OpenJ9虚拟机中虚拟线程反射测试超时问题解析
2025-06-24 22:27:14作者:牧宁李
问题背景
在OpenJ9虚拟机的JDK24版本测试过程中,发现java/lang/Thread/virtual/Reflection测试用例出现超时现象。通过分析线程堆栈信息,可以观察到虚拟线程相关的关键方法调用链出现了阻塞情况。
技术分析
从测试日志中可以看到,主要存在三个关键线程状态:
- 线程池工作线程:处于TIMED_WAITING状态,等待任务调度
- 虚拟线程解阻塞线程:处于RUNNABLE状态,尝试获取需要解阻塞的虚拟线程列表
- 代理VM线程:处于WAITING状态,等待虚拟线程join操作完成
核心问题出现在虚拟线程的解阻塞机制上。测试用例通过反射调用虚拟线程的相关方法时,由于OpenJ9当时尚未完整实现JEP 491规范中的虚拟线程固定(pinning)功能,导致unblockVirtualThreads和takeVirtualThreadListToUnblock这两个关键方法无法正常工作。
解决方案
该问题的根本解决依赖于OpenJ9对JEP 491规范的完整实现,特别是虚拟线程固定机制的支持。实现方案包括:
- 基础VM修改:添加虚拟线程固定支持的基础设施
- GC策略协调:确保nogc等策略与虚拟线程机制兼容
- VM-JIT协调:优化即时编译器对虚拟线程的处理
在实现这些修改后,测试用例可以通过特定的JVM参数组合(如-Xint -Xgcpolicy:nogc -XX:+YieldPinnedVirtualThreads)成功运行。这表明虚拟线程的反射操作现在能够正确处理线程状态转换和解阻塞流程。
技术意义
这个问题的解决标志着OpenJ9在虚拟线程支持方面的重要进展。虚拟线程作为现代Java并发编程的重要特性,其反射API的稳定性对于开发者构建高并发应用至关重要。通过完善虚拟线程的固定和解阻塞机制,OpenJ9进一步提升了与标准JDK的兼容性和自身的可靠性。
结论
OpenJ9团队通过系统性地实现JEP 491规范,不仅解决了这个特定的反射测试超时问题,更重要的是为虚拟线程在OpenJ9上的稳定运行奠定了坚实基础。这一改进将使开发者能够更自信地在OpenJ9虚拟机上使用Java最新的并发编程特性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1