JMH બેન્ચમાર્ક્સમાં મેમરી એક્યુમ્યુલેશનનું અસરકારક રીતે સંચાલન કરવું

જાવા બેન્ચમાર્ક્સમાં મેમરી પડકારોને સમજવું

જાવામાં બેન્ચમાર્કિંગ એ તમારા કોડના પર્ફોર્મન્સની ઘોંઘાટને ઉજાગર કરીને જ્ઞાનવર્ધક અનુભવ હોઈ શકે છે. જો કે, અનપેક્ષિત સમસ્યાઓ, જેમ કે પુનરાવૃત્તિઓ વચ્ચે મેમરી સંચય, પરિણામોને અવિશ્વસનીય બનાવી શકે છે. 😓

Java Microbenchmark Harness (JMH) જેવા ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને, તમે પુનરાવૃત્તિઓમાં હીપ મેમરી વપરાશમાં ધીમે ધીમે વધારો જોશો. આ વર્તણૂક ગેરમાર્ગે દોરતા માપ તરફ દોરી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે ઢગલા મેમરીને પ્રોફાઇલ કરતી વખતે. સમસ્યા અસામાન્ય નથી, પરંતુ તે બેન્ચમાર્કમાં ખલેલ ન પહોંચાડે ત્યાં સુધી તેની ઘણીવાર અવગણના કરવામાં આવે છે.

આ વાસ્તવિક જીવનના દૃશ્યને ધ્યાનમાં લો: તમે હીપ મેમરી વપરાશનું વિશ્લેષણ કરવા માટે JMH બેન્ચમાર્ક ચલાવી રહ્યાં છો. દરેક વોર્મઅપ અને માપન પુનરાવૃત્તિ વધતી બેઝલાઇન મેમરી ફૂટપ્રિન્ટ દર્શાવે છે. અંતિમ પુનરાવર્તન દ્વારા, વપરાયેલ ઢગલા નોંધપાત્ર રીતે વધ્યા છે, પરિણામોને અસર કરે છે. કારણને ઓળખવું પડકારજનક છે, અને તેને ઉકેલવા માટે ચોક્કસ પગલાંની જરૂર છે.

આ માર્ગદર્શિકા JMH બેન્ચમાર્ક્સમાં આવી મેમરી સમસ્યાઓને ઘટાડવા માટે વ્યવહારુ વ્યૂહરચનાઓની શોધ કરે છે. ઉદાહરણો અને સોલ્યુશન્સમાંથી દોરવાથી, તે આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે જે માત્ર મેમરીના વપરાશને સ્થિર કરે છે પરંતુ બેન્ચમાર્કિંગ ચોકસાઈમાં પણ સુધારો કરે છે. 🛠️ આ મુશ્કેલીઓને કેવી રીતે ટાળવી અને તમારા બેન્ચમાર્ક વિશ્વાસપાત્ર છે તેની ખાતરી કરવા માટે જોડાયેલા રહો.

JMH માં મેમરી સંચયને સંબોધવા માટે અસરકારક તકનીકો

ઉપર આપેલી સ્ક્રિપ્ટોમાંથી એક આનો ઉપયોગ કરે છે પ્રોસેસબિલ્ડર બેન્ચમાર્કિંગ માટે અલગ JVM પ્રક્રિયાઓ શરૂ કરવા માટે જાવામાં વર્ગ. આ પદ્ધતિ સુનિશ્ચિત કરે છે કે એક પુનરાવૃત્તિ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી મેમરી આગામી પર અસર કરતી નથી. વિવિધ JVM ઉદાહરણોમાં બેન્ચમાર્કને અલગ કરીને, તમે દરેક પુનરાવર્તન માટે હીપ મેમરી સ્ટેટને રીસેટ કરો છો. અગાઉની ટ્રિપ્સમાંથી મુસાફરોને વહન કરતી વખતે કારની ઇંધણ કાર્યક્ષમતાને માપવાનો પ્રયાસ કરવાની કલ્પના કરો. ProcessBuilder વધુ સચોટ રીડિંગ્સ માટે પરવાનગી આપે છે, દરેક વખતે ખાલી કારથી પ્રારંભ કરવા જેવું કાર્ય કરે છે. 🚗

અન્ય અભિગમ લાભ લે છે System.gc() આદેશ, કચરો એકત્ર કરવા માટે એક વિવાદાસ્પદ છતાં અસરકારક રીત. સાથે એનોટેડ પદ્ધતિમાં આ આદેશ મૂકીને @સેટઅપ(લેવલ.ઇટરેશન), JMH સુનિશ્ચિત કરે છે કે દરેક બેન્ચમાર્ક પુનરાવૃત્તિ પહેલાં કચરો એકત્ર થાય. આ સેટઅપ પાછલા કામના અવ્યવસ્થાને ટાળવા માટે કાર્યો વચ્ચે તમારા કાર્યસ્થળને સાફ કરવા સમાન છે. જ્યારે System.gc() તાત્કાલિક કચરો એકત્ર કરવાની બાંયધરી આપતું નથી, બેન્ચમાર્કિંગ દૃશ્યોમાં, તે ઘણીવાર મેમરી બિલ્ડ-અપ ઘટાડવામાં મદદ કરે છે, ચોક્કસ પ્રદર્શન મેટ્રિક્સ માટે નિયંત્રિત વાતાવરણ બનાવે છે.

જેવી ટીકાઓનો ઉપયોગ @ફોર્ક, @વોર્મઅપ, અને @માપ JMH સ્ક્રિપ્ટ્સમાં બેન્ચમાર્કિંગ પ્રક્રિયા પર ફાઇન-ટ્યુન નિયંત્રણની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, @Fork(મૂલ્ય = 1, વોર્મઅપ્સ = 1) વોર્મઅપ પુનરાવર્તન સાથે સિંગલ ફોર્કની ખાતરી કરે છે. આ સંચિત મેમરી સમસ્યાઓને અટકાવે છે જે બહુવિધ ફોર્કથી ઊભી થઈ શકે છે. વોર્મઅપ પુનરાવર્તનો વાસ્તવિક બેન્ચમાર્કિંગ માટે JVM તૈયાર કરે છે, જે શ્રેષ્ઠ કામગીરીની ખાતરી કરવા માટે વર્કઆઉટ પહેલાં વોર્મ અપ કરવા સાથે તુલનાત્મક છે. 🏋️‍♂️ આ રૂપરેખાંકનો JMH ને સુસંગત અને વિશ્વસનીય બેન્ચમાર્ક માટે એક મજબૂત સાધન બનાવે છે.

છેલ્લે, એકમ પરીક્ષણ ઉદાહરણ દર્શાવે છે કે મેમરી વર્તનને કેવી રીતે માન્ય કરવું. ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ કામગીરી પહેલાં અને પછી મેમરી વપરાશની સરખામણી કરીને Runtime.getRuntime(), અમે અમારા કોડના પ્રદર્શનમાં સુસંગતતા અને સ્થિરતાની ખાતરી કરી શકીએ છીએ. કોઈ અણધારી શુલ્ક વસૂલવામાં ન આવે તેની ખાતરી કરવા માટે ખરીદી કરતા પહેલા અને પછી તમારા બેંક એકાઉન્ટ બેલેન્સને તપાસો તેમ વિચારો. વિસંગતતાઓને વહેલી ઓળખવા અને તમારા બેન્ચમાર્ક સમગ્ર વાતાવરણમાં અર્થપૂર્ણ છે તેની ખાતરી કરવા માટે આવી માન્યતા મહત્વપૂર્ણ છે.

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");
    }
}

મેમરી ગ્રોથને સંબોધવા માટે JMH બેન્ચમાર્કને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

JMH બેન્ચમાર્ક દરમિયાન મેમરી સંચય પણ ઑબ્જેક્ટ રીટેન્શન અને ક્લાસ લોડિંગ દ્વારા પ્રભાવિત થઈ શકે છે. જ્યારે JVM પુનરાવૃત્તિઓ દરમિયાન ઑબ્જેક્ટ બનાવે છે, ત્યારે આ ઑબ્જેક્ટ્સના સંદર્ભો તરત જ સાફ થઈ શકતા નથી, જે સતત મેમરી વપરાશ તરફ દોરી જાય છે. મોટા ઑબ્જેક્ટ ગ્રાફ અથવા સ્ટેટિક ફીલ્ડ કે જે અજાણતા સંદર્ભો ધરાવે છે તેવા સંજોગોમાં આને વધારી શકાય છે. આને ઘટાડવા માટે, ખાતરી કરો કે તમારો બેન્ચમાર્ક કોડ બિનજરૂરી સ્થિર સંદર્ભોને ટાળે છે અને જ્યાં યોગ્ય હોય ત્યાં નબળા સંદર્ભોનો ઉપયોગ કરે છે. આવી પ્રથાઓ કચરો એકત્ર કરનારને બિનઉપયોગી વસ્તુઓને અસરકારક રીતે પુનઃપ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરે છે. 🔄

અન્ય વારંવાર અવગણવામાં આવતું પાસું થ્રેડ-સ્થાનિક ચલોની ભૂમિકા છે. થ્રેડલોકલ બેન્ચમાર્કમાં સરળ હોઈ શકે છે પરંતુ જો યોગ્ય રીતે મેનેજ કરવામાં ન આવે તો મેમરીને લંબાવી શકે છે. દરેક થ્રેડ ચલોની પોતાની નકલ જાળવી રાખે છે, જે, જો સાફ ન કરવામાં આવે તો, થ્રેડની જીવનચક્ર સમાપ્ત થયા પછી પણ ચાલુ રહી શકે છે. નો ઉપયોગ કરીને સ્પષ્ટપણે ચલોને દૂર કરીને ThreadLocal.remove(), તમે બેન્ચમાર્ક દરમિયાન અણધારી મેમરી રીટેન્શન ઘટાડી શકો છો. આ અભિગમ સુનિશ્ચિત કરે છે કે એક પુનરાવૃત્તિ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી મેમરી આગામી શરૂ થાય તે પહેલાં મુક્ત થાય છે.

છેલ્લે, JVM વર્ગ લોડિંગને કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે તે ધ્યાનમાં લો. બેન્ચમાર્ક દરમિયાન, JMH વારંવાર વર્ગો લોડ કરી શકે છે, જેના કારણે કાયમી પેઢી (અથવા આધુનિક JVM માં મેટાસ્પેસ) ફૂટપ્રિન્ટમાં વધારો થાય છે. નો ઉપયોગ કરવો @ફોર્ક પુનરાવર્તનોને અલગ કરવા અથવા કસ્ટમ ક્લાસ લોડરનો ઉપયોગ કરીને આને સંચાલિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે. આ પગલાંઓ દરેક પુનરાવૃત્તિ માટે ક્લીનર ક્લાસ લોડિંગ સંદર્ભ બનાવે છે, જે સુનિશ્ચિત કરે છે કે બેન્ચમાર્ક JVMના ઇન્ટર્નલ્સની આર્ટિફેક્ટ્સને બદલે રનટાઇમ કામગીરી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ પ્રેક્ટિસ પ્રોજેક્ટ્સ વચ્ચે વર્કસ્પેસને સાફ કરવા માટે પ્રતિબિંબિત કરે છે, જે તમને એક સમયે એક કાર્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. 🧹