Java Virtual Machine: Et dybdegående dyk ned i justering af Garbage Collection

Javas styrke ligger i dens platformuafhængighed, der opnås gennem Java Virtual Machine (JVM). Et kritisk aspekt af JVM'en er dens automatiske hukommelsesstyring, der primært håndteres af garbage collectoren (GC). At forstå og justere GC'en er afgørende for optimal applikationsydelse, især for globale applikationer, der håndterer forskellige arbejdsbelastninger og store datasæt. Denne guide giver et omfattende overblik over GC-justering, der omfatter forskellige garbage collectors, justeringsparametre og praktiske eksempler, der hjælper dig med at optimere dine Java-applikationer.

Forståelse af Garbage Collection i Java

Garbage collection er processen med automatisk at genvinde hukommelse, der er optaget af objekter, der ikke længere er i brug af et program. Dette forhindrer hukommelseslækager og forenkler udviklingen ved at frigøre udviklere fra manuel hukommelsesstyring, en betydelig fordel i forhold til sprog som C og C++. JVM'ens GC identificerer og fjerner disse ubrugte objekter, hvilket gør hukommelsen tilgængelig for fremtidig objektgenerering. Valget af garbage collector og dens justeringsparametre har en dybtgående indvirkning på applikationsydelsen, herunder:

• Applikationspauser: GC-pauser, også kendt som 'stop-the-world'-begivenheder, hvor applikationstrådene suspenderes, mens GC'en kører. Hyppige eller lange pauser kan have en betydelig indvirkning på brugeroplevelsen.
• Gennemstrømning: Den hastighed, hvormed applikationen kan behandle opgaver. GC kan forbruge en del af de CPU-ressourcer, der kunne bruges til faktisk applikationsarbejde, hvilket påvirker gennemstrømningen.
• Hukommelsesudnyttelse: Hvor effektivt applikationen bruger den tilgængelige hukommelse. Dårligt konfigureret GC kan føre til overdreven hukommelsesbrug og endda out-of-memory-fejl.
• Latens: Den tid det tager for applikationen at reagere på en anmodning. GC-pauser bidrager direkte til latens.

Forskellige Garbage Collectors i JVM

JVM'en tilbyder en række forskellige garbage collectors, hver med sine styrker og svagheder. Valget af en garbage collector afhænger af applikationens krav og arbejdsbelastningskarakteristika. Lad os udforske nogle af de fremtrædende:

1. Serial Garbage Collector

Serial GC er en single-threaded collector, der primært er egnet til applikationer, der kører på single-core-maskiner eller dem med meget små heaps. Det er den enkleste collector og udfører fulde GC-cyklusser. Dens største ulempe er de lange 'stop-the-world'-pauser, hvilket gør den uegnet til produktionsmiljøer, der kræver lav latens.

2. Parallel Garbage Collector (Throughput Collector)

Parallel GC, også kendt som throughput collectoren, har til formål at maksimere applikationens gennemstrømning. Den bruger flere tråde til at udføre mindre og større garbage collections, hvilket reducerer varigheden af individuelle GC-cyklusser. Det er et godt valg til applikationer, hvor maksimering af gennemstrømning er vigtigere end lav latens, såsom batchbehandlingsjob.

3. CMS (Concurrent Mark Sweep) Garbage Collector (Deprecated)

CMS blev designet til at reducere pausetider ved at udføre det meste af garbage collection samtidigt med applikationstrådene. Den brugte en concurrent mark-sweep-tilgang. Selvom CMS gav lavere pauser end Parallel GC, kunne den lide af fragmentering og havde en højere CPU-overhead. CMS er forældet fra og med Java 9 og anbefales ikke længere til nye applikationer. Den er blevet erstattet af G1GC.

4. G1GC (Garbage-First Garbage Collector)

G1GC er standard garbage collectoren siden Java 9 og er designet til både store heap-størrelser og lave pausetider. Den opdeler heapen i regioner og prioriterer indsamling af regioner, der er mest fulde af garbage, deraf navnet 'Garbage-First'. G1GC giver en god balance mellem gennemstrømning og latens, hvilket gør det til et alsidigt valg til en bred vifte af applikationer. Den har til formål at holde pausetiderne under et specificeret mål (f.eks. 200 millisekunder).

5. ZGC (Z Garbage Collector)

ZGC er en lav-latens garbage collector, der blev introduceret i Java 11 (eksperimentel i Java 11, produktionsklar fra Java 15). Den har til formål at minimere GC-pausetiderne til så lavt som 10 millisekunder, uanset heap-størrelsen. ZGC fungerer samtidigt, hvor applikationen kører næsten uafbrudt. Den er velegnet til applikationer, der kræver ekstremt lav latens, såsom højfrekvente handelssystemer eller online gaming-platforme. ZGC bruger farvede pointers til at spore objektreferencer.

6. Shenandoah Garbage Collector

Shenandoah er en garbage collector med lav pausetid, der er udviklet af Red Hat og er et potentielt alternativ til ZGC. Den sigter også mod meget lave pausetider ved at udføre samtidig garbage collection. Shenandoahs vigtigste differentieringsfaktor er, at den kan komprimere heapen samtidigt, hvilket kan hjælpe med at reducere fragmentering. Shenandoah er produktionsklar i OpenJDK og Red Hat-distributioner af Java. Det er kendt for sine lave pausetider og gennemstrømningskarakteristika. Shenandoah er fuldt samtidig med applikationen, hvilket har den fordel, at den ikke stopper udførelsen af applikationen på noget givet tidspunkt. Arbejdet udføres via en ekstra tråd.

Vigtigste GC-justeringsparametre

Justering af garbage collection involverer justering af forskellige parametre for at optimere ydeevnen. Her er nogle vigtige parametre, der skal overvejes, kategoriseret for klarhed:

1. Heap-størrelseskonfiguration

• -Xms (Minimum Heap Size): Angiver den indledende heap-størrelse. Det er generelt en god praksis at indstille dette til samme værdi som -Xmx for at forhindre JVM'en i at ændre størrelsen på heapen under runtime.
• -Xmx (Maximum Heap Size): Angiver den maksimale heap-størrelse. Dette er den vigtigste parameter at konfigurere. At finde den rigtige værdi involverer eksperimentering og overvågning. En større heap kan forbedre gennemstrømningen, men kan øge pausetiderne, hvis GC'en skal arbejde hårdere.
• -Xmn (Young Generation Size): Angiver størrelsen på den unge generation. Den unge generation er, hvor nye objekter oprindeligt allokeres. En større ung generation kan reducere hyppigheden af mindre GC'er. For G1GC administreres den unge generations størrelse automatisk, men kan justeres ved hjælp af parametrene -XX:G1NewSizePercent og -XX:G1MaxNewSizePercent.

2. Valg af Garbage Collector

• -XX:+UseSerialGC: Aktiverer Serial GC.
• -XX:+UseParallelGC: Aktiverer Parallel GC (throughput collector).
• -XX:+UseG1GC: Aktiverer G1GC. Dette er standard for Java 9 og nyere.
• -XX:+UseZGC: Aktiverer ZGC.
• -XX:+UseShenandoahGC: Aktiverer Shenandoah GC.

3. G1GC-specifikke parametre

• -XX:MaxGCPauseMillis=: Angiver den maksimale målpausetid i millisekunder for G1GC. GC'en vil forsøge at opfylde dette mål, men det er ikke en garanti.
• -XX:G1HeapRegionSize=: Angiver størrelsen på regionerne i heapen for G1GC. Forøgelse af regionens størrelse kan potentielt reducere GC-overhead.
• -XX:G1NewSizePercent=: Angiver den minimale procentdel af heapen, der bruges til den unge generation i G1GC.
• -XX:G1MaxNewSizePercent=: Angiver den maksimale procentdel af heapen, der bruges til den unge generation i G1GC.
• -XX:G1ReservePercent=: Mængden af hukommelse, der er reserveret til allokering af de nye objekter. Standardværdien er 10%.
• -XX:G1MixedGCCountTarget=: Angiver målantallet af blandede garbage collections i en cyklus.

4. ZGC-specifikke parametre

• -XX:ZUncommitDelay=: Den tid, i sekunder, ZGC vil vente, før hukommelsen uncommittes til operativsystemet.
• -XX:ZAllocationSpikeFactor=: Spike-faktoren for allokeringshastighed. En højere værdi antyder, at GC'en har lov til at arbejde mere aggressivt for at indsamle garbage og kan forbruge flere CPU-cyklusser.

5. Andre vigtige parametre

• -XX:+PrintGCDetails: Aktiverer detaljeret GC-logning, hvilket giver værdifuld information om GC-cyklusser, pausetider og hukommelsesbrug. Dette er afgørende for at analysere GC-opførsel.
• -XX:+PrintGCTimeStamps: Inkluderer tidsstempler i GC-logoutputtet.
• -XX:+UseStringDeduplication (Java 8u20 og nyere, G1GC): Reducerer hukommelsesbrugen ved at deduplicere identiske strenge i heapen.
• -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses: Aktiver eller deaktiver brugen af de eksplicitte GC-invokeringer i den aktuelle JDK. Dette er nyttigt til at forhindre forringelse af ydeevnen under produktionsmiljøet.
• -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError: Genererer et heap dump, når der opstår en OutOfMemoryError, hvilket giver mulighed for detaljeret analyse af hukommelsesbrug og identifikation af hukommelseslækager.
• -XX:HeapDumpPath=: Angiver placeringen, hvor heap dump-filen skal skrives.

Praktiske GC-justeringseksempler

Lad os se på nogle praktiske eksempler for forskellige scenarier. Husk, at disse er udgangspunkter og kræver eksperimentering og overvågning baseret på din specifikke applikations karakteristika. Det er vigtigt at overvåge applikationerne for at have en passende baseline. Resultaterne kan også variere afhængigt af hardwaren.

1. Batchbehandlingsapplikation (Gennemstrømningsfokuseret)

For batchbehandlingsapplikationer er det primære mål normalt at maksimere gennemstrømningen. Lav latens er ikke så kritisk. Parallel GC er ofte et godt valg.

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

              
                Copy
              
            
          

I dette eksempel sætter vi den minimale og maksimale heap-størrelse til 4 GB, aktiverer Parallel GC og aktiverer detaljeret GC-logning.

2. Webapplikation (Latensfølsom)

For webapplikationer er lav latens afgørende for en god brugeroplevelse. G1GC eller ZGC (eller Shenandoah) foretrækkes ofte.

Brug af G1GC:

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

              
                Copy
              
            
          

Denne konfiguration sætter den minimale og maksimale heap-størrelse til 8 GB, aktiverer G1GC og sætter den maksimale målpausetid til 200 millisekunder. Juster MaxGCPauseMillis-værdien baseret på dine ydeevnekrav.

Brug af ZGC (kræver Java 11+):

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

              
                Copy
              
            
          

Dette eksempel aktiverer ZGC med en lignende heap-konfiguration. Da ZGC er designet til meget lav latens, behøver du typisk ikke at konfigurere en målpausetid. Du kan tilføje parametre for specifikke scenarier; for eksempel, hvis du har problemer med allokeringshastigheden, kan du prøve -XX:ZAllocationSpikeFactor=2

3. Højfrekvent handelssystem (ekstremt lav latens)

For højfrekvente handelssystemer er ekstremt lav latens altafgørende. ZGC er et ideelt valg, forudsat at applikationen er kompatibel med den. Hvis du bruger Java 8 eller har kompatibilitetsproblemer, skal du overveje Shenandoah.

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

              
                Copy
              
            
          

I lighed med webapplikationseksemplet sætter vi heap-størrelsen og aktiverer ZGC. Overvej yderligere at justere ZGC-specifikke parametre baseret på arbejdsbelastningen.

4. Applikationer med store datasæt

For applikationer, der håndterer meget store datasæt, er der behov for nøje overvejelse. Brug af en større heap-størrelse kan være påkrævet, og overvågning bliver endnu vigtigere. Data kan også caches i den unge generation, hvis datasættet er lille, og størrelsen er tæt på den unge generation.

Overvej følgende punkter:

• Objektallokeringshastighed: Hvis din applikation opretter et stort antal kortlivede objekter, kan den unge generation være tilstrækkelig.
• Objekters levetid: Hvis objekter har tendens til at leve længere, skal du overvåge promoveringshastigheden fra den unge generation til den gamle generation.
• Hukommelsesaftryk: Hvis applikationen er hukommelsesbundet, og hvis du støder på OutOfMemoryError-undtagelser, kan det løse problemet at reducere objektets størrelse eller gøre dem kortlivede.

For et stort datasæt er forholdet mellem den unge generation og den gamle generation vigtigt. Overvej følgende eksempel for at opnå lave pausetider:

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

              
                Copy
              
            
          

Dette eksempel sætter en større heap (32 GB) og finjusterer G1GC med en lavere målpausetid og en justeret ung generations størrelse. Juster parametrene i overensstemmelse hermed.

Overvågning og analyse

Justering af GC er ikke en engangsindsats; det er en iterativ proces, der kræver omhyggelig overvågning og analyse. Her er, hvordan du skal tilgå overvågning:

1. GC-logning

Aktiver detaljeret GC-logning ved hjælp af parametre som -XX:+PrintGCDetails, -XX:+PrintGCTimeStamps og -Xloggc:. Analyser logfilerne for at forstå GC-opførslen, herunder pausetider, hyppighed af GC-cyklusser og hukommelsesbrugsmønstre. Overvej at bruge værktøjer som GCViewer eller GCeasy til at visualisere og analysere GC-logs.

2. Applikationsydelsesovervågningsværktøjer (APM)

Brug APM-værktøjer (f.eks. Datadog, New Relic, AppDynamics) til at overvåge applikationsydelsen, herunder CPU-brug, hukommelsesbrug, responstider og fejlfrekvenser. Disse værktøjer kan hjælpe med at identificere flaskehalse relateret til GC og give indsigt i applikationsopførsel. Værktøjer på markedet som Prometheus og Grafana kan også bruges til at se realtidsydelsesindsigt.

3. Heap Dumps

Tag heap dumps (ved hjælp af -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError og -XX:HeapDumpPath=), når der opstår OutOfMemoryErrors. Analyser heap dumps ved hjælp af værktøjer som Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool) for at identificere hukommelseslækager og forstå objektallokeringsmønstre. Heap dumps giver et snapshot af applikationens hukommelsesbrug på et bestemt tidspunkt.

4. Profilering

Brug Java-profileringsværktøjer (f.eks. JProfiler, YourKit) til at identificere ydeevneflaskehalse i din kode. Disse værktøjer kan give indsigt i objektgenerering, metodekald og CPU-brug, hvilket indirekte kan hjælpe dig med at justere GC ved at optimere applikationens kode.

Bedste praksis for GC-justering

• Start med standardindstillingerne: JVM-standardindstillingerne er ofte et godt udgangspunkt. Overjuster ikke for tidligt.
• Forstå din applikation: Kend din applikations arbejdsbelastning, objektallokeringsmønstre og hukommelsesbrugskarakteristika.
• Test i produktionslignende miljøer: Test GC-konfigurationer i miljøer, der nøje ligner dit produktionsmiljø, for nøjagtigt at vurdere ydeevneeffekten.
• Overvåg kontinuerligt: Overvåg kontinuerligt GC-opførsel og applikationsydelse. Juster justeringsparametre efter behov baseret på de observerede resultater.
• Isoler variabler: Når du justerer, skal du kun ændre én parameter ad gangen for at forstå virkningen af hver ændring.
• Undgå for tidlig optimering: Optimer ikke for et opfattet problem uden solide data og analyse.
• Overvej kodeoptimering: Optimer din kode for at reducere objektgenerering og garbage collection-overhead. Genbrug f.eks. objekter, når det er muligt.
• Hold dig opdateret: Hold dig informeret om de seneste fremskridt inden for GC-teknologi og JVM-opdateringer. Nye JVM-versioner indeholder ofte forbedringer i garbage collection.
• Dokumenter din justering: Dokumenter GC-konfigurationen, begrundelsen bag dine valg og ydeevneresultaterne. Dette hjælper med fremtidig vedligeholdelse og fejlfinding.

Konklusion

Justering af garbage collection er et kritisk aspekt af optimering af Java-applikations ydeevne. Ved at forstå de forskellige garbage collectors, justeringsparametre og overvågningsteknikker kan du effektivt optimere dine applikationer til at opfylde specifikke ydeevnekrav. Husk, at GC-justering er en iterativ proces og kræver kontinuerlig overvågning og analyse for at opnå optimale resultater. Start med standardindstillingerne, forstå din applikation, og eksperimenter med forskellige konfigurationer for at finde det bedste match til dine behov. Med den rigtige konfiguration og overvågning kan du sikre, at dine Java-applikationer fungerer effektivt og pålideligt, uanset din globale rækkevidde.