OpenJDK: jol
JOL (Java Object Layout) is the tiny toolbox to analyze object layout schemes in JVMs. These tools are using Unsafe, JVMTI, and Serviceability Agent (SA) heavily to decoder the actual object layout, footprint, and references. This makes JOL much more accurate than other tools relying on heap dumps, specification assumptions, etc. Links Source Repository Mailing List (archive) Bugs
JVMはそんなに重くない | POSTD
Clojureに反対する大きな理由がJVMです。この役立たずは重いですからね。 これは、数週間前に ZA Tech のSlackで見た投稿です。休暇中にClojureの話題を何件か見たのですが、投稿者はJVMについても繰り返し言及していました。 私はこの投稿について Slack上で少しつぶやいていました が、もっと広く理解され議論されるように、本稿を書くことを決めました。 背景 以前は、私もJVMは重いと思っていました。2000年代の初めにJVMとPHPと比べていた頃の話です。当時は、.NETやColdFusionなど、別の重い製品が他にもありました。また、PerlやPythonという軽めの製品もありましたが、私はWindowsを使っていたのでActivePerlやActivePythonはやはり少し重めでした。 私が初めてJVMに対する“恐れ”を克服したのは、小規模な製品アプリを、JRu
Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups
Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups Linux cgroups-based solutions (e.g., Docker, CoreOS) are increasingly being used to host multiple applications on the same host. We have been using cgroups at LinkedIn to build our own containerization product called LPS (LinkedIn Platform as a Service) and to investigate the impact of resource-limiting policies on application perform
Spark の driver で起きたエラーとその対応 - astamuse Lab
はじめまして山縣です。 私のチームでは弊社のサービスやコンサルティングなどで必要となる特許やその他さまざまなデータを収集・解析しています。特許情報などのデータはデータサイズとして大規模であったり複雑だったりすることもあり Hadoop なども含めたいろいろなミドルウェア・ツールを使っています。 そこで私の記事ではそういった業務に活用しているツールについて書いていきたいと思います。 今回は Spark についてです。(なお Spark が何かなどの解説はいたるところにあると思うので省略します。) 弊社でのSparkの導入は去年の春くらいからはじまりました。はじめは試験的に使っていましたが徐々に利用範囲を広げ、今ではデータの処理には欠かせないものとなっています。 弊社には Cloudera社のCDHを使った Hadoopクラスタがあり、Spark はそのクラスタのYARN上で稼働しています。Y
Java in Flames
Java mixed-mode flame graphs provide a complete visualization of CPU usage and have just been made possible by a new JDK option: -XX:+PreserveFramePointer. We’ve been developing these at Netflix for everyday Java performance analysis as they can identify all CPU consumers and issues, including those that are hidden from other profilers. ExampleThis shows CPU consumption by a Java process, both use
Javaのパフォーマンスについての９つの誤信
JVMはプロファイリングを利用してコードの最適化を行います。対象は頻繁に利用されるコードパスのみですが，徹底的に行うことで大きな効果を上げています。JITコンパイルされたコードに関しては，現在では多くの場面において (その割合も増えつつあります) C++の実行速度を凌駕しています。 このような事実にも関わらずJavaが今でも低速なプラットフォームとして認識されているのは，おそらくは初期バージョンのJavaプラットフォームでの経験が，歴史的な負のバイアスとして働いているためでしょう。 早まった結論を出す前に，客観的な見地に立って，最新のパフォーマンス結果を評価するようにお勧めします。 2. Java コードの１行にはそれ自体で意味がある 次の短いコード行を考えてみてください： MyObject obj = new MyObject(); Java開発者ならば誰でも分かるように，このコードはオ
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Carl Mastrangelo on Twitter: "gRPC Java Performance numbers doubled upgrading to Netty 4.1.14: https://t.co/XrmNaN08zc @normanmaurer @netty_project"
Java Performance Engineer's Survival Guide
Azul Systems Launches Falcon, a New Just-in-Time Compiler for Java, Based on LLVM
Speedup Your Java Apps with Hardware Counters
JVMs Across the Data Center and Twitter's JDK
HotSpot under the Hood
JavaZone 2016
Hot Code is Faster Code - Addressing JVM Warm-up
実行時におけるJVMバイトコード最適化手法
ObjectLayout by giltene and mjpt777
Is Your Java Application Hostile to JIT Compilation?
Tuning Large Scale Java Platforms
Parallel-lazy Performance: Java 8 vs Scala vs GS Collections
Latest Dart VM Beats JVM in DeltaBlue Benchmark
