Optimisation des performances de la technologie sous-jacente Java : comment mettre en œuvre des stratégies de réglage GC et d'allocation de mémoire

Java est l'un des langages de programmation les plus utilisés actuellement, et la technologie sous-jacente du langage Java est cruciale pour l'optimisation des performances du programme. Dans cet article, nous nous concentrerons sur l'optimisation des performances de la technologie sous-jacente de Java, notamment sur la manière de mettre en œuvre des stratégies de réglage GC et d'allocation de mémoire, et fournirons des exemples de code spécifiques.

1. GC Tuning

Le langage Java utilise un mécanisme de gestion automatique de la mémoire, à savoir le mécanisme de garbage collection (Garbage Collection, GC). Le mécanisme GC peut récupérer automatiquement la mémoire qui n'est plus utilisée et la remettre aux applications pour réutilisation. Cependant, en raison du caractère incontrôlable du mécanisme GC et de la consommation de ressources exécutables, certains problèmes et défis peuvent survenir dans les systèmes avec une concurrence élevée, de grandes quantités de données et des systèmes à exécution longue, tels que des Full GC fréquents et des STW excessivement longs ( Arrêtez le monde), l'heure, etc. Par conséquent, le réglage GC est une partie importante de l’optimisation du programme Java.

1.1 Algorithme GC

L'algorithme GC est le mécanisme de base qui détermine comment la JVM effectue les opérations de garbage collection. La JVM utilise une variété d'algorithmes GC, notamment des algorithmes de balayage de marques, des algorithmes de copie, des algorithmes de regroupement de marques, des algorithmes de collecte générationnelle, etc. Différents algorithmes GC conviennent à différents scénarios. Dans le développement réel, nous devons choisir un algorithme GC approprié pour garantir l'efficacité du garbage collection tout en minimisant l'impact sur l'application.

1.2 Réglage des paramètres GC

JVM fournit une série de paramètres GC grâce auxquels les développeurs peuvent ajuster le comportement du mécanisme de récupération de place pour optimiser les performances des applications. Certains paramètres GC couramment utilisés incluent :

• -XX:+PrintGC : Imprimer les journaux GC
• -XX:+PrintGCDetails : Imprimer les détails du GC
• -XX:+PrintGCDateStamps : Imprimer l'horodatage de l'apparition du GC
• -XX :+ UseSerialGC : utiliser l'algorithme GC série
• -XX :+UseParallelGC : utiliser l'algorithme GC parallèle
• -XX :+UseConcMarkSweepGC : utiliser l'algorithme GC CMS
• -Xms : taille initiale du tas
• -Xmx : taille maximale du tas

In applications réelles, nous devons ajuster les paramètres du GC en fonction de scénarios d'application et de configurations matérielles spécifiques.

1.3 Analyse des journaux GC

Pour le réglage du GC, les journaux GC sont un outil très important. Le journal GC enregistre des informations détaillées sur le garbage collection de la JVM et peut nous aider à diagnostiquer les problèmes de comportement et de performances du GC. Dans le journal GC, nous pouvons afficher des informations telles que l'heure à laquelle le GC s'est produit, le type, le temps nécessaire et la quantité de mémoire recyclée. En analysant les journaux du GC, vous pouvez localiser les goulots d'étranglement et les problèmes qui consomment des performances pendant le fonctionnement du GC et effectuer les ajustements correspondants.

Ce qui suit est un exemple de journal GC :

2019-07-01T11:06:03.837+0800: 1.012: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 335544K->52432K(392192K)] 335544K->94764K(1179648K), 0.4857061 secs] [Times: user=0.66 sys=0.01, real=0.49 secs] 

Comme vous pouvez le voir, il s'agit d'un GC de jeune génération. L'horodatage lorsque le GC s'est produit est le 2019-07-01T11:06:03.837+0800, ce qui a pris 0,49 seconde. le moment où 52 432 Ko d’espace mémoire sont collectés dans le GC.

2. Stratégie d'allocation de mémoire

En plus du réglage GC, une autre méthode d'optimisation courante est la stratégie d'allocation de mémoire. La stratégie d'allocation de mémoire peut être définie via des paramètres au démarrage du programme et spécifie comment la JVM alloue la mémoire pour s'adapter aux différents scénarios d'application. Des paramètres raisonnables de la stratégie d'allocation de mémoire peuvent éliminer efficacement la fragmentation de la mémoire, réduire la fréquence du GC et améliorer l'efficacité de fonctionnement de l'application.

2.1 La taille de l'objet

Dans la stratégie d'allocation de mémoire, la première question à considérer est la taille de l'objet. La taille d'un objet peut généralement être calculée par les deux méthodes suivantes :

• Méthode de mesure réelle : Utilisez les outils fournis par la JVM pour calculer l'espace mémoire occupé par un objet.
• Méthode d'estimation : En analysant la structure des données de l'objet et le nombre de variables membres, nous pouvons estimer grossièrement l'espace mémoire occupé par l'objet.

2.2 Cycle de vie de l'objet

Dans la stratégie d'allocation de mémoire, le cycle de vie de l'objet doit également être pris en compte, y compris le temps de création, le temps d'utilisation et le temps de destruction de l'objet. Une estimation raisonnable et précise du cycle de vie des objets peut nous aider à effectuer une gestion de la mémoire de manière raisonnable et précise pour atteindre l'objectif d'optimisation des applications.

2.3 Algorithme d'allocation de mémoire

En Java, les algorithmes d'allocation de mémoire incluent généralement les éléments suivants :

• Algorithme Bump the Pointer : utilisé pour l'allocation de mémoire continue.
• Algorithme de liste gratuite : utilisé pour l'allocation de mémoire discrète.
• Algorithme Thread-Local Allocation Buffer (TLAB) : utilisé pour l'allocation de mémoire spécifique au thread, ce qui peut éviter la surcharge de synchronisation des threads lorsque plusieurs threads allouent des objets.

2.4 Définition des paramètres d'allocation de mémoire

En Java, les paramètres d'allocation de mémoire peuvent être définis par les paramètres suivants :

• -Xms : Taille initiale du tas
• -Xmx : Taille maximale du tas
• -XX : NewSize : NewSize Taille initiale de la génération
• -XX : MaxNewSize : La taille maximale de la nouvelle génération
• -XX : SurvivorRatio : Le rapport de taille de la zone Eden et de la zone Survivor
• -XX : PretenureSizeThreshold : Lorsque l'objet est plus grand que cette valeur, elle est directement allouée à l'ancienne génération

Dans les applications réelles, nous devons définir les paramètres d'allocation de mémoire en fonction des caractéristiques et des besoins de l'application, combinés à la configuration matérielle et aux conditions de charge.

Ce qui suit est un exemple de stratégie simple d'allocation de mémoire :

public class MemAllocPerformance {
    private static final int LOOP_COUNT = 10000000;
    private static final int SIZE = 256;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < LOOP_COUNT; i++) {
            // 方式一：使用new关键字创建对象
            Object obj = new Object();

            // 方式二：使用对象池技术
            // Object obj = ObjectPool.getInstance().getObject();

            // 方式三：使用ThreadLocal技术
            // Object obj = ThreadLocalObjectPool.getInstance().getObject();

            // 模拟对象使用
            byte[] data = new byte[SIZE];
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Time cost: " + (end - start) + "ms");
    }
}

在以上代码中，我们使用了三种不同的内存分配策略，分别是new方式、对象池技术和ThreadLocal技术。new方式是最简单常见的对象创建方式，而对象池技术和ThreadLocal技术则可以充分利用Java内存分配特性，避免过多的内存分配和回收，从而提高程序的性能表现。

总结

Java底层技术之性能优化是Java程序员的一项重要技能。在本文中，我们介绍了GC调优和内存分配策略两种优化方式，并提供了一些具体的代码示例。在实际的开发中，我们应该根据应用程序的特点和需求，综合考虑硬件的配置和负载情况，选取和调整合适的GC算法和内存分配策略，以达到优化应用程序性能的目的。

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