Muistin kertymisen hallinta JMH-vertailuarvoissa tehokkaasti

Muistihaasteiden ymmärtäminen Java-benchmarkissa

Java-vertailu voi olla valaiseva kokemus, joka paljastaa koodisi suorituskyvyn vivahteet. Odottamattomat ongelmat, kuten muistin kertyminen iteraatioiden välillä, voivat kuitenkin tehdä tuloksista epäluotettavia. 😓

Käyttämällä työkaluja, kuten Java Microbenchmark Harness (JMH), saatat huomata kasomuistin käytön asteittaisen lisääntyvän iteraatioiden välillä. Tämä käyttäytyminen voi johtaa harhaanjohtaviin mittauksiin, etenkin profiloitaessa kasamuistia. Ongelma ei ole harvinainen, mutta se jätetään usein huomiotta, kunnes se häiritsee vertailuarvoja.

Harkitse tätä tosielämän skenaariota: käytät JMH-testejä analysoidaksesi kasan muistin käyttöä. Jokainen lämpenemis- ja mittausiteraatio näyttää kasvavan perustason muistin jalanjäljen. Viimeiseen iteraatioon mennessä käytetty kasa on kasvanut merkittävästi, mikä vaikuttaa tuloksiin. Syyn tunnistaminen on haastavaa ja sen ratkaiseminen vaatii tarkkoja askeleita.

Tässä oppaassa tarkastellaan käytännön strategioita tällaisten muistiongelmien lieventämiseksi JMH-benchmarkissa. Esimerkkien ja ratkaisujen pohjalta se tarjoaa oivalluksia, jotka eivät ainoastaan ​​stabiloi muistin käyttöä, vaan myös parantavat vertailujen tarkkuutta. 🛠️ Pysy kuulolla saadaksesi selville, kuinka voit välttää nämä sudenkuopat ja varmistaa, että vertailuarvosi ovat luotettavia.

Tehokkaita tekniikoita JMH:n muistin kertymisen korjaamiseksi

Yksi yllä olevista skripteistä käyttää ProcessBuilder luokka Javassa käynnistääksesi erilliset JVM-prosessit vertailua varten. Tämä menetelmä varmistaa, että yhden iteroinnin käyttämä muisti ei vaikuta seuraavaan. Eristämällä vertailuarvot eri JVM-esiintymiin nollaat keon muistin tilan jokaiselle iteraatiolle. Kuvittele, että yrität mitata auton polttoainetehokkuutta kuljettaessasi matkustajia aiemmilta matkoilta. ProcessBuilder toimii kuin käynnistää tyhjästä autosta joka kerta, mikä mahdollistaa tarkemmat lukemat. 🚗

Toinen lähestymistapa hyödyntää System.gc() komento, kiistanalainen mutta tehokas tapa vedota roskien keräämiseen. Asettamalla tämän komennon menetelmään, johon on merkitty @Setup(Level.Iteration), JMH varmistaa, että roskat kerätään ennen jokaista vertailukohtaista iteraatiota. Tämä asetus muistuttaa työtilan puhdistamista tehtävien välillä, jotta vältytään aiemmasta työstä aiheutuvat sotkut. System.gc() ei takaa välitöntä roskien keräämistä, mutta vertailuskenaarioissa se auttaa usein vähentämään muistin kertymistä ja luo kontrolloidun ympäristön tarkkoja suorituskykymittauksia varten.

Selosteiden käyttö, kuten @Haarukka, @Lämmittely, ja @Mittaus JMH-skripteissä mahdollistaa benchmarking-prosessin hienosäädön. Esimerkiksi @Fork(arvo = 1, warmups = 1) varmistaa yhden haarukan, jossa on alkulämmittelyiteraatio. Tämä estää kumulatiiviset muistiongelmat, jotka voivat syntyä useista haarukoista. Lämmittelyiteraatiot valmistelevat JVM:n varsinaiseen benchmarkingiin, joka on verrattavissa lämmittelyyn ennen harjoittelua optimaalisen suorituskyvyn varmistamiseksi. 🏋️‍♂️ Nämä kokoonpanot tekevät JMH:sta vankan työkalun johdonmukaisiin ja luotettaviin vertailuarvoihin.

Lopuksi yksikkötestausesimerkki osoittaa, kuinka muistin käyttäytyminen tarkistetaan. Vertaamalla muistin käyttöä ennen ja jälkeen tiettyjen toimintojen käytön Runtime.getRuntime(), voimme varmistaa koodimme suorituskyvyn johdonmukaisuuden ja vakauden. Ajattele sitä pankkitilisi saldon tarkistamisena ennen oston tekemistä ja sen jälkeen varmistaaksesi, ettei odottamattomia kuluja tule. Tällaiset validoinnit ovat tärkeitä poikkeamien tunnistamiseksi varhaisessa vaiheessa ja sen varmistamiseksi, että vertailuarvosi ovat merkityksellisiä kaikissa ympäristöissä.

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:n vertailuarvojen optimointi muistin kasvun korjaamiseksi

Muistin kertymiseen JMH-testien aikana voi myös vaikuttaa objektien säilyttäminen ja luokkalataus. Kun JVM luo objekteja iteraatioiden aikana, viittauksia näihin objekteihin ei välttämättä poisteta välittömästi, mikä johtaa jatkuvaan muistin käyttöön. Tämä voi pahentua skenaarioissa, joissa on suuret objektikaaviot tai staattiset kentät, jotka vahingossa sisältävät viittauksia. Tämän lieventämiseksi varmista, että vertailukoodisi välttää tarpeettomia staattisia viittauksia ja käyttää tarvittaessa heikkoja viittauksia. Tällaiset käytännöt auttavat jätteenkerääjää keräämään käyttämättömät esineet tehokkaasti talteen. 🔄

Toinen usein huomiotta jätetty näkökohta on säikeen paikallisten muuttujien rooli. ThreadLocal voi olla kätevä vertailuarvoissa, mutta se voi aiheuttaa muistin viipymistä, jos sitä ei hallita oikein. Kukin säiettä säilyttää oman muuttujakopionsa, joka, jos sitä ei tyhjennetä, voi säilyä myös säikeen elinkaaren päätyttyä. Poistamalla muuttujat nimenomaisesti käyttämällä ThreadLocal.remove(), voit vähentää tahatonta muistin säilymistä vertailujen aikana. Tämä lähestymistapa varmistaa, että yhden iteroinnin käyttämä muisti vapautetaan ennen seuraavaa käynnistystä.

Harkitse lopuksi, kuinka JVM käsittelee luokan lataamista. Vertailuarvojen aikana JMH voi ladata luokkia toistuvasti, mikä johtaa lisääntyneeseen pysyvään sukupolveen (tai nykyaikaisissa JVM:issä metaavaruuteen). Hyödyntämällä @Haarukka huomautus iteraatioiden eristämiseksi tai mukautetun luokkalataimen käyttö voi auttaa hallitsemaan tätä. Nämä vaiheet luovat puhtaamman luokan latauskontekstin jokaiselle iteraatiolle ja varmistavat, että vertailuarvot keskittyvät ajonaikaiseen suorituskykyyn JVM:n sisäisten artefaktien sijaan. Tämä käytäntö heijastaa työtilan puhdistamista projektien välillä, jolloin voit keskittyä yhteen tehtävään kerrallaan. 🧹