JMH ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಶೇಖರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಜಾವಾ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಒಂದು ಜ್ಞಾನದಾಯಕ ಅನುಭವವಾಗಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ನಡುವೆ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಂತಹ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. 😓

Java Microbenchmark Harness (JMH) ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೀಪ್ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ನೀವು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಈ ನಡವಳಿಕೆಯು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೀಪ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡುವಾಗ. ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವವರೆಗೆ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಹೀಪ್ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನೀವು JMH ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಪ್ರತಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮೂಲಕ, ಬಳಸಿದ ರಾಶಿಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬೆಳೆದಿದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕಾರಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಕ್ರಮಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ JMH ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳಿಂದ ರೇಖಾಚಿತ್ರ, ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 🛠️ ಈ ಮೋಸಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಾನದಂಡಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ.

JMH ನಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಕ್ರೋಢೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳು

ಮೇಲೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ JVM ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ವರ್ಗ. ಈ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದ ಬಳಸಿದ ಸ್ಮರಣೆಯು ಮುಂದಿನದಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ JVM ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಹೀಪ್ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುತ್ತೀರಿ. ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಯಾಣಗಳಿಂದ ಪ್ರಯಾಣಿಕರನ್ನು ಸಾಗಿಸುವಾಗ ಕಾರಿನ ಇಂಧನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ProcessBuilder ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಖಾಲಿ ಕಾರಿನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. 🚗

ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವು ಹತೋಟಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ System.gc() ಆದೇಶ, ಕಸ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಲು ವಿವಾದಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ @ಸೆಟಪ್(Level.Iteration), JMH ಪ್ರತಿ ಮಾನದಂಡದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮೊದಲು ಕಸ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸೆಟಪ್ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸದಿಂದ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಹೋಲುತ್ತದೆ. System.gc() ತತ್‌ಕ್ಷಣದ ಕಸ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸದಿದ್ದರೂ, ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಮೊರಿ ಬಿಲ್ಡ್-ಅಪ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿಖರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ಮುಂತಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಬಳಕೆ @ಫೋರ್ಕ್, @ವಾರ್ಮಪ್, ಮತ್ತು @ಅಳತೆ JMH ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, @Fork(ಮೌಲ್ಯ = 1, ವಾರ್ಮ್‌ಅಪ್‌ಗಳು = 1) ವಾರ್ಮ್‌ಅಪ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಫೋರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹು ಫೋರ್ಕ್‌ಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದಾದ ಸಂಚಿತ ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ವಾರ್ಮಪ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ನಿಜವಾದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ JVM ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ತಾಲೀಮು ಮೊದಲು ವಾರ್ಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. 🏋️‍♂️ ಈ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು JMH ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಯುನಿಟ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆಯು ಮೆಮೊರಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ Runtime.getRuntime(), ನಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಶುಲ್ಕಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಖರೀದಿಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆಯ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದಾದ್ಯಂತ ನಿಮ್ಮ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇಂತಹ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.

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");
    }
}

ಮೆಮೊರಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು JMH ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

JMH ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಕ್ರೋಢೀಕರಣವು ವಸ್ತು ಧಾರಣ ಮತ್ತು ವರ್ಗ ಲೋಡ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ JVM ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದಾಗ, ಈ ವಸ್ತುಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ತೆರವುಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ನಿರಂತರ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಥಿರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಉಲ್ಬಣಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಕೋಡ್ ಅನಗತ್ಯ ಸ್ಥಿರ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇಂತಹ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಕಸ ಸಂಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ಬಳಕೆಯಾಗದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಪುನಃ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🔄

ಥ್ರೆಡ್-ಲೋಕಲ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಪಾತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಥ್ರೆಡ್‌ಲೋಕಲ್ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಕಾಲಹರಣ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಥ್ರೆಡ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಸ್ಥಿರ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ಅದನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸದಿದ್ದರೆ, ಥ್ರೆಡ್‌ನ ಜೀವನಚಕ್ರವು ಕೊನೆಗೊಂಡ ನಂತರವೂ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು. ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ThreadLocal.remove(), ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಮೆಮೊರಿ ಧಾರಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದ ಬಳಸಿದ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಮುಂದಿನ ಪ್ರಾರಂಭದ ಮೊದಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, JVM ವರ್ಗ ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, JMH ಪದೇ ಪದೇ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿದ ಶಾಶ್ವತ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ಅಥವಾ ಆಧುನಿಕ JVM ಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಸ್ಪೇಸ್) ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು. ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು @ಫೋರ್ಕ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಲೋಡರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತಗಳು ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ ಕ್ಲೀನರ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು JVM ನ ಇಂಟರ್ನಲ್‌ಗಳ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಭ್ಯಾಸವು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 🧹