クロスクラウドデータ管理の未来:�BigLakeで実現するAWS S3とBigQueryのデータ統合戦略/cross-cloud-biglake-s3-strategy-20240712
以下の環境とテストでCMSとG1GCを比較してみた。かなり急ぎでやったので間違っている可能性が多少ある。 16 cores, 32GB mem -Xms24g -Xmx24g 8 instances Infinispan 6.0.3.Final DIST cache, put 4GB data (1KB entry * 2M, 2GB data with one backup copy, 2GB * 2 = 4GB) CMS: -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=30 G1GC: -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 $ java -XX:+UseG1GC -XX:+PrintFlagsFinal
バッチ処理などスループット重視のアプリケーションはデフォルトのパラレルGCで良いが、Java EEアプリケーションサーバなどレスポンスタイム重視のものやHadoopなどのクラスタ系ソフトウェアで死活監視に引っ掛る系などのstop the worldをなるべく避けたいいわゆるサーバ系ソフトウェアを運用する場合には、UseConcMarkSweepGCを付与して停止時間の短いCMS GCを使う。その場合にCMSのチューニングに踏み込もうとするとなんだか難しい記述がいっぱいで若干困るので、簡単なガイドをメモとして書いておく。 対象バージョンは以下。 $ java -version java version "1.7.0_51" OpenJDK Runtime Environment (fedora-2.4.5.1.fc20-x86_64 u51-b31) OpenJDK 64-Bit Serve
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