آلة جافا الافتراضية: نظرة عميقة على ضبط جامع القمامة

تكمن قوة جافا في استقلاليتها عن المنصات، وهو ما تحققه من خلال آلة جافا الافتراضية (JVM). يُعد الجانب الحاسم في JVM هو إدارتها التلقائية للذاكرة، والتي يتولاها بشكل أساسي جامع القمامة (GC). إن فهم وضبط GC أمر بالغ الأهمية لتحقيق الأداء الأمثل للتطبيقات، خاصةً للتطبيقات العالمية التي تتعامل مع أعباء عمل متنوعة ومجموعات بيانات كبيرة. يقدم هذا الدليل نظرة شاملة على ضبط GC، ويشمل جامعي القمامة المختلفين، ومعلمات الضبط، وأمثلة عملية لمساعدتك في تحسين تطبيقات جافا الخاصة بك.

فهم جمع القمامة في جافا

جمع القمامة هو عملية استعادة الذاكرة التي تشغلها الكائنات التي لم يعد يستخدمها البرنامج تلقائيًا. هذا يمنع تسرب الذاكرة ويبسط التطوير عن طريق إعفاء المطورين من إدارة الذاكرة يدويًا، وهي ميزة كبيرة مقارنة بلغات مثل C و C++. يحدد جامع القمامة في JVM هذه الكائنات غير المستخدمة ويزيلها، مما يجعل الذاكرة متاحة لإنشاء كائنات جديدة في المستقبل. يؤثر اختيار جامع القمامة ومعلمات الضبط الخاصة به بشكل كبير على أداء التطبيق، بما في ذلك:

• توقفات التطبيق: توقفات GC، المعروفة أيضًا بأحداث 'إيقاف العالم'، حيث يتم تعليق خيوط التطبيق أثناء تشغيل GC. يمكن أن تؤثر التوقفات المتكررة أو الطويلة بشكل كبير على تجربة المستخدم.
• الإنتاجية: المعدل الذي يمكن للتطبيق من خلاله معالجة المهام. يمكن لـ GC أن يستهلك جزءًا من موارد وحدة المعالجة المركزية التي يمكن استخدامها لعمل التطبيق الفعلي، مما يؤثر على الإنتاجية.
• استخدام الذاكرة: مدى كفاءة التطبيق في استخدام الذاكرة المتاحة. يمكن أن يؤدي ضبط GC بشكل سيئ إلى استخدام مفرط للذاكرة وحتى أخطاء نفاد الذاكرة.
• زمن الاستجابة (Latency): الوقت الذي يستغرقه التطبيق للرد على طلب. تساهم توقفات GC بشكل مباشر في زمن الاستجابة.

جامعو القمامة المختلفون في JVM

تقدم JVM مجموعة متنوعة من جامعي القمامة، لكل منها نقاط قوة وضعف. يعتمد اختيار جامع القمامة على متطلبات التطبيق وخصائص عبء العمل. دعنا نستكشف بعضًا من أبرزها:

1. جامع القمامة التسلسلي

جامع القمامة التسلسلي هو جامع أحادي الخيط، وهو مناسب بشكل أساسي للتطبيقات التي تعمل على أجهزة ذات نواة واحدة أو تلك التي تحتوي على أكوام ذاكرة صغيرة جدًا. إنه أبسط جامع ويقوم بدورات GC كاملة. عيبه الرئيسي هو توقفات 'إيقاف العالم' الطويلة، مما يجعله غير مناسب لبيئات الإنتاج التي تتطلب زمن استجابة منخفض.

2. جامع القمامة المتوازي (جامع الإنتاجية)

يهدف جامع القمامة المتوازي، المعروف أيضًا باسم جامع الإنتاجية، إلى تعظيم إنتاجية التطبيق. يستخدم خيوطًا متعددة لإجراء عمليات جمع القمامة الصغيرة والكبيرة، مما يقلل من مدة دورات GC الفردية. إنه خيار جيد للتطبيقات التي يكون فيها تعظيم الإنتاجية أكثر أهمية من زمن الاستجابة المنخفض، مثل مهام المعالجة الدفعية.

3. جامع القمامة CMS (المسح المتزامن) (مهمل)

تم تصميم CMS لتقليل أوقات التوقف عن طريق إجراء معظم عمليات جمع القمامة بالتزامن مع خيوط التطبيق. استخدم نهج المسح المتزامن. على الرغم من أن CMS قدم توقفات أقل من جامع القمامة المتوازي، إلا أنه كان يعاني من التجزئة وكان له عبء أعلى على وحدة المعالجة المركزية. تم إهمال CMS اعتبارًا من Java 9 ولم يعد يوصى به للتطبيقات الجديدة. لقد تم استبداله بـ G1GC.

4. G1GC (جامع القمامة الأول)

G1GC هو جامع القمامة الافتراضي منذ Java 9 وهو مصمم لكل من أحجام الكومة الكبيرة وأوقات التوقف المنخفضة. يقسم الكومة إلى مناطق ويعطي الأولوية لجمع المناطق المليئة بالقمامة، ومن هنا جاء اسم 'القمامة أولاً'. يوفر G1GC توازنًا جيدًا بين الإنتاجية وزمن الاستجابة، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من التطبيقات. يهدف إلى إبقاء أوقات التوقف تحت هدف محدد (على سبيل المثال، 200 مللي ثانية).

5. ZGC (جامع القمامة Z)

ZGC هو جامع قمامة منخفض زمن الاستجابة تم تقديمه في Java 11 (تجريبي في Java 11، وجاهز للإنتاج من Java 15). يهدف إلى تقليل أوقات توقف GC إلى ما يصل إلى 10 مللي ثانية، بغض النظر عن حجم الكومة. يعمل ZGC بشكل متزامن، مع تشغيل التطبيق دون انقطاع تقريبًا. إنه مناسب للتطبيقات التي تتطلب زمن استجابة منخفضًا للغاية، مثل أنظمة التداول عالية التردد أو منصات الألعاب عبر الإنترنت. يستخدم ZGC المؤشرات الملونة لتتبع مراجع الكائنات.

6. جامع القمامة Shenandoah

Shenandoah هو جامع قمامة ذو وقت توقف منخفض تم تطويره بواسطة Red Hat وهو بديل محتمل لـ ZGC. يهدف أيضًا إلى تحقيق أوقات توقف منخفضة جدًا عن طريق إجراء جمع القمامة المتزامن. الميزة الرئيسية لـ Shenandoah هي أنه يمكنه ضغط الكومة بشكل متزامن، مما يساعد على تقليل التجزئة. Shenandoah جاهز للإنتاج في OpenJDK وتوزيعات Red Hat من Java. يُعرف بأوقات التوقف المنخفضة وخصائص الإنتاجية. Shenandoah متزامن تمامًا مع التطبيق مما له فائدة عدم إيقاف تنفيذ التطبيق في أي لحظة. يتم العمل من خلال خيط إضافي.

معلمات ضبط GC الرئيسية

يتضمن ضبط جمع القمامة تعديل معلمات مختلفة لتحسين الأداء. فيما يلي بعض المعلمات الهامة التي يجب مراعاتها، مصنفة للتوضيح:

1. تكوين حجم الكومة

• -Xms<size> (حجم الكومة الأدنى): يحدد حجم الكومة الأولي. من الممارسات الجيدة عمومًا تعيين هذه القيمة لنفس قيمة -Xmx لمنع JVM من تغيير حجم الكومة أثناء وقت التشغيل.
• -Xmx<size> (حجم الكومة الأقصى): يحدد حجم الكومة الأقصى. هذه هي أهم معلمة يجب تكوينها. يتضمن العثور على القيمة الصحيحة التجريب والمراقبة. يمكن أن يؤدي وجود كومة أكبر إلى تحسين الإنتاجية ولكنه قد يزيد من أوقات التوقف إذا كان على GC العمل بجد أكبر.
• -Xmn<size> (حجم الجيل الشاب): يحدد حجم الجيل الشاب. الجيل الشاب هو المكان الذي يتم فيه تخصيص الكائنات الجديدة في البداية. يمكن أن يقلل الجيل الشاب الأكبر من تكرار عمليات GC الثانوية. بالنسبة لـ G1GC، تتم إدارة حجم الجيل الشاب تلقائيًا ولكن يمكن تعديله باستخدام المعلمتين -XX:G1NewSizePercent و -XX:G1MaxNewSizePercent.

2. اختيار جامع القمامة

• -XX:+UseSerialGC: يمكّن جامع القمامة التسلسلي.
• -XX:+UseParallelGC: يمكّن جامع القمامة المتوازي (جامع الإنتاجية).
• -XX:+UseG1GC: يمكّن G1GC. هذا هو الإعداد الافتراضي لـ Java 9 والإصدارات الأحدث.
• -XX:+UseZGC: يمكّن ZGC.
• -XX:+UseShenandoahGC: يمكّن جامع القمامة Shenandoah.

3. المعلمات الخاصة بـ G1GC

• -XX:MaxGCPauseMillis=<ms>: يحدد الحد الأقصى المستهدف لوقت التوقف بالمللي ثانية لـ G1GC. سيحاول GC تحقيق هذا الهدف، لكنه ليس ضمانًا.
• -XX:G1HeapRegionSize=<size>: يحدد حجم المناطق داخل الكومة لـ G1GC. يمكن أن يؤدي زيادة حجم المنطقة إلى تقليل العبء على GC.
• -XX:G1NewSizePercent=<percent>: يحدد الحد الأدنى للنسبة المئوية للكومة المستخدمة للجيل الشاب في G1GC.
• -XX:G1MaxNewSizePercent=<percent>: يحدد الحد الأقصى للنسبة المئوية للكومة المستخدمة للجيل الشاب في G1GC.
• -XX:G1ReservePercent=<percent>: كمية الذاكرة المحجوزة لتخصيص الكائنات الجديدة. القيمة الافتراضية هي 10%.
• -XX:G1MixedGCCountTarget=<count>: يحدد العدد المستهدف لعمليات جمع القمامة المختلطة في دورة واحدة.

4. المعلمات الخاصة بـ ZGC

• -XX:ZUncommitDelay=<seconds>: مقدار الوقت، بالثواني، الذي سينتظره ZGC قبل إلغاء تخصيص الذاكرة لنظام التشغيل.
• -XX:ZAllocationSpikeFactor=<factor>: عامل الارتفاع لمعدل التخصيص. تشير القيمة الأعلى إلى أنه يُسمح لـ GC بالعمل بقوة أكبر لجمع القمامة ويمكن أن يستهلك المزيد من دورات وحدة المعالجة المركزية.

5. معلمات هامة أخرى

• -XX:+PrintGCDetails: يمكّن تسجيل GC المفصل، مما يوفر معلومات قيمة حول دورات GC وأوقات التوقف واستخدام الذاكرة. هذا أمر بالغ الأهمية لتحليل سلوك GC.
• -XX:+PrintGCTimeStamps: يدرج الطوابع الزمنية في إخراج سجل GC.
• -XX:+UseStringDeduplication (Java 8u20 والإصدارات الأحدث، G1GC): يقلل من استخدام الذاكرة عن طريق إلغاء تكرار السلاسل المتطابقة في الكومة.
• -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses: تمكين أو تعطيل استخدام استدعاءات GC الصريحة في JDK الحالي. هذا مفيد لمنع تدهور الأداء أثناء بيئة الإنتاج.
• -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError: ينشئ تفريغًا للكومة عند حدوث خطأ OutOfMemoryError، مما يسمح بتحليل مفصل لاستخدام الذاكرة وتحديد تسرب الذاكرة.
• -XX:HeapDumpPath=<path>: يحدد الموقع الذي يجب كتابة ملف تفريغ الكومة فيه.

أمثلة عملية لضبط GC

دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة العملية لسيناريوهات مختلفة. تذكر أن هذه هي نقاط البداية وتتطلب التجربة والمراقبة بناءً على خصائص تطبيقك المحدد. من المهم مراقبة التطبيقات للحصول على خط أساس مناسب. أيضًا، قد تختلف النتائج حسب الأجهزة.

1. تطبيق المعالجة الدفعية (يركز على الإنتاجية)

بالنسبة لتطبيقات المعالجة الدفعية، الهدف الأساسي عادةً هو تعظيم الإنتاجية. زمن الاستجابة المنخفض ليس بنفس الأهمية. غالبًا ما يكون جامع القمامة المتوازي خيارًا جيدًا.

            java -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseParallelGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar mybatchapp.jar
            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال، قمنا بتعيين الحد الأدنى والأقصى لحجم الكومة إلى 4 جيجابايت، وتمكين جامع القمامة المتوازي وتمكين تسجيل GC المفصل.

2. تطبيق ويب (حساس لزمن الاستجابة)

بالنسبة لتطبيقات الويب، يعد زمن الاستجابة المنخفض أمرًا بالغ الأهمية لتجربة مستخدم جيدة. غالبًا ما يُفضل G1GC أو ZGC (أو Shenandoah).

باستخدام G1GC:

            java -Xms8g -Xmx8g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar mywebapp.jar
            

              
                Copy
              
            
          

يضبط هذا التكوين الحد الأدنى والأقصى لحجم الكومة إلى 8 جيجابايت، ويمكّن G1GC، ويضبط الحد الأقصى المستهدف لوقت التوقف على 200 مللي ثانية. اضبط قيمة MaxGCPauseMillis بناءً على متطلبات الأداء الخاصة بك.

باستخدام ZGC (يتطلب Java 11+):

            java -Xms8g -Xmx8g -XX:+UseZGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar mywebapp.jar
            

              
                Copy
              
            
          

يمكّن هذا المثال ZGC بتكوين كومة مماثل. نظرًا لأن ZGC مصمم لزمن استجابة منخفض جدًا، فلا تحتاج عادةً إلى تكوين هدف لوقت التوقف. قد تضيف معلمات لسيناريوهات محددة؛ على سبيل المثال، إذا كانت لديك مشاكل في معدل التخصيص، فيمكنك تجربة -XX:ZAllocationSpikeFactor=2

3. نظام تداول عالي التردد (زمن استجابة منخفض للغاية)

بالنسبة لأنظمة التداول عالية التردد، يعد زمن الاستجابة المنخفض للغاية أمرًا بالغ الأهمية. يعد ZGC خيارًا مثاليًا، على افتراض أن التطبيق متوافق معه. إذا كنت تستخدم Java 8 أو لديك مشكلات توافق، ففكر في Shenandoah.

            java -Xms16g -Xmx16g -XX:+UseZGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar mytradingapp.jar
            

              
                Copy
              
            
          

على غرار مثال تطبيق الويب، قمنا بتعيين حجم الكومة وتمكين ZGC. ضع في اعتبارك المزيد من ضبط المعلمات الخاصة بـ ZGC بناءً على عبء العمل.

4. تطبيقات ذات مجموعات بيانات كبيرة

بالنسبة للتطبيقات التي تتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا، يلزم إيلاء اهتمام دقيق. قد يكون من الضروري استخدام حجم كومة أكبر، وتصبح المراقبة أكثر أهمية. يمكن أيضًا تخزين البيانات مؤقتًا في الجيل الشاب إذا كانت مجموعة البيانات صغيرة والحجم قريبًا من حجم الجيل الشاب.

ضع في اعتبارك النقاط التالية:

• معدل تخصيص الكائنات: إذا كان تطبيقك ينشئ عددًا كبيرًا من الكائنات قصيرة العمر، فقد يكون الجيل الشاب كافيًا.
• عمر الكائن: إذا كانت الكائنات تميل إلى العيش لفترة أطول، فستحتاج إلى مراقبة معدل الترقية من الجيل الشاب إلى الجيل القديم.
• البصمة الذاكرية: إذا كان التطبيق مقيدًا بالذاكرة وكنت تواجه استثناءات OutOfMemoryError، فإن تقليل حجم الكائنات أو جعلها قصيرة العمر يمكن أن يحل المشكلة.

بالنسبة لمجموعة بيانات كبيرة، فإن نسبة الجيل الشاب إلى الجيل القديم مهمة. ضع في اعتبارك المثال التالي لتحقيق أوقات توقف منخفضة:

            java -Xms32g -Xmx32g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:G1NewSizePercent=20 -XX:G1MaxNewSizePercent=30 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar mydatasetapp.jar
            

              
                Copy
              
            
          

يضبط هذا المثال كومة أكبر (32 جيجابايت)، ويقوم بضبط G1GC بدقة مع هدف وقت توقف أقل وحجم جيل شاب معدل. اضبط المعلمات وفقًا لذلك.

المراقبة والتحليل

ضبط GC ليس جهدًا لمرة واحدة؛ إنها عملية تكرارية تتطلب مراقبة وتحليلًا دقيقين. إليك كيفية التعامل مع المراقبة:

1. تسجيل GC

قم بتمكين تسجيل GC المفصل باستخدام معلمات مثل -XX:+PrintGCDetails، و -XX:+PrintGCTimeStamps، و -Xloggc:<filename>. قم بتحليل ملفات السجل لفهم سلوك GC، بما في ذلك أوقات التوقف، وتكرار دورات GC، وأنماط استخدام الذاكرة. ضع في اعتبارك استخدام أدوات مثل GCViewer أو GCeasy لتصور وتحليل سجلات GC.

2. أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM)

استخدم أدوات APM (مثل Datadog، New Relic، AppDynamics) لمراقبة أداء التطبيق، بما في ذلك استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، وأوقات الاستجابة، ومعدلات الأخطاء. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في تحديد الاختناقات المتعلقة بـ GC وتوفير رؤى حول سلوك التطبيق. يمكن أيضًا استخدام أدوات في السوق مثل Prometheus و Grafana لرؤية رؤى الأداء في الوقت الفعلي.

3. تفريغ الكومة

خذ تفريغات الكومة (باستخدام -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError و -XX:HeapDumpPath=<path>) عند حدوث أخطاء OutOfMemoryErrors. قم بتحليل تفريغات الكومة باستخدام أدوات مثل Eclipse MAT (أداة تحليل الذاكرة) لتحديد تسرب الذاكرة وفهم أنماط تخصيص الكائنات. توفر تفريغات الكومة لقطة لاستخدام ذاكرة التطبيق في نقطة زمنية محددة.

4. التوصيف (Profiling)

استخدم أدوات التوصيف في جافا (مثل JProfiler، YourKit) لتحديد اختناقات الأداء في الكود الخاص بك. يمكن أن توفر هذه الأدوات رؤى حول إنشاء الكائنات، واستدعاءات الطرق، واستخدام وحدة المعالجة المركزية، والتي يمكن أن تساعدك بشكل غير مباشر في ضبط GC عن طريق تحسين كود التطبيق.

أفضل الممارسات لضبط GC

• ابدأ بالإعدادات الافتراضية: غالبًا ما تكون الإعدادات الافتراضية لـ JVM نقطة انطلاق جيدة. لا تفرط في الضبط قبل الأوان.
• افهم تطبيقك: تعرف على عبء عمل تطبيقك، وأنماط تخصيص الكائنات، وخصائص استخدام الذاكرة.
• اختبر في بيئات شبيهة بالإنتاج: اختبر تكوينات GC في بيئات تشبه بيئة الإنتاج الخاصة بك إلى حد كبير لتقييم تأثير الأداء بدقة.
• راقب باستمرار: راقب باستمرار سلوك GC وأداء التطبيق. اضبط معلمات الضبط حسب الحاجة بناءً على النتائج المرصودة.
• اعزل المتغيرات: عند الضبط، قم بتغيير معلمة واحدة فقط في كل مرة لفهم تأثير كل تغيير.
• تجنب التحسين المبكر: لا تقم بالتحسين لمشكلة متصورة دون بيانات وتحليل قويين.
• ضع في اعتبارك تحسين الكود: قم بتحسين الكود الخاص بك لتقليل إنشاء الكائنات وعبء جمع القمامة. على سبيل المثال، أعد استخدام الكائنات كلما أمكن ذلك.
• ابق على اطلاع: ابق على اطلاع بأحدث التطورات في تقنية GC وتحديثات JVM. غالبًا ما تتضمن إصدارات JVM الجديدة تحسينات في جمع القمامة.
• وثق عملية الضبط: وثق تكوين GC، والأساس المنطقي وراء اختياراتك، ونتائج الأداء. يساعد هذا في الصيانة المستقبلية واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.

الخاتمة

يعد ضبط جمع القمامة جانبًا حاسمًا في تحسين أداء تطبيقات جافا. من خلال فهم جامعي القمامة المختلفين، ومعلمات الضبط، وتقنيات المراقبة، يمكنك تحسين تطبيقاتك بشكل فعال لتلبية متطلبات الأداء المحددة. تذكر أن ضبط GC هو عملية تكرارية ويتطلب مراقبة وتحليلًا مستمرين لتحقيق النتائج المثلى. ابدأ بالإعدادات الافتراضية، وافهم تطبيقك، وجرب تكوينات مختلفة للعثور على الأنسب لاحتياجاتك. مع التكوين والمراقبة الصحيحين، يمكنك التأكد من أن تطبيقات جافا الخاصة بك تعمل بكفاءة وموثوقية، بغض النظر عن نطاقك العالمي.