Java並行処理プログラミング 第16章ver2Apache Config preforkについて 8 <ifmodule> 9 StartServers 8 10 MinSpareServers 5 11 MaxSpareServers 20 12 ServerLimit 256 13 MaxClients 256 14 MaxRequestsPerChild 4000 15 </ifmodule>
チューニングに使えるJava性能監視ツール
ヒープ領域とパーマネント領域 JavaVMには、独自のメモリー管理機構が搭載されています。不要になったオブジェクトを定期的に破棄してメモリーを開放するガベージ・コレクション機能と、永続的に使われるオブジェクトであるかどうかを判定する機能が搭載されています。 JavaVMが確保するメモリーには、大きく3つあります。オブジェクトを管理するヒープ領域と、読み込むクラス情報を確保するパーマネント領域、それ以外に、ランタイムが必要とするシステム領域です。 ヒープ領域は、必要に応じて保存と破棄が繰り返される領域となります。クラス情報は、パーマネント領域に格納されます。それ以外に確保されるメモリーとして、ランタイムが利用するシステム・メモリー（OS依存ヒープ・メモリー）とスレッド管理のメモリーが別領域になります。 New領域: ヒープ領域 New領域は、Eden、Survivor0、Survivor1（
[Java, JDeveloper] Improving the performance of JDeveloper11g (part 2) and JVMs in general
Oracle Blogsの主としてテクノロジー製品のエントリを日本語でご紹介します（オリジナルのエントリを投稿することもあります）。厳密性をご所望の方は原文をどうぞ。よい内容でしたら原文に対し、"Good Entry, thanks!"でもいいので、是非コメントお願いします（Typoや誤訳はコメント欄からどうぞ）。なお、このエントリは個人の見解であり、所属する会社の公式見解ではありません。また、エントリ内でご紹介している製品・サービスは国内導入時期が未定の場合もありますのでご了承下さい。 Good entries on Oracle Blogs are put into Japanese. Mainly this blog covers technology products. Opinions expressed in this blog is my personal one and d
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wall-climb » コンカレントGCの注意点
次? 代のサーバマシンによるシステムでは、CPUマルチコア化が進み、OSぜ 64bit化によってメモリも豊富に眩 むような大規模なものが一般的になるのではないでしょうか。このようなサーバ上ぜ Tomcatを起動させる場合、その? 富なリソースを生かしぜ Javaのヒープサイズ、GCチューニングを実施するのが一般的だと思゜ れます。ただし、このオプションを中途半端に? ? すると、逆にパフォーマンスを損なう可能性があることに注? しなければならないようです。 CPUマルチコアリソースを十分に活用する為ぜ GCチューニングパラメータに、「-XX:+UseParNewGC」「-XX:+UseConcMarkSweepGC」があります。前者ぜ GC処理をマルチCPUでパラレルに? 施するオプション、「-XX:ParallelGCThreads=n」と合゜ せてパラレル処理? (n)を指定出来ます。
HotSpot JVMの最適化オプションについて調べる - terazzoの日記
Javaの最適化の議論で「インライン展開」「エスケープアナリシス」などの用語が出てきていて、気になって調べたところ、java実行時のオプションで最適化の方法を指定したり実行過程を表示したり出来るらしい。 主なオプションについて Java HotSpot VM Optionsにパフォーマンスに影響しそうなHotSpot VMのオプションが説明されている。 例: オプション 効果 -XX:+PrintCompilation メソッドがコンパイルされた際にメッセージを表示 -XX:+UseBiasedLocking Biased Lockingを使用する -XX:+OptimizeStringConcat 可能なら文字列の連結操作の最適化を行う -XX:+AggressiveOpts 将来のリリースでデフォルトになりそうな最適化フラグを有効にする ... ... たとえばjava起動時に-XX:
「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明
Java のヒープ領域及び 非ヒープ領域、メモリ管理について簡単に説明いたします。 ヒープやヒープサイズはガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) と密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 ガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) についての簡単な説明と調査方法 Java のオブジェクトは、大きく分けて、New、Old 、Permanent というメモリ領域で管理されます。 新しいオブジェクトを格納するのが New 領域と呼ばれ、古いオブジェクトを格納するのが Old 領域と呼ばれます。 Permanent 領域にはクラスやメソッドなどの情報が格納されます。 ( これらは Permanent Generation, Tenured Generation, Young Generation とも
LinuxのJAVAチューニングスレ - external storage 1
http://pc10.2ch.net/test/read.cgi/linux/1004594459/l50 175 名前： login:Penguin [sage] 投稿日： 04/10/21 03:21:42 ID:q3+xfPyX -Xconcgc (=-XX:+UseConcMarkSweepGC) は、 GC処理を複数に分割して stop the world 期間を 短くするタイプの old generation に対する GC。 1CPUでも効果がある場合が在るが、デフォルトの GCより処理が複雑なので throughput は低下する のと相殺されて微妙なところ。 -XX:+UseParNewGC は young generation のGC を複数CPUで行うもの。デフォルトの young generation のGCより処理が複雑になるので1CPUだと却って遅くなる。 -
まじめにJVMチューニング: 第3回 方針をたててパラメータをいじってみる
さて、前回までで、ログからフルGC（及び高負荷なコンカレントGC）が発生していることはわかりました。 で、このチューニングの目的は、GCによるマシンへの負担を低減することにあります。 まず「なぜGCが発生するのか？」と「jvmがどうやってメモリ管理を行っているのか？」を知らないとチューニングのしようがないのですが、これらについては、下記に詳しく記載されていたのでリンクをはっておきます。 GC発生の要因 http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1005/13/news095.html HotSpot JVMのヒープ領域について http://gihyo.jp/dev/serial/01/jvm-arc/0007 で、これらをふまえて・・・ 一口にチューニングと言ってもいくつかのアプローチをとることができます。 とにかくOld領域がいっぱいにならないよう
見せてやろうJVMが持つ真のチカラを！ JVMのオプションを一覧する方法について。 - Qiita
java -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+UnlockExperimentalVMOptions 尚、詳細が知りたい方は、この辺りを眺めるとより具体的に分かります。 src/share/vm/runtime/globals.hpp#l481 コマンドの説明 -XX:+PrintFlagsFinal -XXオプションの一覧を標準出力するオプションです。 -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions 仮想マシンをチューニングする為のオプションを使えるようにするオプションです。 以下に示すリストでは {diagnostic}となっているものがこのフラグによって変更できるようになります。 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions 将来サポート予定であるものの機能性が不安定なオプ
Garbage First Garbage Collector (G1 GC) - Migration to, Expectations and Advanced Tuning
Since JDK 9, G1 GC is the default garbage collector (JEP 248). Up until 2017, Monica has shared some G1 GC details, performance tips, and optimizations that help G1's adaptiveness and provided advice on manual tuning. Since then, G1 has come a long way in improving its adaptiveness. In this session, Monica will cover most of the important optimizations that are delivered from JDK9+ and how they ca
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