Shenandoah GC: Java Without The Garbage Collection Hiccups (Christine Flood)
Bucketing is a partitioning technique that can improve performance in certain data transformations by avoiding data shuffling and sorting. The general idea of bucketing is to partition, and optionally sort, the data based on a subset of columns while it is written out (a one-time cost), while making successive reads of the data more performant for downstream jobs if the SQL operators can make use
The Principles of Java Application Performance Tuning | CUBRID blog
This is the fifth article in the series of "Become a Java GC Expert". In the first issue Understanding Java Garbage Collection we have learned about the processes for different GC algorithms, about how GC works, what Young and Old Generation is, what you should know about the 5 types of GC in the new JDK 7, and what the performance implications are for each of these GC types. In the second article
DebuggingJavaPerformance.ppt
Debugging Java performance problems Ryan Matteson matty91@gmail.com http://prefetch.net Overview • Tonight I am going to discuss Java performance, and how opensource tools can be used to debug performance problems on production servers • I plan to split my 60-minutes into three parts: – Part 1 will provide an overview of the tools – Part 2 will show these tools in action – Part 3 will be a Q&A per
Ameba サーチの仕組みについて（Solrについて）
Yonik Seeley ( ＝カウントの取得＆マージ処理が重い ) ・ Lucene ベース ・ 100% Java の Web サーバアプリ ・ HTTP インターフェース （ XML 、 JSON 、 binary 、 Ruby 、 Python 、 etc. ） ・拡張可能なアーキテクチャ （自作のフィールドタイプなども定義可能） 死活監視 2 秒おき UseBiasedLocking ：衝突が起こらないよう、同期のパフォーマンスを向上させる DoEscapeAnalysis ：メソッドコンパイルのスコープで、シングルスレッドからしか参照されないようなオブジェクトへの割当を最適化する UseParNewGC ：マイナー GC をマルチスレッドで実行 CMSParallelRemarkEnabled ：メジャー GC の Remark フェイズをマルチスレッドで実行 Use
Day-4 : Too Big to Fail: Top Tips for Massive, Mission-Critical Enteprise Applications - 谷本 心 in せろ部屋
大規模ミッションクリティカル系システムのためのTips。 たった1分遅れただけで、満席になってて座れないぐらいの人気セッションでした。 内容的にも、知らなかったTipsが多い、得るものの多いセッションでした。 このセッションで対象にするシステムは、メモリが16〜100GBぐらい、 スレッドが10〜100ぐらい同時に動くような規模のもの。 1. Heapを抑えるために、Composed OOPS (COOPS) を使いなさい。 方法 : -XX:+UseCompressedOOPS 効果 : ヒープに長く残っている情報を圧縮する。実際2.76GB → 2.27GBになった。 2. 1スレッドで（1リクエストで）たくさんのオブジェクトを生成する場合は、NUMAを使いなさい 方法 : -XX:+UserNUMA 効果 : GCの効率が改善する 3. 共有メモリを良いパフォーマンスで読み出したいな
Javaメモリ、GCチューニングとそれにまつわるトラブル対応手順まとめ - 日記のような何か
GC周りでトラブルシューティングした際の経験や、Web等で調べたことをまとめてみる。 前提 ・JVMは、Sun Javaを想定。(他は使ったことないです。。。) ・Sun Java 1.5-1.6を想定。 目標 マイナーGC、Full GCそれぞれが頻発することなく、かつそれぞれの実行時間を1秒未満に抑えること。 マイナーGCは1秒未満どころではなく、もっと短くなるべき。どれくらいが理想かは？(0.1秒未満ぐらいを目指したい？) 連続した負荷状態(想定されるピークアクセス)でもOutOfMemoryErrorが発生しないこと。 理想的な状態は、上記に加えて、Full GCの発生が低頻度であること。 具体的には、できるだけマイナーGCで短命オブジェクト(1回使ったらもう使わないようなオブジェクト。逆にセッションオブジェクト等は長命オブジェクトとなる)を破棄させて、短命オブジェクトが、Tenu
Tuning Garbage Collection with the 5.0 Java[tm] Virtual Machine
Table of Contents Introduction Ergonomics Generations Performance Considerations Measurement Sizing the Generations Total Heap The Young Generation Young Generation Guarantee Types of Collectors When to Use the Throughput Collector The Throughput Collector Generations in the throughput collector Ergonomics in the throughput collector Priority of goals Adjusting Generation Sizes Heap Size Out-of-Me
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Am I Reading Garbage Collection Logs Correctly?
https://blogs.oracle.com/poonam/understanding-cms-gc-logs
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GitHub - twitter-archive/jvmgcprof: A simple utility for profile allocation and garbage collection activity in the JVM
Munin Exchange | Plugin jstat__gccount version 1
Performance Tuning Guidelines for Large Deployments - Zimbra :: Tech Center