Mälu kogunemise tõhus haldamine JMH võrdlusalustes

Mäluprobleemide mõistmine Java võrdlusalustes

Java võrdlusuuringud võivad olla õpetlikud kogemused, mis paljastavad teie koodi jõudluse nüansid. Kuid ootamatud probleemid, nagu mälu kogunemine iteratsioonide vahel, võivad muuta tulemused ebausaldusväärseks. 😓

Kasutades selliseid tööriistu nagu Java Microbenchmark Harness (JMH), võite märgata kuhjamälu kasutuse järkjärgulist suurenemist iteratsioonide lõikes. Selline käitumine võib põhjustada eksitavaid mõõtmisi, eriti kuhjamälu profileerimisel. Probleem ei ole haruldane, kuid sageli jäetakse see tähelepanuta, kuni see häirib võrdlusalust.

Kaaluge seda reaalset stsenaariumi: kasutate kuhjamälu kasutuse analüüsimiseks JMH võrdlusuuringuid. Iga soojendus- ja mõõtmise iteratsioon näitab kasvavat algtaseme mälumahtu. Viimaseks iteratsiooniks on kasutatud hunnik oluliselt kasvanud, mõjutades tulemusi. Põhjuse väljaselgitamine on keeruline ja selle lahendamine nõuab täpseid samme.

See juhend uurib praktilisi strateegiaid selliste mäluprobleemide leevendamiseks JMH võrdlusalustes. Näidete ja lahenduste põhjal pakub see teadmisi, mis mitte ainult ei stabiliseeri mälukasutust, vaid parandavad ka võrdlusuuringute täpsust. 🛠️ Olge kursis, et teada saada, kuidas neid lõkse vältida ja tagada, et teie etalonid on usaldusväärsed.

Tõhusad tehnikad JMH-s mälu kogunemise kõrvaldamiseks

Üks ülaltoodud skriptidest kasutab ProcessBuilder klassi Java-s, et käivitada võrdlusuuringu jaoks eraldi JVM-i protsessid. See meetod tagab, et ühe iteratsiooni kasutatav mälu ei mõjuta järgmist. Eraldades võrdlusnäitajad erinevatesse JVM-i eksemplaridesse, lähtestate iga iteratsiooni kuhja mälu oleku. Kujutage ette, et proovite mõõta auto kütusesäästlikkust, vedades üle eelmiste reiside reisijaid. ProcessBuilder käitub nagu iga kord tühja autoga käivitamisel, võimaldades täpsemaid näitu. 🚗

Teine lähenemine võimendab System.gc() käsk, vastuoluline, kuid tõhus viis prügi kogumiseks. Asetades selle käsu meetodisse, millele on lisatud märkus @Seadistus(tase.Iteratsioon), JMH tagab prügi kogumise enne iga võrdlusuuringu iteratsiooni. See seadistus sarnaneb tööruumi puhastamisega tööülesannete vahel, et vältida eelnevast tööst tekkinud segadust. Kuigi System.gc() ei garanteeri kohest prügikoristust, aitab see võrdlusuuringu stsenaariumide korral sageli vähendada mälu kogunemist, luues kontrollitud keskkonna täpsete jõudlusmõõdikute jaoks.

Märkuste kasutamine nagu @Kahvel, @Soojendus, ja @Mõõtmine JMH skriptides võimaldab täpselt reguleerida võrdlusuuringu protsessi. Näiteks @Fork(väärtus = 1, soojendused = 1) tagab ühe soojendusiteratsiooniga kahvli. See hoiab ära kumulatiivsed mäluprobleemid, mis võivad tuleneda mitmest kahvlist. Soojendusiteratsioonid valmistavad JVM-i ette tegelikuks võrdlusuuringuks, mis on võrreldav soojendusega enne treeningut, et tagada optimaalne jõudlus. 🏋️‍♂️ Need konfiguratsioonid teevad JMH-st tugeva tööriista järjepidevate ja usaldusväärsete võrdlusnäitajate jaoks.

Lõpuks näitab üksuse testimise näide, kuidas kontrollida mälu käitumist. Võrreldes mälukasutust enne ja pärast konkreetsete toimingute kasutamist Runtime.getRuntime(), saame tagada oma koodi toimimise järjepidevuse ja stabiilsuse. Mõelge sellele kui pangakonto saldo kontrollimisele enne ja pärast ostu sooritamist, et vältida ootamatuid tasusid. Sellised valideerimised on kriitilise tähtsusega kõrvalekallete varajaseks tuvastamiseks ja teie etalonide tähenduslikkuse tagamiseks erinevates keskkondades.

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 5)
@Fork(value = 1, warmups = 1)
@State(Scope.Thread)
public class MemoryBenchmark {

    @Benchmark
    public int calculate() {
        // Simulating a computational task
        return (int) Math.pow(2, 16);
    }
}

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;

public class IsolatedBenchmark {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("java", "-jar", "benchmark.jar");
            pb.inheritIO();
            Process process = pb.start();
            process.waitFor();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 5)
@Fork(1)
@State(Scope.Thread)
public class ResetMemoryBenchmark {

    @Setup(Level.Iteration)
    public void cleanUp() {
        System.gc(); // Force garbage collection
    }

    @Benchmark
    public int compute() {
        return (int) Math.sqrt(1024);
    }
}

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

public class BenchmarkTests {

    @Test
    void testMemoryUsageConsistency() {
        long startMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();
        int result = (int) Math.pow(2, 10);
        long endMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory();
        assertTrue((endMemory - startMemory) < 1024, "Memory usage is inconsistent");
    }
}

JMH võrdlusaluste optimeerimine mälu kasvu parandamiseks

Mälu kogunemist JMH võrdlusnäitajate ajal võivad mõjutada ka objektide säilitamine ja klasside laadimine. Kui JVM loob iteratsioonide ajal objekte, ei pruugita viiteid nendele objektidele kohe kustutada, mis toob kaasa püsiva mälukasutuse. See võib süveneda stsenaariumide puhul, kus on suured objektigraafikud või staatilised väljad, mis kogemata sisaldavad viiteid. Selle leevendamiseks veenduge, et teie etalonkood väldiks tarbetuid staatilisi viiteid ja kasutaks vajaduse korral nõrku viiteid. Sellised tavad aitavad prügivedajal kasutamata esemeid tõhusalt tagasi nõuda. 🔄

Teine sageli tähelepanuta jäetud aspekt on lõime kohalike muutujate roll. ThreadLocal võib võrdlusnäitajates olla kasulik, kuid kui seda õigesti ei haldata, võib see mälu pikutada. Iga lõime säilitab oma muutujate koopiad, mis kui neid ei kustutata, võivad need säilida ka pärast lõime elutsükli lõppu. Muutujate selgesõnalise eemaldamisega kasutades ThreadLocal.remove(), saate võrdlusuuringute ajal vähendada soovimatut mälu säilitamist. See lähenemine tagab, et ühe iteratsiooni kasutatud mälu vabastatakse enne järgmist käivitumist.

Lõpuks mõelge, kuidas JVM käsitleb klassi laadimist. Võrdluste ajal võib JMH klasse korduvalt laadida, mis toob kaasa püsiva põlvkonna (või tänapäevaste JVM-ide metaruumi) jalajälgede suurenemise. Kasutades @Kahvel iteratsioonide eraldamiseks mõeldud märkus või kohandatud klassilaaduri kasutamine võib aidata seda hallata. Need sammud loovad iga iteratsiooni jaoks puhtama klassi laadimiskonteksti, tagades, et võrdlusuuringud keskenduvad pigem käitusaja jõudlusele kui JVM-i sisemiste artefaktidele. See praktika peegeldab tööruumi puhastamist projektide vahel, võimaldades teil keskenduda ühele ülesandele korraga. 🧹