JMH బెంచ్‌మార్క్‌లలో మెమరీ అక్యుములేషన్‌ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం

జావా బెంచ్‌మార్క్‌లలో మెమరీ సవాళ్లను అర్థం చేసుకోవడం

జావాలో బెంచ్‌మార్కింగ్ అనేది మీ కోడ్ యొక్క పనితీరు సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను బహిర్గతం చేసే జ్ఞానోదయమైన అనుభవం. అయితే, పునరావృతాల మధ్య జ్ఞాపకశక్తి చేరడం వంటి ఊహించని సమస్యలు ఫలితాలు నమ్మలేని విధంగా చేస్తాయి. 😓

జావా మైక్రోబెంచ్‌మార్క్ హార్నెస్ (JMH) వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి, మీరు పునరావృతమయ్యే అంతటా హీప్ మెమరీ వినియోగంలో క్రమంగా పెరుగుదలను గమనించవచ్చు. ఈ ప్రవర్తన తప్పుదారి పట్టించే కొలతలకు దారి తీస్తుంది, ప్రత్యేకించి హీప్ మెమరీని ప్రొఫైల్ చేస్తున్నప్పుడు. సమస్య అసాధారణం కాదు, కానీ బెంచ్‌మార్క్‌లకు అంతరాయం కలిగించే వరకు ఇది తరచుగా విస్మరించబడుతుంది.

ఈ నిజ జీవిత దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి: మీరు హీప్ మెమరీ వినియోగాన్ని విశ్లేషించడానికి JMH బెంచ్‌మార్క్‌లను అమలు చేస్తున్నారు. ప్రతి వార్మప్ మరియు కొలత పునరావృతం పెరుగుతున్న బేస్‌లైన్ మెమరీ పాదముద్రను చూపుతుంది. చివరి పునరావృతం ద్వారా, ఉపయోగించిన కుప్ప గణనీయంగా పెరిగింది, ఇది ఫలితాలను ప్రభావితం చేస్తుంది. కారణాన్ని గుర్తించడం సవాలుగా ఉంది మరియు దానిని పరిష్కరించడానికి ఖచ్చితమైన దశలు అవసరం.

ఈ గైడ్ JMH బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఇటువంటి మెమరీ సమస్యలను తగ్గించడానికి ఆచరణాత్మక వ్యూహాలను అన్వేషిస్తుంది. ఉదాహరణలు మరియు పరిష్కారాల నుండి గీయడం, ఇది మెమరీ వినియోగాన్ని స్థిరీకరించడమే కాకుండా బెంచ్‌మార్కింగ్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరిచే అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. 🛠️ ఈ ఆపదలను ఎలా నివారించవచ్చో తెలుసుకోవడానికి మరియు మీ బెంచ్‌మార్క్‌లు విశ్వసనీయంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి వేచి ఉండండి.

JMHలో మెమరీ అక్యుమ్యులేషన్‌ను అడ్రస్ చేయడానికి ప్రభావవంతమైన పద్ధతులు

పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌లలో ఒకటి దీనిని ఉపయోగిస్తుంది ప్రాసెస్ బిల్డర్ బెంచ్‌మార్కింగ్ కోసం ప్రత్యేక JVM ప్రక్రియలను ప్రారంభించేందుకు జావాలో తరగతి. ఈ పద్ధతి ఒక పునరావృతం ఉపయోగించిన మెమరీ తదుపరి దానిని ప్రభావితం చేయదని నిర్ధారిస్తుంది. బెంచ్‌మార్క్‌లను వేర్వేరు JVM ఉదంతాలుగా వేరు చేయడం ద్వారా, మీరు ప్రతి పునరావృతం కోసం హీప్ మెమరీ స్థితిని రీసెట్ చేస్తారు. మునుపటి ప్రయాణాల నుండి ప్రయాణీకులను తీసుకువెళుతున్నప్పుడు కారు యొక్క ఇంధన సామర్థ్యాన్ని కొలవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి. ProcessBuilder ప్రతిసారీ ఖాళీ కారుతో ప్రారంభించడం వంటి పని చేస్తుంది, మరింత ఖచ్చితమైన రీడింగ్‌లను అనుమతిస్తుంది. 🚗

మరొక విధానం ప్రభావితం చేస్తుంది System.gc() ఆదేశం, చెత్త సేకరణను ప్రారంభించేందుకు వివాదాస్పదమైన ఇంకా ప్రభావవంతమైన మార్గం. తో ఉల్లేఖించిన పద్ధతిలో ఈ ఆదేశాన్ని ఉంచడం ద్వారా @సెటప్(Level.Iteration), JMH ప్రతి బెంచ్‌మార్క్ పునరావృతానికి ముందు చెత్త సేకరణ జరుగుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ సెటప్ మునుపటి పని నుండి అయోమయాన్ని నివారించడానికి టాస్క్‌ల మధ్య మీ వర్క్‌స్పేస్‌ను శుభ్రపరిచేలా ఉంటుంది. System.gc() తక్షణ చెత్త సేకరణకు హామీ ఇవ్వనప్పటికీ, బెంచ్‌మార్కింగ్ దృశ్యాలలో, ఇది తరచుగా మెమరీ బిల్డ్-అప్‌ను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది, ఖచ్చితమైన పనితీరు కొలమానాల కోసం నియంత్రిత వాతావరణాన్ని సృష్టిస్తుంది.

వంటి ఉల్లేఖనాల ఉపయోగం @ఫోర్క్, @వార్మప్, మరియు @కొలత JMH స్క్రిప్ట్‌లలో బెంచ్‌మార్కింగ్ ప్రక్రియపై ఫైన్-ట్యూన్డ్ కంట్రోల్‌ని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, @Fork(విలువ = 1, వార్మప్‌లు = 1) వార్మప్ పునరావృతంతో ఒకే ఫోర్క్‌ను నిర్ధారిస్తుంది. ఇది బహుళ ఫోర్క్‌ల నుండి ఉత్పన్నమయ్యే సంచిత మెమరీ సమస్యలను నివారిస్తుంది. వార్మప్ పునరావృత్తులు వాస్తవ బెంచ్‌మార్కింగ్ కోసం JVMని సిద్ధం చేస్తాయి, ఇది సరైన పనితీరును నిర్ధారించడానికి వ్యాయామానికి ముందు వేడెక్కడంతో పోల్చవచ్చు. 🏋️‍♂️ ఈ కాన్ఫిగరేషన్‌లు JMHని స్థిరమైన మరియు నమ్మదగిన బెంచ్‌మార్క్‌ల కోసం ఒక బలమైన సాధనంగా చేస్తాయి.

చివరగా, యూనిట్ పరీక్ష ఉదాహరణ మెమరీ ప్రవర్తనను ఎలా ధృవీకరించాలో చూపుతుంది. నిర్దిష్ట కార్యకలాపాలను ఉపయోగించే ముందు మరియు తర్వాత మెమరీ వినియోగాన్ని పోల్చడం ద్వారా Runtime.getRuntime(), మేము మా కోడ్ పనితీరులో స్థిరత్వం మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించగలము. ఊహించని ఛార్జీలు లేవని నిర్ధారించుకోవడానికి కొనుగోలు చేయడానికి ముందు మరియు తర్వాత మీ బ్యాంక్ ఖాతా బ్యాలెన్స్‌ని తనిఖీ చేయడం గురించి ఆలోచించండి. క్రమరాహిత్యాలను ముందుగానే గుర్తించడానికి మరియు మీ బెంచ్‌మార్క్‌లు పరిసరాలలో అర్థవంతంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి ఇటువంటి ధృవీకరణలు కీలకం.

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");
    }
}

మెమరీ పెరుగుదలను అడ్రస్ చేయడానికి JMH బెంచ్‌మార్క్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

JMH బెంచ్‌మార్క్‌ల సమయంలో మెమరీ చేరడం వస్తువు నిలుపుదల మరియు క్లాస్ లోడింగ్ ద్వారా కూడా ప్రభావితమవుతుంది. పునరావృతాల సమయంలో JVM ఆబ్జెక్ట్‌లను సృష్టించినప్పుడు, ఈ వస్తువులకు సంబంధించిన సూచనలు వెంటనే క్లియర్ చేయబడకపోవచ్చు, ఇది నిరంతర మెమరీ వినియోగానికి దారి తీస్తుంది. పెద్ద ఆబ్జెక్ట్ గ్రాఫ్‌లు లేదా అనుకోకుండా రిఫరెన్స్‌లను కలిగి ఉండే స్టాటిక్ ఫీల్డ్‌లతో కూడిన దృశ్యాలలో ఇది తీవ్రతరం అవుతుంది. దీన్ని తగ్గించడానికి, మీ బెంచ్‌మార్క్ కోడ్ అనవసరమైన స్టాటిక్ రిఫరెన్స్‌లను నివారిస్తుందని మరియు తగిన చోట బలహీనమైన సూచనలను ఉపయోగిస్తుందని నిర్ధారించుకోండి. ఇటువంటి పద్ధతులు చెత్త సేకరించేవారికి ఉపయోగించని వస్తువులను సమర్ధవంతంగా తిరిగి పొందడంలో సహాయపడతాయి. 🔄

మరొక తరచుగా పట్టించుకోని అంశం థ్రెడ్-లోకల్ వేరియబుల్స్ పాత్ర. థ్రెడ్‌లోకల్ బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఉపయోగపడుతుంది కానీ సరిగ్గా నిర్వహించబడకపోతే మెమరీ ఆలస్యమయ్యేలా చేస్తుంది. ప్రతి థ్రెడ్ దాని స్వంత వేరియబుల్స్ కాపీని కలిగి ఉంటుంది, ఇది క్లియర్ చేయబడకపోతే, థ్రెడ్ జీవితచక్రం ముగిసిన తర్వాత కూడా కొనసాగుతుంది. ఉపయోగించి వేరియబుల్‌లను స్పష్టంగా తొలగించడం ద్వారా ThreadLocal.remove(), మీరు బెంచ్‌మార్క్‌ల సమయంలో అనాలోచిత మెమరీ నిలుపుదలని తగ్గించవచ్చు. ఈ విధానం ఒక పునరావృతం ద్వారా ఉపయోగించిన మెమరీ తదుపరి ప్రారంభానికి ముందు విడుదల చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.

చివరగా, JVM క్లాస్ లోడింగ్‌ను ఎలా నిర్వహిస్తుందో పరిశీలించండి. బెంచ్‌మార్క్‌ల సమయంలో, JMH పదేపదే తరగతులను లోడ్ చేస్తుంది, ఇది శాశ్వత తరం (లేదా ఆధునిక JVMలలో మెటాస్పేస్) పాదముద్రకు దారితీస్తుంది. వినియోగించుకోవడం @ఫోర్క్ పునరావృత్తులు వేరుచేయడానికి ఉల్లేఖన లేదా కస్టమ్ క్లాస్ లోడర్‌ని ఉపయోగించడం దీన్ని నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది. ఈ దశలు ప్రతి పునరావృతం కోసం క్లీనర్ క్లాస్ లోడింగ్ సందర్భాన్ని సృష్టిస్తాయి, బెంచ్‌మార్క్‌లు JVM యొక్క అంతర్గత కళాఖండాల కంటే రన్‌టైమ్ పనితీరుపై దృష్టి సారిస్తాయని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ అభ్యాసం ప్రాజెక్ట్‌ల మధ్య వర్క్‌స్పేస్‌ను శుభ్రపరచడానికి ప్రతిబింబిస్తుంది, మీరు ఒకేసారి ఒక పనిపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది. 🧹