2021 年 6 月 30 日，毕昇 JDK update Q2 版本正式发布，下载方式见文末参考链接。该版本在同步 OpenJDK 社区 8u292/11.0.11 的基础上，还包含如下更新，为用户提供高性能、可用于生产环境的 OpenJDK 发行版。

提供鲲鹏硬件加速的 KAEProvider 支持 DH，RSA 签名等众多算法(毕昇 JDK8)

Jmap 并行扫描优化支持 CMS(毕昇 JDK8, 毕昇 JDK11)

G1 GC 实现 numa-aware 特性(毕昇 JDK8)

G1 GC numa-aware 优化(毕昇 JDK11)

Bug fixes

鲲鹏硬件加速的 KAEProvider(毕昇 JDK8)
KAE（Kunpeng Accelerate Engine）加解密是鲲鹏 920 处理器提供的硬件加速方案，可以显著降低处理器消耗，提高处理器效率. 毕昇 JDK 8u282 为 Java 用户提供 了 KAEProvider，使 Java 开发人员可以直接使用硬件带来的加速效果，但支持算法有限。此版本在 282 的基础上，新增 DH、ECDH、RSA 签名、AES-GCM 等算法，有效提升应用在 HTTPS 中的处理性能。同时提供对国密算法 SM3 和 SM4 的支持，其中 SM4 支持 ECB/CBC/CTR/OFB 模式。

到目前为止，毕昇 JDK 除了默认 Provider 不支持的加密模式外（例如 AES/XTS 模式），已支持 KAE 硬件加速引擎中的所有加解密算法，KAEProvider 具体实现的算法如下： 

实现
KAEProvider 的实现原理在前期已有介绍，详见openEuler 21.03 特性解读 | 毕昇 JDK8 支持鲲鹏硬件加解密特性详解和使用介绍. 简而言之， KAEProvider 通过实现 JDK 中的特定的 SPI(Service Provider Interface)接口支持具体的算法，此版本实现的 SPI 类如下：

除此之外，毕昇 JDK 为用户提供$JAVA_HOME/lib/ext/kaeprovider.conf 文件，方便用户启动或关闭 KAEProvider 中的某些算法，默认启用所有算法，文件内容如下：

用户也可通过打开此文件的日志选项，来查看是否检测到了机器上的 kae 引擎。如果打开了此选项，并在用户的机器上检测到了 kae 引擎，则会将日志写入进程启动目录下的 kae.log 文件，如下所示：

性能测试

测试环境：

CPU: Kunpeng 920

OS: openEuler 20.03

KAE: v1.3.10

JDK: 毕昇 JDK 1.8.0_292

JMH

测试用例请参加毕昇 JDK 代码仓[3].

如下为 DH 的测试结果，可以看到与 JDK 默认的 Provider 相比，当秘钥长度为 2048 时，平均性能提升 360%；当秘钥长度为 4096 时，平均性能提升 460%：

如下为 RSAPSS 签名的测试结果，可以看到与 JDK 默认的 Provider 签名 1k 的数据相比，当秘钥长度为 2048 时，平均性能提升 390%，当秘钥长度为 4096 时，平均性能提升 485%.

HTTPS

服务端 Tomcat: 9.0.46

客户端 Jmeter: 5.4.1

步骤：

Tomcat: 默认 Provider/KAEProvider

Jmeter: 默认 Provider

默认 Provider 的结果如下：

KAEProvider 的结果如下：

结论：与 JDK 默认的 Provider 相比，在 HTTPS 短连接场景下，KAEProvider 可以提升 93%.

Jmap 并行扫描优化支持 CMS(毕昇 JDK8, 毕昇 JDK11)

背景

当前 jmap 采用单线程对 java 堆进行扫描，扫描速度较慢，并且对超大堆进行扫描时（大于 200G），容易引起系统卡死。因此可以通过多线程来进行扫描，减少卡顿时间。之前发布的版本支持了 G1GC 与 ParallelGC 并行扫描，本次发布增加对 CMS GC 的支持。

实现

毕昇 JDK 在社区高版本 jmap 优化回合的基础上，在 cms heap 上部署 CMSHeapBlockClaimer 用来为每个线程分配 heap block,增加了 object_iterate_block 接口用来扫描 block 中的 object，每个线程的扫描结果会在已有的 heap_inspection 模块中的 ParHeapInspectTask 进行合并。具体包含内容如下：

整体扫描策略: 可用的GC线程(active_workers)有两个用来扫描年轻代，一个扫描suvivor区，另一个扫描eden区；剩下的线程全部用来扫描老年代。

GC线程任务划分：在CMSHeap模块中新增CMSHeapBlockClaimer类，提供claim_and_get_block接口用来为每一个线程生成唯一的block_index, GC线程根据block_index来确定自己要扫描的区域。

年轻代扫描策略：年轻代的eden(block_index = 0)跟survivor(block_index = 1)区会被分别当做一个整体的block，GC线程扫描时沿用现有的扫描接口object_iterate。

老年代扫描策略：+ 老年代被分成一个个 1M 大小的 block，block 大小由参数 IterateBlockSize 决定。+ 在 ConcurrentMarkSweepGeneration 中新增 object_iterate_block 方法来扫描 block。

用户可通过在 jmap -histo 后增加 parallel 参数来使用此特性，如下所示：

jmap -histo:live,parallel=3 pid : 指定并行线程数为 3

jmap -histo:live,parallel=0 pid : 使用当前系统可支持的并行线程数（-XX:ParallelGCThreads）

jmap -histo:live,parallel=1 pid : 使用原有的串行扫描

性能测试

测试环境：

CPU: Kunpeng 920

OS: openEuler 20.03

JDK: 毕昇 JDK1.8.0_292、毕昇 JDK11.0.11

在对约 60G 大小的堆进行扫描时，可以看到 JDK8 并行扫描的平均收益在 26%左右，JDK11 并行扫描的平均收益在 31%左右。

G1 GC 实现 NUMA-Aware 特性(毕昇 JDK8)

背景

在 NUMA 架构下，跨 NUMA 节点操作内存相比本 NUMA 节点操作内存时延会成倍增加。OpenJDK 社区在 JDK14 中合入了 G1 GC NUMA-Aware 特性[4]，可以让 JAVA 用户线程尽可能的操作本 NUMA 节点上的内存，可以提高 G1 GC 在 NUMA 架构下的处理性能，但低版本的 JDK8 和 JDK11 不支持该特性。

实现

毕昇 JDK 以前已将社区高版本中的 G1 NUMA-Aware 特性合入到了 11.0.8，此次将该特性回合到 8u292，有效提高 G1 GC 在 NUMA 架构下的处理性能。具体的实现方式为：在配置的 NUMA node 节点(numactl 可以配置，不配置就是所有节点)上，均匀分配 G1 Region，在 Young 区(Eden 和 Survivor)申请 Region 的时候优先选择本节点的 Region。

用户只需要通过打开 UseNUMA 参数即可使用此特性，如下所示：

-XX:+UseG1GC –XX:+UseNUMA

性能测试

SPECjbb 2015 是业界通用的 Java 性能的基准测试[5]，测试结果主要分为 Max 和 Critical，其中 Max 是指最大吞吐量，Critical 是指在在限制响应时间下的吞吐量。这里采用 SPECjbb 对该特性进行测试。

测试环境：

CPU：Kunpeng-920，96核

OS：openEuler20.03

内存：384G

JDK: 毕昇JDK1.8.0_292

SPECjbb配置：GROUP_COUNT=1，TI_JVM_COUNT=4

SPECjbb 的测试结果如下，可以看到与不开启 NUMA 相比，开启 NUMA 后 的性能平均提升 20%+.

G1 GC NUMA-Aware 优化(毕昇 JDK11)

背景

毕昇 JDK11 已在 11.0.8 版本支持 G1 GC Numa-Aware 特性，合入该特性后，G1 都尽量在线程所属的 NUMA node 上去分配内存，当线程所属 Node 上的内存不够分配或者在指定的遍历次数达到后，如果没有获取到所属 node 上的内存时就会随机从空闲的链表上取一个 region，而这种随机选择的不一定是最优的。

实现

上图以华为泰山 200 服务器为例，通过numactl --hardware可以显示 node 间距离值信息，可以看到 node 自身的距离值是 10， node1 与 node2 的距离值是 16，node1 与 node3 的距离值是 32，数值越小，跨 node 的访存速度会更快。基于上面背景描述，毕昇 JDK11.0.11 在毕昇 JDK11.0.10 的基础上，对 G1GC NUMA-Aware 特性访存做了持续优化，通过在遍历 free region 链表时，记录到本 Node 的最小距离的 region，最终将距离本线程所属 Node 最小距离的 region 分配出去（包含本 Node 上的 region，距离为 10），实现内存访问的尽量最优化，达到提升业务性能目的。

用户只需要通过打开 UseNUMA 参数来使用此特性，如下所示：

-XX:+UseG1GC –XX:+UseNUMA

性能测试

测试环境与上述毕昇 JDK8 的 NUMA-Aware 测试环境相同。

SPECjbb 的测试结果如下，可以看到与毕昇 JDK11.0.10 相比，开启 NUMA 特性后，Critical 性能平均提升 9%，Max 性能无劣化。

Bug fixes

除了上面介绍的一些特性外，毕昇 JDK 还合入了社区高版本中的一些 bug fix 和优化的 patch，为用户提供稳定、高性能的毕昇 JDK。具体回合 patch 如下：

JDK8

8264640: CMS ParScanClosure misses a barrier

8266191: Missing aarch64 parts of JDK-8181872(C1: possible overflow when strength reducing integer multiply by constant)

8266929: Unable to use algorithms from 3p providers

8268427: Improve AlgorithmConstraints:checkAlgorithm performance

JDK11

8264640: CMS ParScanClosure misses a barrier