈에서 Maxine 가상머신 프로젝트로 시작되었습니다. 자바 가상머신(JVM)은 C++ 언어로 구현되어 있는데, 이 프로젝트의 목표는 자바 가상머신 전체를 자바 언어로 다시 작성하는 것이었습니다. 그러나 모든 코드를 한 번에 다 갈아엎는다는 것이 현실적으로 매우 달성하기 어렵기 때문에, 기존 핫스팟 런타임을 최대한 재사용하면서 플러그인으로 JIT 컴파일러를 끼워넣는 방향으로 선회하여 오늘에 이르렀습니다. ## GraalVM 구성 ![](/media/ko/2020-05-10-graalvm/graal-arch.png) GraalVM JIT 컴파일러는 자바 9 버전에 추가된 JVMCI (JVM 컴파일러 인터페이스)를 이용하여 기존 핫스팟 런타임에 플러그인 되는 구조로 동작합니다. 자바나 스칼라 같은 JVM 기반 언어는 GraalVM JIT 컴파일러의 최적화를 통해 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 그 위에 Truffle 프레임워크가 올라가는데, 이는 자바스크립트, R, 파이썬, 루비 등 JVM 기반이 아닌 기존 언어의 새로운 구현을 지원합니다. ## GraalVM 활용 분야 * 기존 자바 응용 프로그램의 성능 향상 * 트위터의 경우 GraalVM을 적용해서 기존 Scala 코드에 대해 약 20%의 성능 향상 달성 * 다양한 언어 확장 * 자바 코드에서 자바스크립트, R, 파이썬, LLVM IR, 웹 어셈블리 실행 가능 * 각 언어별 라이브러리 활용 가능 (예: R이나 파이썬에서 데이터 분석 후 자바스크립트로 출력) * 고성능이 필요한 모듈을 C/C++로 구현 * 호스트 접근 필터링 기능으로 스크립트 실행 시 보안성 향상 * 네이티브 이미지 생성 * AOT 컴파일을 통해 부팅 시간 단축, 이미지 크기 최소화 * 특히 최근의 컨테이너 기반 마이크로서비스 아키텍처에 활용성 높음 * 기존 언어의 대량 메모리 사용 지원 * 자바 가상머신은 수십 년간 GC를 개선하여 테라바이트 단위의 힙 메모리까지 지원 가능 * GraalVM 기반으로 구현된 기존 언어는 대량 메모리 사용 시나리오도 지원할 수 있음 ## GraalVM 구동 방법 OpenJDK 11 버전 이상을 사용하고 있다면 아래와 같이 부팅 스위치를 추가하여 GraalVM JIT을 활성화 할 수 있습니다. 아래 구성은 Graal JIT만 사용하는 최소 구성입니다: ``` -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+EnableJVMCI --module-path=graalvm --upgrade-module-path=graalvm/compiler.jar ``` 아래 3개의 파일이 graalvm 위치에 있어야 합니다. (20.0.0 버전 기준으로 약 21MB) * [compiler.jar](https://repo1.maven.org/maven2/org/graalvm/compiler/compiler/20.0.0/compiler-20.0.0.jar) * [graal-sdk.jar](https://repo1.maven.org/maven2/org/graalvm/sdk/graal-sdk/20.0.0/graal-sdk-20.0.0.jar) * [truffle-api.jar](https://repo1.maven.org/maven2/org/graalvm/truffle/truffle-api/20.0.0/truffle-api-20.0.0.jar) 시스템 프로퍼티에 아래 속성들이 추가되면 정상적으로 GraalVM이 핫스팟 런타임에 플러그인 된 것입니다. ``` jdk.internal.vm.ci.enabled=true jdk.module.path=graalvm jdk.module.upgrade.path=graalvm/compiler.jar ``` 다음 글에서는 자바스크립트, 파이썬 코드를 실제 구동하는 방법에 대해 알아보겠습니다. ### 레퍼런스 * [Maxine Virtual Machine](https://en.wikipedia.org/wiki/Maxine_Virtual_Machine) * [Running GraalJS on stock JDK11](https://github.com/graalvm/graal-js-jdk11-maven-demo) * [Understanding How Graal Works - a Java JIT Compiler Written in Java](https://chrisseaton.com/truffleruby/jokerconf17/)

2020-05-10