OpenJ9项目中MonitorContendedEntered事件处理的优化与修复
在OpenJ9虚拟机的最新开发中,开发团队发现并修复了一个与JVMTI(Java虚拟机工具接口)事件监控相关的重要问题。这个问题涉及MonitorContendedEntered事件的正确处理,特别是在启用了YieldPinnedVirtualThreads(JEP491)特性的情况下。
问题背景
当Java应用程序中的线程尝试进入一个已被其他线程持有的同步块时,JVMTI会生成MonitorContendedEntered事件。这个事件对于性能监控和调试工具非常重要,它可以帮助开发者识别潜在的锁竞争问题。
在JDK24版本的测试过程中,开发团队发现serviceability/jvmti/events/MonitorContendedEntered/mcontentered01测试用例在启用YieldPinnedVirtualThreads特性时会失败。这个特性是JEP491引入的,它允许虚拟线程在遇到锁竞争时主动让出CPU资源。
问题表现
测试失败的具体表现是MonitorContendedEntered事件的数量不符合预期。测试期望只收到一个事件,但实际上收到了两个事件。从日志中可以看到:
- 第一个事件发生在线程状态为BLOCKED_ON_MONITOR_ENTER时
- 第二个事件发生在线程状态变为RUNNABLE后
这种重复事件的情况会导致依赖这些事件的监控工具产生错误的分析结果。
技术分析
深入分析后发现,问题根源在于虚拟线程的调度机制与JVMTI事件处理的交互。当启用YieldPinnedVirtualThreads特性时:
- 虚拟线程在遇到锁竞争时会主动让出CPU
- 这种让出行为触发了额外的状态转换
- 状态转换过程中错误地触发了重复的MonitorContendedEntered事件
本质上,这是虚拟线程的新调度机制与传统JVMTI事件处理逻辑之间的不兼容问题。
解决方案
开发团队通过PR#21585修复了这个问题。修复的核心内容包括:
- 重新梳理了虚拟线程状态转换与JVMTI事件触发的关系
- 确保在YieldPinnedVirtualThreads场景下不会重复触发事件
- 保持了与原有非虚拟线程行为的一致性
修复后,测试用例能够正确通过,验证了解决方案的有效性。
技术意义
这个修复不仅解决了一个具体的测试失败问题,更重要的是:
- 完善了OpenJ9对虚拟线程的支持
- 确保了JVMTI工具在虚拟线程环境下的可靠性
- 为未来更多虚拟线程特性的引入奠定了坚实基础
对于使用JVMTI进行性能监控或调试工具开发的开发者来说,这个修复意味着他们可以放心地在启用了YieldPinnedVirtualThreads特性的环境中使用这些工具,而不用担心事件重复或丢失的问题。
结论
OpenJ9团队通过这次修复展示了他们对Java虚拟机可靠性的持续承诺。随着虚拟线程特性的不断演进,类似的底层交互问题可能会继续出现,但这次修复为处理这类问题提供了一个良好的范例。开发者现在可以更有信心地在生产环境中使用这些先进的线程特性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C067
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00