Efektīva atmiņas uzkrāšanas pārvaldība JMH etalonos

Izpratne par atmiņas problēmām Java etalonos

Java etalonuzdevumi var būt izglītojoša pieredze, atklājot jūsu koda veiktspējas nianses. Tomēr negaidītas problēmas, piemēram, atmiņas uzkrāšanās starp iterācijām, var padarīt rezultātus neuzticamus. 😓

Izmantojot tādus rīkus kā Java Microbenchmark Harness (JMH), varat pamanīt pakāpenisku kaudzes atmiņas lietojuma pieaugumu iterāciju laikā. Šāda rīcība var izraisīt maldinošus mērījumus, īpaši profilējot kaudzes atmiņu. Problēma nav nekas neparasts, taču tā bieži tiek ignorēta, līdz tā izjauc etalonus.

Apsveriet šo reālās dzīves scenāriju: jūs izmantojat JMH etalonus, lai analizētu kaudzes atmiņas lietojumu. Katra iesildīšanās un mērījumu iterācija parāda pieaugošu bāzes līnijas atmiņas nospiedumu. Līdz pēdējai iterācijai izmantotā kaudze ir ievērojami palielinājusies, ietekmējot rezultātus. Cēloņa identificēšana ir sarežģīta, un tā risināšanai ir jāveic precīzas darbības.

Šajā rokasgrāmatā ir apskatītas praktiskas stratēģijas, lai mazinātu šādas atmiņas problēmas JMH etalonos. Balstoties uz piemēriem un risinājumiem, tas sniedz ieskatu, kas ne tikai stabilizē atmiņas lietojumu, bet arī uzlabo salīdzinošās novērtēšanas precizitāti. 🛠️ Sekojiet līdzi jaunumiem, lai uzzinātu, kā izvairīties no šīm kļūdām un nodrošināt, ka jūsu etaloni ir uzticami.

Efektīvas metodes JMH atmiņas uzkrāšanās novēršanai

Viens no iepriekš sniegtajiem skriptiem izmanto ProcessBuilder klasē Java, lai palaistu atsevišķus JVM procesus salīdzinošajai novērtēšanai. Šī metode nodrošina, ka vienas iterācijas izmantotā atmiņa neietekmē nākamo. Izolējot etalonus dažādos JVM gadījumos, jūs atiestatāt kaudzes atmiņas stāvokli katrai iterācijai. Iedomājieties, ka mēģināt izmērīt automašīnas degvielas efektivitāti, pārvadājot pasažierus no iepriekšējiem braucieniem. ProcessBuilder darbojas kā starts ar tukšu automašīnu katru reizi, ļaujot iegūt precīzākus rādījumus. 🚗

Cita pieeja izmanto System.gc() komandu, strīdīgs, taču efektīvs veids, kā izsaukt atkritumu savākšanu. Ievietojot šo komandu metodē, kas anotēta ar @Iestatīšana(līmenis.Iterācija), JMH nodrošina atkritumu savākšanu pirms katras etalona iterācijas. Šī iestatīšana ir līdzīga darbvietas tīrīšanai starp uzdevumiem, lai izvairītos no iepriekšējā darba radītā jucekli. Lai gan System.gc() negarantē tūlītēju atkritumu savākšanu, salīdzinošās novērtēšanas scenārijos tas bieži palīdz samazināt atmiņas uzkrāšanos, radot kontrolētu vidi precīzai veiktspējas metrikai.

Tādu anotāciju izmantošana kā @dakša, @Iesildīšanās, un @Mērīšana JMH skriptos ļauj precīzi regulēt salīdzinošās novērtēšanas procesu. Piemēram, @Fork(vērtība = 1, iesildīšanās = 1) nodrošina vienu dakšiņu ar iesildīšanas iterāciju. Tas novērš kumulatīvās atmiņas problēmas, kas var rasties vairāku dakšu dēļ. Iesildīšanas iterācijas sagatavo JVM faktiskajai salīdzinošajai novērtēšanai, kas ir salīdzināma ar iesildīšanos pirms treniņa, lai nodrošinātu optimālu veiktspēju. 🏋️‍♂️ Šīs konfigurācijas padara JMH par stabilu rīku konsekventiem un uzticamiem etaloniem.

Visbeidzot, vienības testēšanas piemērs parāda, kā apstiprināt atmiņas uzvedību. Salīdzinot atmiņas lietojumu pirms un pēc konkrētām darbībām, izmantojot Runtime.getRuntime(), mēs varam nodrošināt sava koda darbības konsekvenci un stabilitāti. Uztveriet to kā bankas konta atlikuma pārbaudi pirms un pēc pirkuma veikšanas, lai izvairītos no negaidītām izmaksām. Šādas validācijas ir ļoti svarīgas, lai laikus noteiktu anomālijas un nodrošinātu, ka jūsu etaloni ir nozīmīgi dažādās vidēs.

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 etalonu optimizēšana, lai risinātu atmiņas pieaugumu

Atmiņas uzkrāšanos JMH etalonu laikā var ietekmēt arī objektu saglabāšana un klases ielāde. Kad JVM iterāciju laikā izveido objektus, atsauces uz šiem objektiem var netikt nekavējoties notīrītas, izraisot pastāvīgu atmiņas lietojumu. To var saasināt scenārijos ar lieliem objektu grafikiem vai statiskiem laukiem, kuros netīši ir atsauces. Lai to mazinātu, nodrošiniet, lai etalona kods izvairītos no nevajadzīgām statiskām atsaucēm un vajadzības gadījumā izmantotu vājas atsauces. Šāda prakse palīdz atkritumu savācējam efektīvi atgūt neizmantotos objektus. 🔄

Vēl viens bieži aizmirsts aspekts ir pavedienu lokālo mainīgo loma. ThreadLocal var būt ērts etalonos, taču, ja tas netiek pareizi pārvaldīts, var ievilkties atmiņā. Katrs pavediens saglabā savu mainīgo kopiju, kas, ja tā netiek notīrīta, var saglabāties pat pēc pavediena dzīves cikla beigām. Skaidri noņemot mainīgos, izmantojot ThreadLocal.remove(), jūs varat samazināt netīšu atmiņas saglabāšanu etalonu laikā. Šī pieeja nodrošina, ka atmiņa, ko izmanto viena iterācija, tiek atbrīvota pirms nākamās palaišanas.

Visbeidzot, apsveriet, kā JVM apstrādā klases ielādi. Etalonu laikā JMH var atkārtoti ielādēt klases, tādējādi palielinot pastāvīgās paaudzes (vai mūsdienu JVM metatelpas) nospiedumu. Izmantojot @dakša anotācija, lai izolētu iterācijas, vai pielāgota klases ielādēja izmantošana var palīdzēt to pārvaldīt. Šīs darbības rada tīrāku klases ielādes kontekstu katrai iterācijai, nodrošinot, ka etaloni koncentrējas uz izpildlaika veiktspēju, nevis uz JVM iekšējo elementu artefaktiem. Šī prakse atspoguļo darbvietas attīrīšanu starp projektiem, ļaujot vienlaikus koncentrēties uz vienu uzdevumu. 🧹