Garbage Collection Advent Calendarの25日目の記事です。 ついに、か、完走したぞ！！うぉぉー。はあ、つかれた。もう来年はいいです。 ということで今日の分のスライドもあわせて、まとめてこの記事にはりつけておきます。 （あーあ、はてなダイアリーにslideboom埋め込めないのか…） mrubyのTri-color incremental mark & sweep GC 解説 その1 mrubyのTri-color incremental mark & sweep GC その2 mrubyのTri-color incremental mark & sweep GC その3 しかし、スライドのアニメーションとGCの解説って相性いいですねえ。 Impressでpptを吐いているのですが、それなりにslideboom上でも動いてびっくりしています。ツイートする
目次 1. 前置き 2. HotSpot VM 1.4.x の GC の種類 3. Mostly-concurrent Mark & Sweep 4. 応用 4.1 世代別 GC との組み合わせ 4.2 カードマーキング (Card Marking) 4.3 並列化 (Parallel GC) 4.4 ビットワイズ・スイープ (Bitwise Sweep) 4.5 インクリメンタル・コンパクション (Incremental Compaction) 5. 参考文献 脚注 コメント 1. 背景 ガーベージコレクション(GC) には色々なアルゴリズムが存在するが、大雑把に言って Stop-the-World (STW) 型 GC と On-the-fly 型 GC に大別される。 STW 型の GC はプログラムの実行中にはガーベージの回収を行わず、メモリが枯渇した時になって始めてガーベージの回
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
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
Webシステムを安定稼働させるには、考慮しなければならないことは数々存在する。システムの適切なサイジングを行うことも、その1つだ。 今回は、その中でもJavaVMのメモリのサイジング（見積もり）とGC（ガベージ・コレクション）に着目して説明する。 現象の見え方 今回は、以下の問題についての話だ。 メモリサイジングをミスした場合、業務ピーク時のGCの多発や長期化からこの現象に陥る場合がある。CPU利用率が100％に張り付いて性能が出ない場合は、GCが原因かを疑う必要がある。その場合、まずはGCログを参照し、GCの処理時間や発生頻度から1分ごとのGC処理の占有率を確認してみるとよい。 占有率が大きい場合、アプリケーションの処理やメモリのサイジングを見直す必要がある。以降では、GCを考慮したメモリのサイジングについて説明する。 JavaVMのメモリ空間はどうなっているのか 初めに、Cosmine
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