Java Virtual Machine: Een Diepgaande Duik in Garbage Collection Tuning

De kracht van Java ligt in zijn platformonafhankelijkheid, bereikt via de Java Virtual Machine (JVM). Een cruciaal aspect van de JVM is het automatische geheugenbeheer, voornamelijk afgehandeld door de garbage collector (GC). Het begrijpen en tunen van de GC is essentieel voor optimale applicatieprestaties, vooral voor wereldwijde applicaties die omgaan met diverse workloads en grote datasets. Deze gids biedt een uitgebreid overzicht van GC-tuning, met verschillende garbage collectors, tuning-parameters en praktische voorbeelden om u te helpen bij het optimaliseren van uw Java-applicaties.

Garbage Collection in Java Begrijpen

Garbage collection is het proces van het automatisch terugwinnen van geheugen dat wordt bezet door objecten die niet langer in gebruik zijn door een programma. Dit voorkomt geheugenlekken en vereenvoudigt de ontwikkeling door ontwikkelaars te bevrijden van handmatig geheugenbeheer, een significant voordeel ten opzichte van talen als C en C++. De GC van de JVM identificeert en verwijdert deze ongebruikte objecten, waardoor het geheugen beschikbaar komt voor toekomstige objectcreatie. De keuze van de garbage collector en de tuning-parameters ervan hebben een diepgaande invloed op de applicatieprestaties, waaronder:

• Applicatiepauzes: GC-pauzes, ook wel 'stop-the-world'-gebeurtenissen genoemd, waarbij de applicatiethreads worden onderbroken terwijl de GC draait. Frequente of lange pauzes kunnen de gebruikerservaring aanzienlijk beïnvloeden.
• Doorvoer: De snelheid waarmee de applicatie taken kan verwerken. GC kan een deel van de CPU-bronnen verbruiken die gebruikt kunnen worden voor daadwerkelijk applicatiewerk, waardoor de doorvoer wordt beïnvloed.
• Geheugengebruik: Hoe efficiënt de applicatie het beschikbare geheugen gebruikt. Slecht geconfigureerde GC kan leiden tot excessief geheugengebruik en zelfs tot 'out-of-memory'-fouten.
• Latentie: De tijd die de applicatie nodig heeft om te reageren op een verzoek. GC-pauzes dragen direct bij aan latentie.

Verschillende Garbage Collectors in de JVM

De JVM biedt een verscheidenheid aan garbage collectors, elk met zijn eigen sterke en zwakke punten. De selectie van een garbage collector hangt af van de vereisten van de applicatie en de kenmerken van de workload. Laten we enkele van de meest prominente verkennen:

1. Serial Garbage Collector

De Serial GC is een single-threaded collector, voornamelijk geschikt voor applicaties die op single-core machines draaien of voor applicaties met zeer kleine heaps. Het is de eenvoudigste collector en voert volledige GC-cycli uit. Het grootste nadeel zijn de lange 'stop-the-world'-pauzes, waardoor het ongeschikt is voor productieomgevingen die lage latentie vereisen.

2. Parallel Garbage Collector (Throughput Collector)

De Parallel GC, ook wel de throughput collector genoemd, is gericht op het maximaliseren van de applicatie doorvoer. Het maakt gebruik van meerdere threads om kleine en grote garbage collections uit te voeren, waardoor de duur van individuele GC-cycli wordt verkort. Het is een goede keuze voor applicaties waarbij het maximaliseren van de doorvoer belangrijker is dan lage latentie, zoals bij batchverwerkingstaken.

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

CMS was ontworpen om pauzetijden te verminderen door het grootste deel van de garbage collection gelijktijdig met de applicatiethreads uit te voeren. Het gebruikte een concurrente mark-sweep benadering. Hoewel CMS lagere pauzes bood dan de Parallel GC, kon het last hebben van fragmentatie en had het een hogere CPU-overhead. CMS is verouderd vanaf Java 9 en wordt niet langer aanbevolen voor nieuwe applicaties. Het is vervangen door G1GC.

4. G1GC (Garbage-First Garbage Collector)

G1GC is de standaard garbage collector sinds Java 9 en is ontworpen voor zowel grote heapgroottes als lage pauzetijden. Het verdeelt de heap in regio's en geeft prioriteit aan het verzamelen van regio's die het meest vol met afval zitten, vandaar de naam 'Garbage-First'. G1GC biedt een goede balans tussen doorvoer en latentie, waardoor het een veelzijdige keuze is voor een breed scala aan applicaties. Het streeft ernaar pauzetijden onder een gespecificeerd doel te houden (bijv. 200 milliseconden).

5. ZGC (Z Garbage Collector)

ZGC is een low-latency garbage collector geïntroduceerd in Java 11 (experimenteel in Java 11, productie-gereed vanaf Java 15). Het heeft tot doel de GC-pauzetijden te minimaliseren tot wel 10 milliseconden, ongeacht de heapgrootte. ZGC werkt gelijktijdig, waarbij de applicatie bijna ononderbroken draait. Het is geschikt voor applicaties die extreem lage latentie vereisen, zoals high-frequency trading systemen of online gaming platforms. ZGC gebruikt gekleurde pointers om objectverwijzingen bij te houden.

6. Shenandoah Garbage Collector

Shenandoah is een garbage collector met lage pauzetijden, ontwikkeld door Red Hat en een potentieel alternatief voor ZGC. Het streeft ook naar zeer lage pauzetijden door gelijktijdige garbage collection uit te voeren. Het belangrijkste onderscheidende kenmerk van Shenandoah is dat het de heap gelijktijdig kan comprimeren, wat kan helpen bij het verminderen van fragmentatie. Shenandoah is productie-gereed in OpenJDK en Red Hat-distributies van Java. Het staat bekend om zijn lage pauzetijden en doorvoerkenmerken. Shenandoah is volledig gelijktijdig met de applicatie, wat het voordeel heeft dat de uitvoering van de applicatie op geen enkel moment wordt gestopt. Het werk wordt verricht door een extra thread.

Belangrijke GC Tuning Parameters

Het tunen van garbage collection omvat het aanpassen van verschillende parameters om de prestaties te optimaliseren. Hier zijn enkele kritieke parameters om te overwegen, gecategoriseerd voor duidelijkheid:

1. Heap Grootte Configuratie

• -Xms<size> (Minimale Heap Grootte): Stelt de initiële heapgrootte in. Het is over het algemeen een goede gewoonte om deze gelijk te stellen aan -Xmx om te voorkomen dat de JVM de heap tijdens runtime opnieuw schaalt.
• -Xmx<size> (Maximale Heap Grootte): Stelt de maximale heapgrootte in. Dit is de meest kritieke parameter om te configureren. Het vinden van de juiste waarde vereist experimenteren en monitoring. Een grotere heap kan de doorvoer verbeteren, maar kan de pauzetijden verhogen als de GC harder moet werken.
• -Xmn<size> (Young Generation Grootte): Specificeert de grootte van de jonge generatie. De jonge generatie is waar nieuwe objecten aanvankelijk worden toegewezen. Een grotere jonge generatie kan de frequentie van kleine GC's verminderen. Voor G1GC wordt de grootte van de jonge generatie automatisch beheerd, maar kan deze worden aangepast met de parameters -XX:G1NewSizePercent en -XX:G1MaxNewSizePercent.

2. Selectie Garbage Collector

• -XX:+UseSerialGC: Schakelt de Serial GC in.
• -XX:+UseParallelGC: Schakelt de Parallel GC (throughput collector) in.
• -XX:+UseG1GC: Schakelt de G1GC in. Dit is de standaard voor Java 9 en hoger.
• -XX:+UseZGC: Schakelt de ZGC in.
• -XX:+UseShenandoahGC: Schakelt de Shenandoah GC in.

3. G1GC-Specifieke Parameters

• -XX:MaxGCPauseMillis=<ms>: Stelt de doelpauzetijd in milliseconden in voor G1GC. De GC zal proberen dit doel te halen, maar dit is geen garantie.
• -XX:G1HeapRegionSize=<size>: Stelt de grootte van de regio's binnen de heap in voor G1GC. Het verhogen van de regio-grootte kan mogelijk de GC-overhead verminderen.
• -XX:G1NewSizePercent=<percent>: Stelt het minimale percentage van de heap in dat wordt gebruikt voor de jonge generatie in G1GC.
• -XX:G1MaxNewSizePercent=<percent>: Stelt het maximale percentage van de heap in dat wordt gebruikt voor de jonge generatie in G1GC.
• -XX:G1ReservePercent=<percent>: De hoeveelheid geheugen die is gereserveerd voor de toewijzing van nieuwe objecten. De standaardwaarde is 10%.
• -XX:G1MixedGCCountTarget=<count>: Specificeert het doel aantal mixed garbage collections in een cyclus.

4. ZGC-Specifieke Parameters

• -XX:ZUncommitDelay=<seconds>: De tijd, in seconden, die ZGC zal wachten voordat het geheugen teruggeeft aan het besturingssysteem.
• -XX:ZAllocationSpikeFactor=<factor>: De spike-factor voor het toewijzingspercentage. Een hogere waarde impliceert dat de GC agressiever mag werken om afval te verzamelen en meer CPU-cycli kan verbruiken.

5. Andere Belangrijke Parameters

• -XX:+PrintGCDetails: Schakelt gedetailleerde GC-logging in, wat waardevolle informatie biedt over GC-cycli, pauzetijden en geheugengebruik. Dit is cruciaal voor het analyseren van GC-gedrag.
• -XX:+PrintGCTimeStamps: Voegt tijdstempels toe aan de GC-loguitvoer.
• -XX:+UseStringDeduplication (Java 8u20 en hoger, G1GC): Vermindert geheugengebruik door identieke strings in de heap te dedupliceren.
• -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses: Schakelt het gebruik van expliciete GC-aanroepen in de huidige JDK in of uit. Dit is nuttig om prestatievermindering tijdens de productieomgeving te voorkomen.
• -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError: Genereert een heapdump wanneer een OutOfMemoryError optreedt, waardoor gedetailleerde analyse van geheugengebruik en identificatie van geheugenlekken mogelijk is.
• -XX:HeapDumpPath=<path>: Specificeert de locatie waar het heapdump-bestand moet worden geschreven.

Praktische GC Tuning Voorbeelden

Laten we enkele praktische voorbeelden voor verschillende scenario's bekijken. Onthoud dat dit startpunten zijn en experimenten en monitoring vereisen op basis van de specifieke kenmerken van uw applicatie. Het is belangrijk om de applicaties te monitoren om een passende baseline te hebben. Bovendien kunnen de resultaten variëren, afhankelijk van de hardware.

1. Batchverwerking Applicatie (Doorvoer Gericht)

Voor batchverwerkingstoepassingen is het primaire doel meestal het maximaliseren van de doorvoer. Lage latentie is niet zo kritisch. De Parallel GC is vaak een goede keuze.

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

              
                Copy
              
            
          

In dit voorbeeld stellen we de minimale en maximale heapgrootte in op 4GB, waarbij de Parallel GC wordt ingeschakeld en gedetailleerde GC-logging wordt geactiveerd.

2. Webapplicatie (Latentie Gevoelig)

Voor webapplicaties is lage latentie cruciaal voor een goede gebruikerservaring. G1GC of ZGC (of Shenandoah) worden vaak verkozen.

G1GC Gebruiken:

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

              
                Copy
              
            
          

Deze configuratie stelt de minimale en maximale heapgrootte in op 8GB, schakelt G1GC in en stelt de doelpauzetijd in op 200 milliseconden. Pas de MaxGCPauseMillis waarde aan op basis van uw prestatievereisten.

ZGC Gebruiken (vereist Java 11+):

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

              
                Copy
              
            
          

Dit voorbeeld schakelt ZGC in met een vergelijkbare heapconfiguratie. Aangezien ZGC is ontworpen voor zeer lage latentie, hoeft u doorgaans geen pauzetijddoel in te stellen. U kunt parameters toevoegen voor specifieke scenario's; bijvoorbeeld, als u problemen met het toewijzingspercentage heeft, kunt u -XX:ZAllocationSpikeFactor=2 proberen.

3. High-Frequency Trading Systeem (Extreem Lage Latentie)

Voor high-frequency trading systemen is extreem lage latentie van het grootste belang. ZGC is een ideale keuze, ervan uitgaande dat de applicatie ermee compatibel is. Als u Java 8 gebruikt of compatibiliteitsproblemen heeft, overweeg dan Shenandoah.

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

              
                Copy
              
            
          

Net als in het voorbeeld van de webapplicatie stellen we de heapgrootte in en schakelen we ZGC in. Overweeg om ZGC-specifieke parameters verder te tunen op basis van de workload.

4. Applicaties met Grote Datasets

Voor applicaties die met zeer grote datasets werken, is zorgvuldige overweging nodig. Het gebruik van een grotere heapgrootte kan vereist zijn, en monitoring wordt nog belangrijker. Data kan ook worden gecached in de Young generation als de dataset klein is en de grootte dicht bij de young generation ligt.

Overweeg de volgende punten:

• Object Toewijzingspercentage: Als uw applicatie een groot aantal kortstondige objecten creëert, kan de jonge generatie voldoende zijn.
• Object Levensduur: Als objecten langer leven, moet u het promotiepercentage van de jonge generatie naar de oude generatie monitoren.
• Geheugenvoetafdruk: Als de applicatie geheugen-gebonden is en u tegen OutOfMemoryError-uitzonderingen aanloopt, kan het verkleinen van de objectgrootte of het kortstondiger maken van objecten het probleem oplossen.

Voor een grote dataset is de verhouding tussen de jonge en de oude generatie belangrijk. Overweeg het volgende voorbeeld om lage pauzetijden te bereiken:

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

              
                Copy
              
            
          

Dit voorbeeld stelt een grotere heap (32GB) in en stemt G1GC af met een lagere doelpauzetijd en een aangepaste grootte van de jonge generatie. Pas de parameters dienovereenkomstig aan.

Monitoring en Analyse

GC-tuning is geen eenmalige inspanning; het is een iteratief proces dat zorgvuldige monitoring en analyse vereist. Hier is hoe u monitoring kunt benaderen:

1. GC Logging

Schakel gedetailleerde GC-logging in met parameters zoals -XX:+PrintGCDetails, -XX:+PrintGCTimeStamps en -Xloggc:<filename>. Analyseer de logbestanden om het GC-gedrag te begrijpen, inclusief pauzetijden, frequentie van GC-cycli en geheugengebruikspatronen. Overweeg het gebruik van tools zoals GCViewer of GCeasy om GC-logs te visualiseren en te analyseren.

2. Application Performance Monitoring (APM) Tools

Gebruik APM-tools (bijv. Datadog, New Relic, AppDynamics) om applicatieprestaties te monitoren, inclusief CPU-gebruik, geheugengebruik, responstijden en foutenpercentages. Deze tools kunnen helpen bij het identificeren van knelpunten gerelateerd aan GC en inzicht geven in het applicatiegedrag. Tools in de markt zoals Prometheus en Grafana kunnen ook worden gebruikt om realtime prestatie-inzichten te zien.

3. Heap Dumps

Maak heapdumps (met -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError en -XX:HeapDumpPath=<path>) wanneer OutOfMemoryErrors optreden. Analyseer de heapdumps met tools zoals Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool) om geheugenlekken te identificeren en objecttoewijzingspatronen te begrijpen. Heapdumps bieden een momentopname van het geheugengebruik van de applicatie op een specifiek punt in de tijd.

4. Profiling

Gebruik Java-profilingtools (bijv. JProfiler, YourKit) om prestatieknelpunten in uw code te identificeren. Deze tools kunnen inzicht geven in objectcreatie, methodeaanroepen en CPU-gebruik, wat u indirect kan helpen bij het tunen van GC door de code van de applicatie te optimaliseren.

Best Practices voor GC Tuning

• Begin met de Standaardwaarden: De JVM-standaardwaarden zijn vaak een goed startpunt. Over-tune niet voortijdig.
• Begrijp Uw Applicatie: Ken de workload van uw applicatie, de patronen voor objecttoewijzing en de geheugengebruikskenmerken.
• Test in Productie-achtige Omgevingen: Test GC-configuraties in omgevingen die nauw aansluiten bij uw productieomgeving om de prestatie-impact nauwkeurig te beoordelen.
• Monitor Continu: Monitor voortdurend het GC-gedrag en de applicatieprestaties. Pas tuningparameters naar behoefte aan op basis van de waargenomen resultaten.
• Isoleer Variabelen: Verander tijdens het tunen slechts één parameter tegelijk om de impact van elke wijziging te begrijpen.
• Vermijd Voortijdige Optimalisatie: Optimaliseer niet voor een waarschijnlijk probleem zonder solide gegevens en analyse.
• Overweeg Code Optimalisatie: Optimaliseer uw code om objectcreatie en garbage collection overhead te verminderen. Hergebruik bijvoorbeeld objecten waar mogelijk.
• Blijf op de Hoogte: Blijf op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen in GC-technologie en JVM-updates. Nieuwe JVM-versies bevatten vaak verbeteringen in garbage collection.
• Documenteer Uw Tuning: Documenteer de GC-configuratie, de redenatie achter uw keuzes en de prestatieresultaten. Dit helpt bij toekomstig onderhoud en probleemoplossing.

Conclusie

Garbage collection tuning is een cruciaal aspect van Java-applicatieprestatie-optimalisatie. Door de verschillende garbage collectors, tuningparameters en monitoringtechnieken te begrijpen, kunt u uw applicaties effectief optimaliseren om aan specifieke prestatievereisten te voldoen. Onthoud dat GC-tuning een iteratief proces is en continue monitoring en analyse vereist om optimale resultaten te behalen. Begin met de standaardwaarden, begrijp uw applicatie en experimenteer met verschillende configuraties om de beste pasvorm voor uw behoeften te vinden. Met de juiste configuratie en monitoring kunt u ervoor zorgen dat uw Java-applicaties efficiënt en betrouwbaar werken, ongeacht uw wereldwijde bereik.