Rediness Probeでアプリケーションが十分にJITされたことを検知する - #chiroito ’s blog
どうも、趣味でOpenJDKのコミッタをやってます。JVMの専門家ではないです。 今回はJITコンパイルによる暖気が十分に行われてから処理を受けられるようにする方法を紹介します。 今回の実装は Oracle の有償機能から OpenJDK へ寄贈され OpenJDK 11 に追加された JDK Flight Recorder（JFR）と OpenJDK 14 に追加された JFR Event Streaming を使用します。 JITコンパイルイベント OpenJDK では、JITコンパイラがコンパイルした情報を内部的にイベントとして記録しています。今回はこのイベントを使用していきます。このイベントのデータ形式は以下になります。 @Name("jdk.Compilation") @Category({"Java Virtual Machine", "Compiler"}) @Label("
JolokiaでMBeanにアクセスする | Ore no homepage
ちょっとJVMってかMBeanの情報をぶっこぬくツールを作る必要があって、最初jythonで作ったんだけどjythonにはいろいろ失望した。で、同僚にJolokiaってのがあると教えてもらったのですが、これがなかなかイケてる。Jolokiaというのは、簡単に言うと、MBeanにHTTP経由でアクセスできるようにjmxの口を空けてくれるJavaのエージェント。こいつをJavaプログラムやJavaなミドルウェアに仕込んでやるだけでHTTPの口が空いて、そこ経由でいろいろできる。レスポンスはJSONで帰ってくる。 Cassandraの記事はまた次回ｗｗｗ まぁ、今回もJolokiaに手を出したのもCassandra起因なんだけどね。Cassandraはレイテンシやリード/ライト数がMBeanに格納されてて、そいつを抜いてグラフ描画させたいなぁ、と。Cassandraのマネジメントツールとしては、
java - Why is "2 * (i * i)" faster than "2 * i * i"? - Stack Overflow
The following Java program takes on average between 0.50 secs and 0.55 secs to run: public static void main(String[] args) { long startTime = System.nanoTime(); int n = 0; for (int i = 0; i < 1000000000; i++) { n += 2 * (i * i); } System.out.println( (double) (System.nanoTime() - startTime) / 1000000000 + " s"); System.out.println("n = " + n); } If I replace 2 * (i * i) with 2 * i * i, it takes be
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
動的配列について – JavaのLinkedListとArrayListを分析・比較する | POSTD
私はSkienaの『Algorithm Design Manual』 (訳注：『アルゴリズム設計マニュアル』 上巻 ・ 下巻 ) を読んでいました。ところでこの本は素晴らしい本で、連結リストと配列についてこんな比較をしていました(chapter 3.1.3)。 連結リストが静的配列に勝る相対的な長所には以下のものがあります。： • メモリが本当にいっぱいにならない限り、連結構造にオーバーフローが生じない。 • 連続的な(配列)リストに比べて、挿入と削除が単純である。 • 大きなレコードを扱う場合、要素自体を動かすよりもポインタを動かすほうが容易かつ高速である。 一方で、配列の相対的な長所には以下のものがあります。 • 連結構造には、ポインタのフィールドを格納するための余計な領域が必要となる。 • 連結リストでは、要素に対する効率的なランダムアクセスができない。 • 配列は、ランダムなポイン
JVM Performance Tuning
Last week was JBoss World, and it was exciting to be a part of it. I gave a presentation on performance tuning our Enterprise Application Platform or EAP, and it was packed. In fact, people were sitting on the floor in pretty much all available space. What struck me about the presentation, and much of the discussion I had with individuals afterwards, is that JVM tuning is a big topic. So, I though
java-performance.com - このウェブサイトは販売用です！ - java performance リソースおよび情報
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Log4j 2にも採用されたLMAX Disruptorはなぜ狂ったように速いのか？
LMAXという会社はおそらくFX業者で、筆者はLMAXの開発者の講演を、InfoQの動画で何度か見たことがあった。 彼らは非常に特異な集団で、さしずめ「Javaのスピード狂」という感じだ。 印象的なのは、シングルスレッドで仕事を片付けることを強調している点だ。 「Javaならマルチスレッドで並列処理すれば性能が出ると広く思われているが、我々の仕事においてはシングルスレッドが最速だ」というような主張を何度も見た。 ゴールドマンサックスといいLMAXといい、やはり多額の金が動く会社でガチでJavaをやっている連中はカリカリにチューニングするため、技術的には非常に面白い。 彼らがコアのライブラリをOSS化してくれるというのは、金融業界を否定的な目で見る筆者からすると複雑だが、悔しいことに参考になる。 LMAX DisruptorはJavaのライブラリだ。Producer/Consumerパターン
JavaのString生成方法がボトルネックになっていた話 - WAF Tech Blog ｜ クラウド型 WAFサービス Scutum
はじめに 先日、私たちが開発しているクラウド型WAFサービス、Scutum(スキュータム)において、予想していなかった箇所の修正によってサーバの負荷が大幅に減るということがありました。原因はこのエントリのタイトルにもあるように、Stringクラスのインスタンスを生成する際の方法にありました。 Stringクラスのコンストラクタとcharset Stringクラスにはいくつかのコンストラクタが用意されています。我々が使っていたのはString(byte[] bytes, String charsetName)です。2つめの引数で、"MS932"や"UTF-8"のような文字集合(以下charset)を明示的に指定するものです。 ScutumのようなWAF(Web Application Firewall)は通常のウェブアプリケーションとは異なり、起動している間にさまざまなcharsetを扱うこ
Java web app analytics with Azure Application Insights | Microsoft Docs
この記事では、OpenTelemetry ベースのデータ収集を有効にして、Azure Monitor Application Insights 内のエクスペリエンスを強化するように構成する方法について説明します。 Azure Monitor OpenTelemetry Distro をインストールする方法について説明します。 Azure Monitor OpenTelemetry Distro では、Azure Monitor 固有の機能のサポートを含む OpenTelemetry ディストリビューションが提供されています。 Distro では、トレース、メトリック、ログ、例外を収集するための OpenTelemetry インストルメンテーション ライブラリを含めることで、自動テレメトリを有効にし、カスタム テレメトリを収集できます。 また、Distro に含まれている Live Metr
Intern Memory: Unlocking the Secrets of Java 6, 7, and 8
Home Blog String Intern in Java 6, 7, and 8: The Memory Optimization If you’re diving into the world of Java programming, understanding how string intern works in Java 6, 7, and 8 is crucial. String intern is a memory optimization technique that can significantly impact the performance of your Java applications. In this comprehensive guide, we’ll explore everything you need to know about string in
LMAX Disruptor
LMAX are recruiting once again. If you are interested in working with a great team, with some amazing technology, and think you can add something to the mix then please check out our jobs page. LMAX aims to be the fastest trading platform in the world. Clearly, in order to achieve this we needed to do something special to achieve very low-latency and high-throughput with our Java platform. Perform
StringBuilderを使ったクソコードはどこまで遅いか - きしだのHatena
※ 4/9 11:25 いろいろ計測しなおしてます。こちらも参照 Javaで文字列連結する場合には+演算子よりもStringBuilderを使うべき、という話があるのですが、よく sb.append("[" + data + "]"); みたいなコードをみかけて、あんまり意味ないなーと思ったりします。 あと、 sb.append("title:"); sb.append("[" + data + "]"); みたいに、+演算子を使った一行の式にして sb = "title:" + "[" + data + "]"; としておけば「title:」と「[」はコンパイル時点で最適化されたのに、ってコードもあります。 ということでTwitterで Javaでの文字列連結は+を使うべき、ってやったほうが、StringBuilder使ったsb.append("[" + data + "]")みたいなク
デシリアライズ速度の比較 ByteBuffer vs DirectBuffer vs Unsafe vs C - Blog by Sadayuki Furuhashi
OpenJDK や Hotspot VM には sun.misc.Unsafe という内部APIがあり*1、これを使うと ByteBuffer.getInt や ByteBuffer.getLong よりも高速にバイト列から整数値をデコードできるという。これを駆使することで、Cで実装された拡張ライブラリに匹敵する速度を出せるらしい。 それが本当なら、データ圧縮やハッシュ関数、シリアライザ/デシリアライザなどの実装を高速化できる。例えば、lz4 や xxhash のJava実装が Unsafe API を使用している*2：jpountz/lz4-java Prestoも、中間データのシリアライズ/デシリアライズにはすべて Unsafe API を使っている*3。 そこで、実際にベンチマークしてみた。 ベンチマーク内容 10MBのランダムなバイト列を生成する 先頭から1バイト読み出す その1バ
JJBugでJava VMの起動高速化の話をしました - nekop's blog
Japan JBoss User Group - 灼熱の JBossでJava VMの起動高速化の話をしました。非圧縮jarによる高速化はみなさんも使っている有名なソフトウェアで採用されていますが、あまり知られていないチューニングだと思います。大抵の場合200%くらいの高速化ができます。 Java Drag Race Tuning from nekop CMS GCを使わないほうがちょっとだけ速い、とか効果が小さめなオプションについては特に解説していません。 あと話すの忘れてましたがScalaがチューニングしてもあまり変わっておらず、最初から高速なのはデフォルトでbootclasspathを使っているからです。bootclasspathはクラス検証されないので、-Xverify:noneが既に適用されてるのと一緒です。 紹介したのは主にクラスローディングを高速化することによりJavaで書か
JPAからフェッチサイズを変更したかった - kagamihogeの日記
JPAだけで完結するのはさすがにムリがあったのでこういうタイトルにした。が、JPAプロバイダ固有のAPIのレベルではフェッチサイズを変更する効果を確認できた。 JDBCのsetFetchSize変更時の動きをstatspackで見てみる - kagamihogeの日記ではJDBCを直接使用していたが、このエントリではJPAプロバイダ（EclipseLink, Hibernate）固有のAPIを使用して100万行取得するコードの速度を、フェッチサイズ変更無しと100の時とでどのくらい速度差が生じるかを確認する。 環境 DB CentOS-6.4-x86_64 Oracle Database Express Edition 11g Release 2 Java Java SE Development Kit 7u45 Eclipse Kepler(4.3.1) SR1 IDE for Java
JDBCのsetFetchSize変更時の動きをstatspackで見てみる - kagamihogeの日記
昔書いたJDBC経由で100万件取得・追加してみた - kagamihogeのblogでは、JDBCのjava.sql.Statement#setFetchSize(int rows)を変更するとSELECT文の実行速度が改善できる可能性があることを調べた。ここでは、なぜ速度が改善されるかを考える。やることとしては、変更前と後とで、それぞれstatspackのレポートを取得し、それらにどのような差が出るかを見てみる。 環境 DB CentOS-6.4-x86_64 Oracle Database Express Edition 11g Release 2 Java Java SE Development Kit 7u45 Eclipse Kepler(4.3.1) SR1 IDE for Java EE Developers Oracle Database 11g Release 1 JD
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