JMH بینچ مارکس میں میموری جمع کرنے کا مؤثر طریقے سے انتظام کرنا

جاوا بینچ مارکس میں میموری چیلنجز کو سمجھنا

جاوا میں بینچ مارکنگ ایک روشن تجربہ ہو سکتا ہے، جو آپ کے کوڈ کی کارکردگی کی باریکیوں کو ظاہر کرتا ہے۔ تاہم، غیر متوقع مسائل، جیسے کہ تکرار کے درمیان میموری کا جمع ہونا، نتائج کو ناقابل اعتبار بنا سکتا ہے۔ 😓

جاوا مائیکرو بینچ مارک ہارنس (JMH) جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کو تکرار کے دوران ہیپ میموری کے استعمال میں بتدریج اضافہ محسوس ہو سکتا ہے۔ یہ رویہ گمراہ کن پیمائش کا باعث بن سکتا ہے، خاص طور پر جب ہیپ میموری کی پروفائلنگ۔ مسئلہ کوئی معمولی بات نہیں ہے، لیکن اسے اکثر اس وقت تک نظر انداز کیا جاتا ہے جب تک کہ یہ بینچ مارکس میں خلل نہ ڈالے۔

اس حقیقی زندگی کے منظر نامے پر غور کریں: آپ ہیپ میموری کے استعمال کا تجزیہ کرنے کے لیے JMH بینچ مارکس چلا رہے ہیں۔ ہر وارم اپ اور پیمائش کی تکرار ایک بڑھتی ہوئی بنیادی لائن میموری کے نقش کو ظاہر کرتی ہے۔ حتمی تکرار تک، استعمال شدہ ڈھیر نمایاں طور پر بڑھ گیا ہے، نتائج کو متاثر کرتا ہے۔ وجہ کی نشاندہی کرنا مشکل ہے، اور اسے حل کرنے کے لیے درست اقدامات کی ضرورت ہے۔

یہ گائیڈ JMH بینچ مارکس میں میموری کے اس طرح کے مسائل کو کم کرنے کے لیے عملی حکمت عملیوں کی کھوج کرتا ہے۔ مثالوں اور حلوں سے اخذ کرتے ہوئے، یہ بصیرت پیش کرتا ہے جو نہ صرف میموری کے استعمال کو مستحکم کرتا ہے بلکہ بینچ مارکنگ کی درستگی کو بھی بہتر بناتا ہے۔ 🛠️ ان خرابیوں سے بچنے کا طریقہ دریافت کرنے اور یقینی بنائیں کہ آپ کے معیارات قابل اعتماد ہیں۔

JMH میں میموری جمع کرنے سے نمٹنے کے لیے موثر تکنیک

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹ میں سے ایک استعمال کرتا ہے۔ پروسیس بلڈر کلاس جاوا میں بینچ مارکنگ کے لیے علیحدہ JVM عمل شروع کرنے کے لیے۔ یہ طریقہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ایک تکرار کے ذریعہ استعمال ہونے والی میموری اگلے کو متاثر نہیں کرتی ہے۔ بینچ مارکس کو مختلف JVM مثالوں میں الگ کر کے، آپ ہر تکرار کے لیے ہیپ میموری کی حالت کو دوبارہ ترتیب دیتے ہیں۔ پچھلے دوروں سے مسافروں کو لے جانے کے دوران ایک کار کی ایندھن کی کارکردگی کی پیمائش کرنے کی کوشش کا تصور کریں۔ ProcessBuilder ہر بار خالی کار سے شروع کرنے کی طرح کام کرتا ہے، جس سے زیادہ درست پڑھنے کی اجازت ملتی ہے۔ 🚗

ایک اور نقطہ نظر کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ System.gc() کمانڈ، کوڑا کرکٹ جمع کرنے کا ایک متنازعہ لیکن مؤثر طریقہ۔ اس کمانڈ کو ایک طریقہ کار میں رکھ کر جس کے ساتھ تشریح کی گئی ہے۔ @Setup(Level.Iteration), JMH اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر بینچ مارک کی تکرار سے پہلے کچرا جمع کیا جائے۔ یہ سیٹ اپ آپ کے کام کی جگہ کو کاموں کے درمیان صاف کرنے کے مترادف ہے تاکہ پچھلے کام سے بے ترتیبی سے بچا جا سکے۔ اگرچہ System.gc() فوری طور پر کوڑا کرکٹ جمع کرنے کی ضمانت نہیں دیتا، بینچ مارکنگ منظرناموں میں، یہ اکثر میموری کی تعمیر کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے، درست کارکردگی کے میٹرکس کے لیے ایک کنٹرول شدہ ماحول پیدا کرتا ہے۔

جیسے تشریحات کا استعمال @فورک، @وارم اپ، اور @پیمائش JMH اسکرپٹس میں بینچ مارکنگ کے عمل پر ٹھیک ٹیونڈ کنٹرول کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، @Fork(قدر = 1، وارم اپس = 1) وارم اپ تکرار کے ساتھ سنگل فورک کو یقینی بناتا ہے۔ یہ مجموعی میموری کے مسائل کو روکتا ہے جو متعدد فورکس سے پیدا ہو سکتے ہیں۔ وارم اپ تکرار JVM کو اصل بینچ مارکنگ کے لیے تیار کرتی ہے، جو کہ زیادہ سے زیادہ کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے ورزش سے پہلے وارم اپ کے مقابلے کی جاتی ہے۔ 🏋️‍♂️ یہ کنفیگریشنز JMH کو مستقل اور قابل اعتماد بینچ مارکس کے لیے ایک مضبوط ٹول بناتی ہیں۔

آخر میں، یونٹ ٹیسٹنگ کی مثال یہ ظاہر کرتی ہے کہ میموری کے رویے کو کیسے درست کیا جائے۔ استعمال کرتے ہوئے مخصوص آپریشنز سے پہلے اور بعد میں میموری کے استعمال کا موازنہ کرکے Runtime.getRuntime()، ہم اپنے کوڈ کی کارکردگی میں مستقل مزاجی اور استحکام کو یقینی بنا سکتے ہیں۔ کسی غیر متوقع چارجز کو یقینی بنانے کے لیے خریداری کرنے سے پہلے اور بعد میں اپنے بینک اکاؤنٹ کا بیلنس چیک کرنے کے بارے میں سوچیں۔ اس طرح کی توثیق بے ضابطگیوں کی جلد شناخت کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہیں کہ آپ کے معیارات پورے ماحول میں معنی خیز ہیں۔

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");
    }
}

میموری کی ترقی کو ایڈریس کرنے کے لیے JMH بینچ مارکس کو بہتر بنانا

JMH بینچ مارکس کے دوران میموری کا جمع ہونا آبجیکٹ برقرار رکھنے اور کلاس لوڈنگ سے بھی متاثر ہو سکتا ہے۔ جب JVM تکرار کے دوران اشیاء تخلیق کرتا ہے، تو ان اشیاء کے حوالہ جات کو فوری طور پر صاف نہیں کیا جا سکتا، جس کی وجہ سے میموری کا مستقل استعمال ہوتا ہے۔ یہ بڑے آبجیکٹ گرافس یا جامد فیلڈز کے ساتھ منظرناموں میں بڑھ سکتا ہے جو نادانستہ طور پر حوالہ جات رکھتے ہیں۔ اس کو کم کرنے کے لیے، یقینی بنائیں کہ آپ کا بینچ مارک کوڈ غیر ضروری جامد حوالوں سے گریز کرتا ہے اور جہاں مناسب ہو کمزور حوالوں کا استعمال کرتا ہے۔ اس طرح کے طریقوں سے کوڑا اٹھانے والے کو غیر استعمال شدہ اشیاء کو موثر طریقے سے دوبارہ حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔ 🔄

ایک اور اکثر نظر انداز کیا جانے والا پہلو تھریڈ لوکل متغیر کا کردار ہے۔ تھریڈ لوکل بینچ مارکس میں کارآمد ہو سکتا ہے لیکن اگر مناسب طریقے سے انتظام نہ کیا جائے تو میموری میں تاخیر کا سبب بن سکتا ہے۔ ہر تھریڈ میں متغیرات کی اپنی کاپی برقرار رہتی ہے، جو اگر صاف نہیں کی جاتی ہے، تو تھریڈ کا لائف سائیکل ختم ہونے کے بعد بھی برقرار رہ سکتی ہے۔ واضح طور پر استعمال کرتے ہوئے متغیرات کو ہٹا کر ThreadLocal.remove()، آپ بینچ مارکس کے دوران غیر ارادی میموری برقرار رکھنے کو کم کرسکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ایک تکرار کے ذریعہ استعمال ہونے والی میموری اگلی شروع ہونے سے پہلے آزاد ہوجاتی ہے۔

آخر میں، غور کریں کہ JVM کلاس لوڈنگ کو کیسے ہینڈل کرتا ہے۔ بینچ مارکس کے دوران، JMH بار بار کلاسز لوڈ کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں مستقل جنریشن (یا جدید JVMs میں میٹا اسپیس) کے نشانات میں اضافہ ہوتا ہے۔ کا استعمال @فورک تکرار کو الگ تھلگ کرنے کے لیے تشریح یا حسب ضرورت کلاس لوڈر استعمال کرنے سے اس کا انتظام کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ یہ اقدامات ہر تکرار کے لیے ایک کلینر کلاس لوڈنگ سیاق و سباق پیدا کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ بینچ مارکس JVM کے انٹرنل کے نمونے کے بجائے رن ٹائم کارکردگی پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ یہ مشق پراجیکٹس کے درمیان کام کی جگہ کو صاف کرنے کا آئینہ دار ہے، جس سے آپ ایک وقت میں ایک کام پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ 🧹