Firing on All Engines
Traditional Java profilers use either byte code instrumentation or sampling (taking stack traces at short intervals) to determine where time was spent. Both approaches add their own skews and oddities. Understanding the output of those profilers is an art of its own and requires quite some experience. Fortunately, Brendan Gregg, a performance engineer at Netflix, came up with flame graphs (see htt
軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
JVMアプリケーションを運用する際のメジャーどころチューニングポイントメモ - yoskhdia’s diary
JVMにチューニング項目は多々あれど、プロダクションで運用する際に予めおさえておきたい項目をまとめてみるエントリです。*1 勿論、OSもJVMもデフォルトである程度のパフォーマンスは発揮でき、計測を伴わないチューニングは悪手であることはよく知られています。 しかし、設定しておかないとパフォーマンスにそのまま影響すると分かるものを調べないのは裸で戦場に赴くようなものです。*2 どんな項目をどう変更すれば良いのか知っていることは重要な武器なのです。 なぜ調べるのか 今回、チューニングポイントを調べるにあたって、私のモチベーションはどこにあるのかを考えると、以下の要件を満たしたいということがあげられます。 アプリケーションとして求められる品質水準として動作する → 性能目標 異常時に事象を追うことができる ここでいう品質水準・異常とは、パフォーマンスが明らかに低い、アプリケーションがクラッシュす
Javaの謎のパフォーマンス劣化現象との戦い - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。アプリケーション基盤チームの横田です。 Javaの謎のパフォーマンス劣化にまつわる調査をしていたのですが、1ヶ月の苦労の末に原因がわかりましたので、報告させていただきます！ 公開後に頂いたはてなブックマークでのご指摘・社内でのタイポ・読みにくいなどの指摘を受けてたので、謹んで修正させいただきます。 修正した内容につきましては、記事の最後を参照してください。 忙しい人のためのまとめ jdk-7u4以降のjdk-7 *1 でJavaのパフォーマンスが劣化する謎の現象 CodeCacheの容量限界に近づくとJITコンパイラを停止してコンパイルしたコードを捨てる機能が原因だった 起動オプションで回避できるので、長期運用するときは -XX:-UseCodeCacheFlushing, -XX:ReservedCodeCacheSize=128m をつける 上のオプションを設定した時に、C
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