ജെഎംഎച്ച് ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിൽ മെമ്മറി അക്യുമുലേഷൻ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

ജാവ ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിലെ മെമ്മറി വെല്ലുവിളികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ജാവയിലെ ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് നിങ്ങളുടെ കോഡിൻ്റെ പ്രകടന സൂക്ഷ്മതകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു പ്രബുദ്ധമായ അനുഭവമായിരിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, ആവർത്തനങ്ങൾക്കിടയിൽ മെമ്മറി ശേഖരണം പോലെയുള്ള അപ്രതീക്ഷിത പ്രശ്നങ്ങൾ, ഫലങ്ങൾ വിശ്വസനീയമല്ലാതാക്കും. 😓

Java Microbenchmark Harness (JMH) പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ആവർത്തനങ്ങളിലുടനീളം ഹീപ്പ് മെമ്മറി ഉപയോഗത്തിൽ ക്രമാനുഗതമായ വർദ്ധനവ് നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിച്ചേക്കാം. ഈ സ്വഭാവം തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന അളവുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് ഹീപ്പ് മെമ്മറി പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുമ്പോൾ. പ്രശ്നം അസാധാരണമല്ല, പക്ഷേ ഇത് ബെഞ്ച്മാർക്കുകളെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നത് വരെ ഇത് പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടും.

ഈ യഥാർത്ഥ ജീവിത സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക: ഹീപ്പ് മെമ്മറി ഉപയോഗം വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ JMH ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ വാംഅപ്പും മെഷർമെൻ്റ് ആവർത്തനവും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന അടിസ്ഥാന മെമ്മറി കാൽപ്പാടുകൾ കാണിക്കുന്നു. അന്തിമ ആവർത്തനത്തിലൂടെ, ഉപയോഗിച്ച കൂമ്പാരം ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു, ഇത് ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കുന്നു. കാരണം തിരിച്ചറിയുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്, അത് പരിഹരിക്കുന്നതിന് കൃത്യമായ നടപടികൾ ആവശ്യമാണ്.

JMH ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിലെ അത്തരം മെമ്മറി പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കാനുള്ള പ്രായോഗിക തന്ത്രങ്ങൾ ഈ ഗൈഡ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്നും പരിഹാരങ്ങളിൽ നിന്നും വരച്ചുകൊണ്ട്, മെമ്മറി ഉപയോഗം സ്ഥിരപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. 🛠️ ഈ കെണികൾ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാമെന്നും നിങ്ങളുടെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ വിശ്വാസയോഗ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും എങ്ങനെയെന്നറിയാൻ കാത്തിരിക്കുക.

JMH-ൽ മെമ്മറി അക്യുമുലേഷൻ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ ഒന്ന് ഉപയോഗിക്കുന്നു പ്രോസസ്സ് ബിൽഡർ ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗിനായി പ്രത്യേക ജെവിഎം പ്രക്രിയകൾ സമാരംഭിക്കുന്നതിന് ജാവയിലെ ക്ലാസ്. ഒരു ആവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്ന മെമ്മറി അടുത്തതിനെ ബാധിക്കില്ലെന്ന് ഈ രീതി ഉറപ്പാക്കുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത JVM ഇൻസ്‌റ്റൻസുകളിലേക്ക് ബെഞ്ച്‌മാർക്കുകൾ വേർതിരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഓരോ ആവർത്തനത്തിനും നിങ്ങൾ ഹീപ്പ് മെമ്മറി നില പുനഃസജ്ജമാക്കുന്നു. മുൻ യാത്രകളിലെ യാത്രക്കാരെ കയറ്റുമ്പോൾ കാറിൻ്റെ ഇന്ധനക്ഷമത അളക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ProcessBuilder ഓരോ തവണയും ശൂന്യമായ ഒരു കാറിൽ ആരംഭിക്കുന്നത് പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടുതൽ കൃത്യമായ റീഡിംഗുകൾ അനുവദിക്കുന്നു. 🚗

മറ്റൊരു സമീപനം ഇതിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു System.gc() കമാൻഡ്, മാലിന്യ ശേഖരണം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നതിനുള്ള വിവാദപരവും എന്നാൽ ഫലപ്രദവുമായ മാർഗ്ഗം. ഈ കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ച ഒരു രീതിയിൽ സ്ഥാപിക്കുന്നതിലൂടെ @Setup(Level.Iteration), ഓരോ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ആവർത്തനത്തിനും മുമ്പായി മാലിന്യ ശേഖരണം നടക്കുന്നുണ്ടെന്ന് JMH ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ സജ്ജീകരണം മുമ്പത്തെ ജോലിയിൽ നിന്നുള്ള അലങ്കോലങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കിടയിൽ നിങ്ങളുടെ വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സ് വൃത്തിയാക്കുന്നതിന് സമാനമാണ്. System.gc() ഉടനടി മാലിന്യ ശേഖരണം ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ലെങ്കിലും, ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഇത് പലപ്പോഴും മെമ്മറി ബിൽഡ്-അപ്പ് കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൃത്യമായ പ്രകടന അളവുകൾക്ക് നിയന്ത്രിത അന്തരീക്ഷം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

പോലുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ ഉപയോഗം @ഫോർക്ക്, @ചൂടാക്കുക, ഒപ്പം @അളവ് JMH സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ, ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ സൂക്ഷ്മമായ നിയന്ത്രണം അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, @Fork(മൂല്യം = 1, warmups = 1) ഒരു വാംഅപ്പ് ആവർത്തനത്തോടുകൂടിയ ഒരൊറ്റ ഫോർക്ക് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് ഒന്നിലധികം ഫോർക്കുകളിൽ നിന്ന് ഉണ്ടാകാവുന്ന ക്യുമുലേറ്റീവ് മെമ്മറി പ്രശ്നങ്ങൾ തടയുന്നു. വാംഅപ്പ് ആവർത്തനങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ബെഞ്ച്‌മാർക്കിംഗിനായി JVM തയ്യാറാക്കുന്നു, ഇത് മികച്ച പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഒരു വർക്കൗട്ടിന് മുമ്പുള്ള വാംഅപ്പുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. 🏋️♂️ ഈ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ JMH-നെ സ്ഥിരവും വിശ്വസനീയവുമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കായുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.

അവസാനമായി, യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉദാഹരണം മെമ്മറി സ്വഭാവം എങ്ങനെ സാധൂകരിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് മുമ്പും ശേഷവും മെമ്മറി ഉപയോഗം താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് Runtime.getRuntime(), ഞങ്ങളുടെ കോഡിൻ്റെ പ്രകടനത്തിൽ സ്ഥിരതയും സ്ഥിരതയും ഉറപ്പാക്കാം. അപ്രതീക്ഷിത നിരക്കുകളൊന്നും ഇല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവും നിങ്ങളുടെ ബാങ്ക് അക്കൗണ്ട് ബാലൻസ് പരിശോധിക്കുന്നതായി കരുതുക. അപാകതകൾ നേരത്തേ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പരിസ്ഥിതിയിലുടനീളം അർത്ഥവത്തായതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും അത്തരം മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ നിർണായകമാണ്.

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");
    }
}

മെമ്മറി വളർച്ചയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ JMH ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഒബ്ജക്റ്റ് നിലനിർത്തലും ക്ലാസ് ലോഡിംഗും JMH ബെഞ്ച്മാർക്കുകളുടെ സമയത്തെ മെമ്മറി ശേഖരണത്തെ സ്വാധീനിക്കും. ആവർത്തന സമയത്ത് ജെവിഎം ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുമ്പോൾ, ഈ ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള പരാമർശങ്ങൾ ഉടനടി മായ്‌ക്കപ്പെടില്ല, ഇത് സ്ഥിരമായ മെമ്മറി ഉപയോഗത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. വലിയ ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഗ്രാഫുകളോ അല്ലെങ്കിൽ അശ്രദ്ധമായി റഫറൻസുകളുള്ള സ്റ്റാറ്റിക് ഫീൽഡുകളോ ഉള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് കൂടുതൽ വഷളാക്കാം. ഇത് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങളുടെ ബെഞ്ച്മാർക്ക് കോഡ് അനാവശ്യമായ സ്റ്റാറ്റിക് റഫറൻസുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നുവെന്നും ഉചിതമായിടത്ത് ദുർബലമായ റഫറൻസുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്നും ഉറപ്പാക്കുക. ഉപയോഗിക്കാത്ത വസ്തുക്കൾ കാര്യക്ഷമമായി വീണ്ടെടുക്കാൻ ഇത്തരം സമ്പ്രദായങ്ങൾ മാലിന്യം ശേഖരിക്കുന്നവരെ സഹായിക്കുന്നു. 🔄

പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന മറ്റൊരു വശം ത്രെഡ്-ലോക്കൽ വേരിയബിളുകളുടെ പങ്ക് ആണ്. ThreadLocal ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിൽ സുലഭമായിരിക്കുമെങ്കിലും ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ മെമ്മറി കാലഹരണപ്പെടാൻ ഇടയാക്കും. ഓരോ ത്രെഡും വേരിയബിളുകളുടെ സ്വന്തം പകർപ്പ് നിലനിർത്തുന്നു, അവ മായ്‌ച്ചില്ലെങ്കിൽ, ത്രെഡിൻ്റെ ജീവിതചക്രം അവസാനിച്ചതിനുശേഷവും നിലനിൽക്കും. ഉപയോഗിച്ച് വേരിയബിളുകൾ വ്യക്തമായി നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ട് ThreadLocal.remove(), ബെഞ്ച്‌മാർക്കുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഉദ്ദേശിക്കാത്ത മെമ്മറി നിലനിർത്തൽ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഈ സമീപനം ഒരു ആവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്ന മെമ്മറി അടുത്തത് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സ്വതന്ത്രമാക്കുന്നു.

അവസാനമായി, JVM എങ്ങനെയാണ് ക്ലാസ് ലോഡിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെന്ന് പരിഗണിക്കുക. ബെഞ്ച്‌മാർക്കുകളിൽ, JMH ക്ലാസുകൾ ആവർത്തിച്ച് ലോഡ് ചെയ്‌തേക്കാം, ഇത് സ്ഥിരമായ ജനറേഷൻ (അല്ലെങ്കിൽ ആധുനിക JVM-കളിലെ മെറ്റാസ്‌പേസ്) കാൽപ്പാടിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്നത് @ഫോർക്ക് ആവർത്തനങ്ങൾ വേർതിരിക്കുന്നതിനുള്ള വ്യാഖ്യാനം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ക്ലാസ് ലോഡർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇത് നിയന്ത്രിക്കാൻ സഹായിക്കും. ഈ ഘട്ടങ്ങൾ ഓരോ ആവർത്തനത്തിനും ക്ലീനർ ക്ലാസ് ലോഡിംഗ് സന്ദർഭം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ JVM-ൻ്റെ ഇൻ്റേണലുകളുടെ ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളേക്കാൾ റൺടൈം പ്രകടനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പ്രോജക്റ്റുകൾക്കിടയിൽ ഒരു വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സ് വൃത്തിയാക്കുന്നതിനെ ഈ പരിശീലനം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു സമയം ഒരു ടാസ്‌ക്കിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. 🧹