Java Experto: rendimiento

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1 Java Experto: rendimiento Marc Clausell Samitier

2 Temario (1) Perfiles de memoria. Espacios de memoria y direccionamiento del JVM. Algoritmos del Garbage Collection. Parámetros en la línea de comandos del JVM. Optimización inicial del heap.

3 Temario (2) Optimización en detalle del heap. Ciclo de vida de los objetos. Monitorización de aplicaciones en producción. Combinación de herramientas.

4 Temario (3) Impacto del rendimiento Herramientas de optimización Metodologías de tuning y proceso de optimización

5 Motivación Problema típico: Caídas en producción periódicas. Degradación del rendimiento. Solución típica: Reiniciar el servidor.

6 Motivación Impacto de un bajo rendimiento: pérdida de productividad (afecta al cliente) pérdida de confianza y credibilidad (os afecta a vosotros) pérdida de ingresos (cliente y/o empresa desarrolladora)

7 Complicaciones Evolución de las aplicaciones Java. Modelo de ejecución estratificado. Frameworks.

8 Complicaciones (2) Modelo de ejecución: Complejidad horizontal Complejidad vertical

9 Complicaciones (3) Ventajas de usar frameworks: Aumentan la productividad Grandes comunidades opensource evolucionan rápidamente el framework Popularidad == testing Orientación genérica => fácil de ampliar

10 Complicaciones (4) Desventajas de usar Frameworks: Efecto caja negra Solventar un problema interno requiere convertirse en experto Hacer un branch tiene implicaciones

11 Metodología (1) Primero de todo Conocer la arquitectura de la aplicación y el entorno Plantearse: es realmente esta arquitectura necesaria? Tener claros los objetivos de mejora Rendimiento Escalabilidad

12 Metodología (2) Arquitectura de la aplicación y el entorno: Sistema Operativo donde haya servicios relacionados con la aplicación. Componentes tecnológicos J2EE en cada estrato. Componentes tecnológicos no-java en cada estrato. Dependencias externas: BD, servlets remotos, Topología de red

13 Metodología (4) Rendimiento de la aplicación Concepto ambiguo Depende del stakeholder

14 Metodología (5) Problemas relacionados con el rendimiento: Aplicaciones lentas Aplicaciones que se degradan con el tiempo memory-leaks pequeños que degeneran gradualmente memory-leaks grandes que tumban el servidor picos de CPU periódicos el comportamiento de la aplicación cambia drásticamente con el aumento de carga anomalías en producción que no se consiguen reproducir en desarrollo

15 Metodología (6) APM vs APT Aplication Performance Management Aplication Performance Tuning APM incluye APT Cuando aplicar APM?

16 Metodología (7) Cuando aplicar APM? Diseño de la arquitectura: considerar los ciclos de vida de los objetos Ej.: EntityBeans para objetos read-only

17 Metodología (8) Cuando aplicar APM? Desarrollo: test unitarios test unitarios de rendimiento memoria (uso del heap) code-profiling (eficiencia de algoritmos) coverage (determinar que porciones de código se ejecutan más frecuentemente)

18 Metodología (9) Cuando aplicar APM? QA (Quality Assestment): Validar que se cumplen los SLA una vez integrado el código

19 Metodología (10) Cuando aplicar APM? Preproducción Test de carga Producción Con fuego real

20 Métricas (1) Cuantificación del rendimiento Definición de rendimiento: Depende de los SLAs Depende de cada stakeholder Métricas generales Métricas específicas

21 Métricas (2) Definición de los SLAs: Service Level Agreement Quién los define? Propiedades necesarias: Específico Flexible Realista

22 Métricas (3) Métricas generales: Tiempo de respuesta al usuario final # Min Max Avg Stddev Throughput de peticiones

23 Métricas (4) Métricas específicas (uso de recursos): Heap Thread pools JDBC connection pools Caches Pools JMS servers JCA connection pools

24 Análisis de rendimiento (1) Adquisición de datos Qué? Dónde? Cómo?

25 Análisis de rendimiento (2) Adquisición de datos: Qué? Determinar granularidad Primero métricas generales Luego métricas específicas

26 Análisis de rendimiento (3) Adquisición de datos: Dónde? Rendimiento de la aplicación Rendimiento del servidor de aplicaciones Plataforma Dependencias externas

27 Análisis de rendimiento (4) Adquisición de datos: Cómo? APIs públicas APIs propietarias Instrumentación de código APIs de sistema y herramientas

28 Análisis de rendimiento (5) Instrumentación de código Instrumentación ad hoc extraemos exactamente la información que necesitamos Instrumentación automática no se modifica el código original la herramienta puede instrumentalizar toda la aplicación se puede modificar la cantidad de información recogida en tiempo de ejecución la instrumentación en bytecode es menos intrusiva los datos se pueden recoger en un repositorio centralizado muchas herramientas ofrecen una UI para presentar los resultados gráficamente

29 Análisis de rendimiento (6) Impacto de la monitorización: El gato de Schrödinger

30 Análisis de rendimiento (7)

31 Análisis de rendimiento (8)

32 Test de carga (1) Construcción de un test de carga: conoce a tus usuarios Generación de cargas sintéticas ordenar las peticiones a servicios por % de tiempo ampliar y reducir el tiempo de análisis para modificar la granularidad del análisis identificar variaciones de comportamiento por hora, día, semana, mes y año

33 Test de carga (2) Generación de cargas sintéticas (2) observar los bytes transferidos respecto la media de tiempo de respuesta identificar y categorizar el origen de las peticiones (internas/externas/ubicación geográfica) % de peticiones correctamente servidas % de errores HTTP % de afiliación de usuarios y duración de sus sesiones

34 Planificación de los test de carga Test unitario Test con la aplicación integrada Test de carga con la aplicación integrada Test en preproducción Test de carga en preproducción Cálculo de los límites de capacidad

35 Teoría de tuning Wait-point tuning Ley de Amdahl Regla del Programación consciente de la arquitectura

36 Wait-point tuning (1) Buscar wait-points en la Arquitectura. Abrir todos los wait-points. Generar una carga representativa, equilibrada e incremental contra el sistema. Identificar el punto de saturación de los waitpoints. Configurar todos los wait-points con la máxima capacidad del wait-point más restrictivo.

37 Wait-point tuning (2)

38 Wait-point tuning (3) Wait-points típicos en entornos Web: Heap Web server thread pool Servidor de aplicaciones o tier thread pool Stateless session bean o business object pool Cache Subsistema de persistencia

39 Ley de Amdahl Determina la ganancia del sistema cuando se mejora una de sus partes A: ganancia A m : ganancia de mejora del subsistema F m : tiempo de mejor en el subsistema

40 Regla del (1) El 80% de las mejoras en el rendimiento se obtienen mejorando el 20% del sistema

41 Regla del (2) 80%: Heap Thread pools Connection pools Caches

42 Regla del (3) 20%: EJB pools Precompilación de JSPs JMS SQL prepared statements Configuraciones avanzadas JDBC

43 JVM al detalle Qué es? Ciclo de vida de una JVM Arquitectura Espacios de memoria Threads de aplicación Tipos de datos Class-loader

44 JVM: Qué es? Cuando usamos el término JVM nos referiremos a: Especificación abstracta Implementación concreta Instancia de una implementación concreta en ejecución

45 JVM: Ciclo de vida Ejecutar una única aplicación!!

46 JVM: Arquitectura

47 JVM: Memoria (1) Memoria persistente Espacio de clases cargadas Acceso compartido (thread-safe) Inmersiones de eficiencia

48 JVM: Memoria (2) Heap Almacenamiento de objetos instanciados Espacio compartido (no thread-safe) Garbage Collector Memory-leaks

49 JVM: Memoria (3)

50 JVM: Memoria (4)

51 JVM: Memoria (5) Heap: Garbage Collection Lo bueno: él se encarga de que no se pieda memoria Lo malo: él se encarga de que no se pieda memoria Algoritmo dependiente de la implementación: Oracle / Sun JVM IBM JVM

52 JVM: Memoria (6) Oracle / Sun JVM Heap Estrategia generacional Partición del heap en 4 areas minor-garbage collection major-garbage collection

53 JVM: Memoria (7) Oracle / Sun JVM Heap

54 JVM: Memoria (8) Oracle / Sun JVM Garbage Collector Estado de los objetos del Heap: Alcanzables No alcanzables Grafo de dependencias Nodos iniciales del grafo: root set Objetos estáticos Objetos creados por cualquier thread

55 JVM: Memoria (9) Oracle / Sun JVM Garbage Collector root set 01: public class MyClass { 02: public static final Integer n = new Integer( 10 ); 03: public Integer square( Integer i ) { 04: int result = i.intvalue() * i.intvalue(); 05: return new Integer( result ); 06: } 07: public static void main( String[] args ) { 08: MyClass m = new MyClass(); 09: Integer i = new Integer( args[ 0 ] ); 10: i = m.square( i ); 11: } 12:} n 7 n, args 8 n, args, m 9 n, args, m, i 3 n, args, m, i 4 n, args, m, i, results 5 n, args, m, i, results, anonymous Integer 10 n, args, m, i 11 n 12 n

56 JVM: Memoria (10) Oracle / Sun JVM Garbage Collector

57 JVM: Memoria (11) Oracle / Sun JVM Garbage Collector

58 JVM: Memoria (12) Oracle / Sun JVM Garbage Collector Minor-collections De centésimas a décimas de segundo Concurrente Major-collections De décimas a varios segundos Bloqueante

59 JVM: Memoria (13) Oracle / Sun JVM Garbage Collector Parámetros específicos XmxNNNm XmsNNNm XX:MaxNewSize=NNNm XX:NewSize=NNN XX:SurvivorRatio=n Ejemplo: -Xmx1024m -Xms1024m -XX:MaxNewSize=448m -XX:NewSize=448m -XX:SurvivorRatio=6

60 JVM: Memoria (14) Oracle / Sun JVM Heap

61 JVM: Memoria (15) Oracle / Sun JVM Heap

62 JVM: Memoria (16) IBM JVM Heap Estrategia por bloques (>512bytes) Materia oscura Único algoritmo de garbage collection mark & sweep compaction & refactoring-references No todos los objetos se pueden refactorizar (JNI) Trigered garbage collection

63 JVM: Memoria (17) IBM JVM Heap Parámetros recomendados: -Xms < -Xmx -Xmx ~= 130% de la carga máxima 30% < -Xminf < 40% del espacio libre 20Mb < -Xmine < 50Mb -Xgcpolicy:optavgpause -Xgcpolicy:gencon

64 JVM: Threads

65 JVM: Tipos de datos (1) Tipología: Básicos Referencias Especificación del lenguaje fuertemente definida Especificación de la JVM débilmente definida word

66 JVM: Tipos de datos (2) byte 8-bit CA2 (-2 7 to 2 7-1, inclusive) short 16-bit CA2 (-2 15 to , inclusive) int 32-bit CA2 (-2 31 to , inclusive) long 64-bit CA2 (-2 63 to , inclusive) char 16-bit Unicode caracter float 32-bit IEEE 754 precisión simple double 64-bit IEEE 754 doble precisión o null

67 JVM: Tipos de datos (3)

68 JVM: Class-loader Tipos: Bootstrap class-loader User defined class-loader Responsabilidades: Carga [class format a bytecode/nativecode] Enlace con el código en ejecución. Verificar la consistencia léxica y sintáctica de la clase Reservar espacio para la clase y sus atributos Cambiar las referencias simbólicas a referencias directas del espacio de memoria

69 Programación consciente de la JVM ArrayList & Vector Evitar Object Cycling News Usar Tipos básicos Clases estáticas sin estado No hacer tareas que ya hace el compilador

70 Programación consciente de la JVM ArrayList & Vector Eficientes para Consultar Actualizar Ineficientes para Añadir Quitar

71 Programación consciente de la JVM ArrayList & Vector Añadir al principio (peor) Añadir al final (mejor) Predefinir el tamaño aumenta el rendimiento LinkedList No usar acceso por índice Insertar o quitar dependen de la distancia al final de la lista Estructura interna sucia

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