Java x Spring Boot Warm up

2024/10/27 Presentation for JJUG CCC 2024 Fall
登壇資料

イベント：
https://jjug.doorkeeper.jp/events/177443

Web版のスライド：
https://kazu-kichi-67.github.io/slidev-jjug-ccc-2024-fall/1

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■リンク集

ライフサイクルの図　出典元：
https://shipilev.net/talks/j1-Oct2011-21682-benchmarking.pdf

Liveness and Readiness Probes with Spring Boot：
https://spring.io/blog/2020/03/25/liveness-and-readiness-probes-with-spring-boot

Liveness, Readiness, and Startup Probes：
https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/liveness-readiness-startup-probes/

Interface BeanFactory：
https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/javadoc-api/org/springframework/beans/factory/BeanFactory.html

Bean Scopes：
https://docs.spring.io/spring-framework/reference/core/beans/factory-scopes.html

Class AbstractRoutingDataSource：
https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/javadoc-api/org/springframework/jdbc/datasource/lookup/AbstractRoutingDataSource.html

JEP 310: Application Class-Data Sharing：
https://openjdk.org/jeps/310

JEP 341: Default CDS Archives：
https://openjdk.org/jeps/341

JEP 350: Dynamic CDS Archives：
https://openjdk.org/jeps/350

Class Data Sharing：
https://docs.spring.io/spring-boot/reference/packaging/class-data-sharing.html

GraalVM：
https://www.graalvm.org/

Introducing GraalVM Native Images：
https://docs.spring.io/spring-boot/reference/packaging/native-image/introducing-graalvm-native-images.html

Libraries and Frameworks Tested with Native Image：
https://www.graalvm.org/native-image/libraries-and-frameworks/

CRaC Project：
https://wiki.openjdk.org/display/crac

CRaC/docs：
https://github.com/CRaC/docs

Checkpoint and Restore With the JVM：
https://docs.spring.io/spring-boot/reference/packaging/checkpoint-restore.html#packaging.checkpoint-restore

SnapStart で AWS Lambda 関数の Java コールドスタートを削減する：
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/reducing-java-cold-starts-on-aws-lambda-functions-with-snapstart/

Project Leyden：
https://openjdk.org/projects/leyden/

Leyden Early Access Release：
https://github.com/openjdk/leyden/blob/leyden-ea1-release-notes/README.md

Transcript

1. Java x Spring Boot製アプリケーションの コールドスタートに立ち向かう！ 〜暖機運転のアプローチいろいろやってみた〜 2024/10/27 Presentation for JJUG CCC 2024 Fall @kazu_kichi_67
2. #jjug_ccc #jjug_ccc_j
3. 自己紹介 Name - @kazu_kichi_67 Company - 中堅独立系SIer Skills - Java / Spring Boot / Scrum Master / DDD / Clean Architecture / etc… Hobby - フットサル / 爬虫類 / キャンプ / サウナ / ウイスキー / クラフトビール / etc…
4. 本題に入る前に準備
5. 背景 ECサイトにおけるカート決済システムのリプレイス案件 Java 21 Spring Boot 3系 Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service） Domain-Driven Design Onion Architecture バックエンドのAPIアプリケーション
6. なんか、最初のリクエストだけ 異常に遅くない・・？？
7. 地味に困ってる人多い気がするけど、 情報少ないな・・
8. 「情報は発信する人に集まる」 よし、登壇しよう！！
9. アジェンダ 話すこと コールドスタートと暖機運転について 自力で頑張る暖機運転のアプローチ ランタイムが提供するアプローチ 話さないこと 各アプローチの詳細な説明 コールドスタート問題に対する銀の弾丸 背景によって最適解は異なるため、各々で計測・検証をお願いします 🙏
10. アジェンダ 話すこと コールドスタートと暖機運転について 自力で頑張る暖機運転のアプローチ ランタイムが提供するアプローチ 話さないこと 各アプローチの詳細な説明 コールドスタート問題に対する銀の弾丸 背景によって最適解は異なるため、各々で計測・検証をお願いします 🙏
11. コールドスタートとは何か？ スタートアップ：アプリケーションが起動するまでの時間 ウォームアップ：ピークパフォーマンスに達するまでの時間 スタートアップ + ウォームアップ => コールドスタート
12. コールドスタートとは何か？ スタートアップ：アプリケーションが起動するまでの時間 ウォームアップ：ピークパフォーマンスに達するまでの時間 スタートアップ + ウォームアップ => コールドスタート
13. ウォームアップの段階 初回リクエスト特有の遅延： 1回のリクエストでそこそこ効く JITコンパイラ（Just In Time Compile）による最適化： 一般的にC1で数千、C2で3万回 程度のリクエストが必要 レイテンシーの遷移イメージ Request Time
14. ウォームアップの段階 初回リクエスト特有の遅延： 1回のリクエストでそこそこ効く JITコンパイラ（Just In Time Compile）による最適化： 一般的にC1で数千、C2で3万回 程度のリクエストが必要 レイテンシーの遷移イメージ Request Time
15. ウォームアップの重要性 アプリケーションの生存時間は短くなっている コンテナやサーバレスの普及 Podの再起動、オートスケールアップ アジャイル開発による、高速なリリースサイクル 恩恵よりもデメリットが目立つようになってきた
16. ウォームアップの重要性 アプリケーションの生存時間は短くなっている コンテナやサーバレスの普及 Podの再起動、オートスケールアップ アジャイル開発による、高速なリリースサイクル 恩恵よりもデメリットが目立つようになってきた
17. どうやって暖機するのか？ ユーザーからのリクエストを受け付ける前に、実際にAPIを呼び出してあげる 一例として、 Spring Boot Actuatorでアプリケーションの状態を可視化 KubernetesのStartup Probeでリクエストを投げる 参照系は比較的容易、では更新系は？ 参考 Liveness and Readiness Probes with Spring Boot Liveness, Readiness, and Startup Probes
18. どうやって暖機するのか？ ユーザーからのリクエストを受け付ける前に、実際にAPIを呼び出してあげる 一例として、 Spring Boot Actuatorでアプリケーションの状態を可視化 KubernetesのStartup Probeでリクエストを投げる 参照系は比較的容易、では更新系は？ 参考 Liveness and Readiness Probes with Spring Boot Liveness, Readiness, and Startup Probes
19. どうやって暖機するのか？ ユーザーからのリクエストを受け付ける前に、実際にAPIを呼び出してあげる 一例として、 Spring Boot Actuatorでアプリケーションの状態を可視化 KubernetesのStartup Probeでリクエストを投げる 参照系は比較的容易、では更新系は？ 参考 Liveness and Readiness Probes with Spring Boot Liveness, Readiness, and Startup Probes
20. 自力で頑張るアプローチ
21. 繰り返し呼べるように環境を整える 注文APIについて考えてみる 暖機用のユーザ、商品を準備する 自動で注文をキャンセルする仕組みが必要 キャンセルを繰り返すユーザに対して罰則があればその対象外とする 検索に載せないなど、一般ユーザには買えない仕組みが欲しい 計測や分析側への影響も考慮する必要あり などなど・・・
22. ❌ めっちゃつらい 🤮
23. 特殊ルートの実装 コードサンプル 1 @Repository 2 public class OrderRepositoryImpl implements OrderRepository { 3 public OrderId create(Order order) { 4 if (order.userId().isWarmup()) { 5 // 暖機運転用の特殊ルート 6 return OrderId.ofWarmup(); 7 } else { 8 // 注文作成 9 } 10 } 11 }
24. 特殊ルートの実装 コードサンプル 4 if (order.userId().isWarmup()) { 5 // 暖機運転用の特殊ルート 6 return OrderId.ofWarmup(); 1 @Repository 2 public class OrderRepositoryImpl implements OrderRepository { 3 public OrderId create(Order order) { 7 } else { 8 // 注文作成 9 } 10 } 11 }
25. 特殊ルートの実装 メリ/デメ ⭕️ 最も手軽ですぐに始められる 🔺 特殊ルートから先は暖機されないため、その分効果が小さい ❌ 実装・メンテナンスコスト大 ビジネスロジック（ドメインモデル）に余計な関心ごとが入り込む
26. 特殊ルートの実装 メリ/デメ ⭕️ 最も手軽ですぐに始められる 🔺 特殊ルートから先は暖機されないため、その分効果が小さい ❌ 実装・メンテナンスコスト大 ビジネスロジック（ドメインモデル）に余計な関心ごとが入り込む
27. 特殊ルートの実装 メリ/デメ ⭕️ 最も手軽ですぐに始められる 🔺 特殊ルートから先は暖機されないため、その分効果が小さい ❌ 実装・メンテナンスコスト大 ビジネスロジック（ドメインモデル）に余計な関心ごとが入り込む 一言メモ 本当にクリティカルな時にだけ、小規模かつ暫定的に導入しましょう
28. Dynamic Dependency Injection コードサンプル Interface BeanFactory Bean Scopes 1 @Configuration 2 @RequiredArgsConstructor 3 public class WarmupConfiguration { 4 private final BeanFactory beanFactory; 5 private final WarmupService warmupService; 6 7 @Bean 8 @Primary 9 @Scope(value = "prototype", proxyMode = ScopedProxyMode.INTERFACES) 10 public OrderRepository orderRepository() { 11 return beanFactory.getBean(warmupService.getMode() + "OrderRepository", OrderRepository.class); 12 } 13 }
29. Dynamic Dependency Injection コードサンプル Interface BeanFactory Bean Scopes 4 private final BeanFactory beanFactory; 7 @Bean 8 @Primary 9 @Scope(value = "prototype", proxyMode = ScopedProxyMode.INTERFACES) 10 public OrderRepository orderRepository() { 11 return beanFactory.getBean(warmupService.getMode() + "OrderRepository", OrderRepository.class); 12 } 1 @Configuration 2 @RequiredArgsConstructor 3 public class WarmupConfiguration { 5 private final WarmupService warmupService; 6 13 }
30. Dynamic Dependency Injection メリ/デメ ⭕️ 暖機の関心ごとをクラス毎に切り離せる 🔺 切り替えたクラスから先のコードが異なるため、その分効果が小さい 🔺 実装・メンテナンスコスト中 ❌ 該当クラスが呼び出される度にDIされる
31. Dynamic Dependency Injection メリ/デメ ⭕️ 暖機の関心ごとをクラス毎に切り離せる 🔺 切り替えたクラスから先のコードが異なるため、その分効果が小さい 🔺 実装・メンテナンスコスト中 ❌ 該当クラスが呼び出される度にDIされる
32. Dynamic Dependency Injection メリ/デメ ⭕️ 暖機の関心ごとをクラス毎に切り離せる 🔺 切り替えたクラスから先のコードが異なるため、その分効果が小さい 🔺 実装・メンテナンスコスト中 ❌ 該当クラスが呼び出される度にDIされる 一言メモ 特殊ルートだらけになりそうな時に選択肢になりうる
33. Dynamic Data Source コードサンプル ① Class AbstractRoutingDataSource 1 @Component 2 @RequiredArgsConstructor 3 public class DynamicRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource { 4 private final WarmupService warmupService; 5 6 @Override 7 protected Object determineCurrentLookupKey() { 8 return warmupService.getMode(); 9 } 10 }
34. Dynamic Data Source コードサンプル ① Class AbstractRoutingDataSource 3 public class DynamicRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource { 6 @Override 7 protected Object determineCurrentLookupKey() { 1 @Component 2 @RequiredArgsConstructor 4 private final WarmupService warmupService; 5 8 return warmupService.getMode(); 9 } 10 }
35. Dynamic Data Source コードサンプル ② 1 @Configuration 2 @RequiredArgsConstructor 3 public class DynamicDataSourceConfiguration { 4 private final DynamicRoutingDataSource dynamicRoutingDataSource; 5 6 ・・・ 7 8 @Bean 9 @Primary 10 public DataSource dataSource() { 11 Map<Object, DataSource> dataSources = new LinkedHashMap<>(); 12 dataSources.put(WarmupMode.PROD, prodDataSource()); 13 dataSources.put(WarmupMode.WARMUP, warmupDataSource()); 14 15 dynamicRoutingDataSource.setTargetDataSources(dataSources); 16 dynamicRoutingDataSource.setDefaultTargetDataSource(prodDataSource()); 17 18 return dynamicRoutingDataSource; 19 } 20 }
36. Dynamic Data Source コードサンプル ② 12 dataSources.put(WarmupMode.PROD, prodDataSource()); 13 dataSources.put(WarmupMode.WARMUP, warmupDataSource()); 14 15 dynamicRoutingDataSource.setTargetDataSources(dataSources); 1 @Configuration 2 @RequiredArgsConstructor 3 public class DynamicDataSourceConfiguration { 4 private final DynamicRoutingDataSource dynamicRoutingDataSource; 5 6 ・・・ 7 8 @Bean 9 @Primary 10 public DataSource dataSource() { 11 Map<Object, DataSource> dataSources = new LinkedHashMap<>(); 16 dynamicRoutingDataSource.setDefaultTargetDataSource(prodDataSource()); 17 18 return dynamicRoutingDataSource; 19 } 20 }
37. Dynamic Data Source メリ/デメ ⭕️ データを自由に準備できるため、暖機の自由度が高い ⭕️ 暖機効果が大きい ⭕️ 実装・メンテナンスコスト小 ❌ インフラの整備が必要
38. Dynamic Data Source メリ/デメ ⭕️ データを自由に準備できるため、暖機の自由度が高い ⭕️ 暖機効果が大きい ⭕️ 実装・メンテナンスコスト小 ❌ インフラの整備が必要
39. Dynamic Data Source メリ/デメ ⭕️ データを自由に準備できるため、暖機の自由度が高い ⭕️ 暖機効果が大きい ⭕️ 実装・メンテナンスコスト小 ❌ インフラの整備が必要 一言メモ ややトリッキーではあるが、インフラ構築さえできれば色々なユースケースに対応でき そう
40. 前半のまとめ 特殊ルート Dynamic Dependency Injection Dynamic Data Source 暖機効果 🔺 中 🔺 中 ⭕️ 大 実装・メンテナンスコスト ❌ 大 🔺 中 ⭕️ 小 その他 ⭕️ 手軽 ⭕️ クラス毎に切り替え可能 ⭕️ 暖機の自由度が高い ❌ 都度DIあり ❌ インフラ整備の必要あり
41. 前半のまとめ 特殊ルート Dynamic Dependency Injection Dynamic Data Source 暖機効果 🔺 中 🔺 中 ⭕️ 大 実装・メンテナンスコスト ❌ 大 🔺 中 ⭕️ 小 その他 ⭕️ 手軽 ⭕️ クラス毎に切り替え可能 ⭕️ 暖機の自由度が高い ❌ 都度DIあり ❌ インフラ整備の必要あり 結論 どのアプローチもデメリット（痛み）を伴う
42. ランタイムが提供する アプローチ
43. Class Data Sharing（CDS） Java JEP 310: Application Class-Data Sharing Java 10で導入された、手動でアーカイブを作成する仕組み JEP 341: Default CDS Archives Java 12で導入された、ユーザの操作なしにデフォルトでCDSが有効になる機能 JEP 350: Dynamic CDS Archives Java 13で導入された、アプリケーション終了時にアーカイブを作成してくれる仕組み Spring Boot Class Data Sharing spring.context.exit=onRefresh は3.2以降、 jarmode=tools extract は3.3以降で利用可能
44. Class Data Sharing（CDS） 出典元: https://shipilev.net/talks/j1-Oct2011-21682-benchmarking.pdf
45. Class Data Sharing（CDS） メリ/デメ ⭕️ 起動時間の削減 ⭕️ 初回リクエストの遅延緩和 ⭕️ 制限事項が少なく、導入コストは低め 🔺 ピークパフォーマンスに達するまでの時間へのアプローチではない 🔺 後述のアプローチに比べると効果は控えめ 実体験で約30%ほどの削減効果がありました
46. Class Data Sharing（CDS） メリ/デメ ⭕️ 起動時間の削減 ⭕️ 初回リクエストの遅延緩和 ⭕️ 制限事項が少なく、導入コストは低め 🔺 ピークパフォーマンスに達するまでの時間へのアプローチではない 🔺 後述のアプローチに比べると効果は控えめ 実体験で約30%ほどの削減効果がありました
47. Native化（GraalVM） GraalVM AOTコンパイル（Ahead of Time Compile）: 事前にネイティブコードにコンパイルする Spring Boot Introducing GraalVM Native Images 3.0以降で利用可能
48. Native化（GraalVM） 出典元: https://shipilev.net/talks/j1-Oct2011-21682-benchmarking.pdf
49. Native化（GraalVM） メリ/デメ ⭕️ 起動時間の大幅な削減 ⭕️ 起動直後からピークパフォーマンス 🔺 利用しているライブラリがちゃんと動くかは要検証 Libraries and Frameworks Tested with Native Image 🔺 コンパイルに時間がかかり、開発体験が変わる ❌ アプリケーションの規模などにもよるが、移行のハードルは高め リフレクションのように実行時に決まる要素については、コンパイル時に明示的に指 定する必要がある
50. Native化（GraalVM） メリ/デメ ⭕️ 起動時間の大幅な削減 ⭕️ 起動直後からピークパフォーマンス 🔺 利用しているライブラリがちゃんと動くかは要検証 Libraries and Frameworks Tested with Native Image 🔺 コンパイルに時間がかかり、開発体験が変わる ❌ アプリケーションの規模などにもよるが、移行のハードルは高め リフレクションのように実行時に決まる要素については、コンパイル時に明示的に指 定する必要がある
51. CRaC(Coordinated Restore at Checkpoint) Java CRaC Project、CRaC/docs アプリケーションのチェックポイントを作成し、復元する形で起動できる 現時点だと、Azul Zulu、Liberica JDKで利用可能 Spring Boot Checkpoint and Restore With the JVM spring.context.checkpoint=onRefresh は3.2以降で利用可能 活用事例 SnapStart で AWS Lambda 関数の Java コールドスタートを削減する
52. CRaC(Coordinated Restore at Checkpoint) Java CRaC Project、CRaC/docs アプリケーションのチェックポイントを作成し、復元する形で起動できる 現時点だと、Azul Zulu、Liberica JDKで利用可能 Spring Boot Checkpoint and Restore With the JVM spring.context.checkpoint=onRefresh は3.2以降で利用可能 活用事例 SnapStart で AWS Lambda 関数の Java コールドスタートを削減する
53. CRaC(Coordinated Restore at Checkpoint) 出典元: https://shipilev.net/talks/j1-Oct2011-21682-benchmarking.pdf
54. CRaC(Coordinated Restore at Checkpoint) メリ/デメ ⭕️ 起動時間の大幅な削減 ⭕️ ピークパフォーマンスに達するまでの時間 チェックポイントの作成タイミングに依存する 🔺 チェックポイント作成時にDB接続やファイルハンドルを閉じる必要がある 🔺 シークレットな情報がスナップショットに含まれるリスクがある ❌ Linux KernelのCheckpoint/Restore in Userspace（CRIU）を利用するため、実行環境 に依存する 特権操作が必要になるため、プラットフォームによっては利用できない
55. CRaC(Coordinated Restore at Checkpoint) メリ/デメ ⭕️ 起動時間の大幅な削減 ⭕️ ピークパフォーマンスに達するまでの時間 チェックポイントの作成タイミングに依存する 🔺 チェックポイント作成時にDB接続やファイルハンドルを閉じる必要がある 🔺 シークレットな情報がスナップショットに含まれるリスクがある ❌ Linux KernelのCheckpoint/Restore in Userspace（CRIU）を利用するため、実行環境 に依存する 特権操作が必要になるため、プラットフォームによっては利用できない
56. Project Leyden Java Project Leyden CDSと事前最適化 (AOT optimization) を活用したアプローチ 起動時間、ピークパフォーマンスまでの時間、メモリの改善を目指している Leyden Early Access Release
57. Project Leyden Java Project Leyden CDSと事前最適化 (AOT optimization) を活用したアプローチ 起動時間、ピークパフォーマンスまでの時間、メモリの改善を目指している Leyden Early Access Release → 有力な選択肢になりそう。 　今後の動向に注目!!
58. まとめ 暖機運転は可能な限り行うのが望ましい。 ただし、自力で頑張るのは痛みが伴う場合があるので、 コストやリスクのトレードオフを考慮し、本当に必要なところだけ導入する コールドスタートに対するランタイムのアプローチは複数存在するが、 こちらもそれぞれ制約があるため、しっかりと見極めた上で選択する Javaの今後の進化に期待しましょう！！
59. まとめ 暖機運転は可能な限り行うのが望ましい。 ただし、自力で頑張るのは痛みが伴う場合があるので、 コストやリスクのトレードオフを考慮し、本当に必要なところだけ導入する コールドスタートに対するランタイムのアプローチは複数存在するが、 こちらもそれぞれ制約があるため、しっかりと見極めた上で選択する Javaの今後の進化に期待しましょう！！
60. まとめ 暖機運転は可能な限り行うのが望ましい。 ただし、自力で頑張るのは痛みが伴う場合があるので、 コストやリスクのトレードオフを考慮し、本当に必要なところだけ導入する コールドスタートに対するランタイムのアプローチは複数存在するが、 こちらもそれぞれ制約があるため、しっかりと見極めた上で選択する Javaの今後の進化に期待しましょう！！
61. End 良いJava Lifeを！ Thank you for listening!