डू इट योरसेल्फ जावा प्रोफाइलिंग

पिछले ऐप्पल डेवलपर डवल कॉन्फ्रेंस में, रोमन एलिसारोव ( एलीजारोव ) ने प्रोफ़ाइल के बारे में बात की, अर्थात। किसी भी जावा-आधारित अनुप्रयोगों के प्रदर्शन की जांच करने के लिए, विशेष उपकरणों के उपयोग के बिना, चाहे वे वेंडर-स्टाइल या ओपन-सोर्स हों, यह पता चलता है कि आप जेवीएम (थ्रेडपंप, जावा एजेंट, बायोटेकोड हेरफेर) में निर्मित अल्प-ज्ञात सुविधाओं का उपयोग कर सकते हैं, और जल्दी और कुशलतापूर्वक प्रोफाइलिंग को लागू करते हैं, जो आप इसे लगातार युद्ध प्रणाली पर भी चला सकते हैं। यहां वीडियो रिपोर्ट है (यहां यह अनाड़ी है, लेकिन यह 1280x720 है, सब कुछ पूरी तरह से पठनीय है):

लेकिन मैं यह भी सुझाव देता हूं कि आप वीडियो और स्लाइड्स द्वारा संकलित कट के तहत सचित्र लेख-प्रतिलेख के 70K पाठ पर एक नज़र डालें।
आज मेरे पास "जावा में अपने आप को प्रोफाइलिंग करने पर एक रिपोर्ट होगी।" स्लाइड्स अंग्रेजी में होगी, रिपोर्ट मैं रूसी में करूंगा। बहुत, बहुत सारी स्लाइड हैं, लेकिन इतना समय नहीं है, इसलिए मैं कुछ बहुत जल्दी छोड़ देता हूं, और प्रश्नों के लिए अधिक समय छोड़ने की कोशिश करता हूं, और शायद बीच में भी। सिद्धांत रूप में, शर्मीली मत बनो अगर आप अचानक कुछ पूछना या स्पष्ट करना चाहते हैं, या यहां तक ​​कि मुझे बाधित भी करते हैं। मैं आपको और अधिक विस्तार से समझाता हूं कि आप जो बताना चाहते हैं, उसे बताने की तुलना में आपकी रुचि क्या है।

रिपोर्ट वास्तविक अनुभव पर आधारित है। दस से अधिक वर्षों से हम बड़ी मात्रा में डेटा के साथ जटिल, बहुत अधिक लोड वाले वित्तीय अनुप्रयोग बना रहे हैं, जिसमें प्रति सेकंड लाखों उद्धरण, दसियों हज़ारों उपयोगकर्ताओं के साथ ऑनलाइन और इस तरह का काम हमेशा शामिल होता है। एक आवेदन प्रोफाइलिंग। अनुप्रयोग प्रोफाइलिंग किसी भी अनुकूलन का एक अनिवार्य घटक है, प्रोफाइलिंग के बिना अनुकूलन असंभव है। आप प्रोफ़ाइल करते हैं, अड़चनें पाते हैं, अनुकूलन-प्रोफ़ाइल, यह एक निरंतर चक्र है। रिपोर्ट "डू इट योरसेल्फ जावा प्रॉइलर" क्यों है, खुद कुछ क्यों करें? ऐसे बहुत सारे ऑफ-द-शेल्फ उपकरण हैं जो प्रोफ़ाइल में मदद करते हैं - वास्तव में प्रोफाइलर्स, और इसी तरह के उपकरण।

लेकिन तथ्य यह है कि, सबसे पहले, एक तृतीय-पक्ष उपकरण के साथ कोई समस्या हो सकती है। आप बस किसी कारण से - विश्वसनीयता या सुरक्षा, किसी प्रकार के रहने वाले वातावरण पर एक तृतीय-पक्ष उपकरण चलाने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। और दुर्भाग्य से, अक्सर यह आवश्यक है कि न केवल एक परीक्षण मंच पर, बल्कि एक लाइव प्लेटफ़ॉर्म पर भी प्रोफाइलिंग की जाए, और हमेशा एक अत्यधिक लोड किए गए प्लेटफ़ॉर्म के लिए, आपके पास सिस्टम की समान प्रतिलिपि बनाने और समान लोड के तहत चलाने का अवसर और संसाधन हैं। और कई अड़चनों को केवल भारी लोड के तहत, बहुत विशिष्ट परिस्थितियों में ही प्रकट किया जा सकता है। आप देखते हैं कि सिस्टम ठीक से काम नहीं कर रहा है, लेकिन आपको समझ नहीं आ रहा है कि क्यों। इसके लिए किस तरह के लोड पैटर्न को बनाने की जरूरत है, ताकि समस्या स्वयं प्रकट हो जाए - इसलिए, लाइव सिस्टम को प्रोफाइल करना अक्सर आवश्यक होता है।

जब हम वित्तीय अनुप्रयोग लिखते हैं, तब भी हमारे पास सिस्टम की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक कार्य होता है। और हम "बैंक" नहीं करते हैं, जहां मुख्य बात यह है कि आपका पैसा खोना नहीं है, लेकिन जो घंटों के लिए उपलब्ध नहीं हो सकता है। हम ऑनलाइन ट्रेडिंग के लिए ब्रोकरेज सिस्टम बनाते हैं, जहां सिस्टम की उपलब्धता हमेशा 24 × 7 होती है, यह उनके प्रमुख गुणों में से एक है, उन्हें कभी भी गिरना नहीं चाहिए।

और मैंने पहले ही कहा है कि पूरे उद्योग को विनियमित किया जाता है, और कभी-कभी हम एक वास्तविक प्रणाली पर तीसरे पक्ष के उत्पाद का उपयोग नहीं कर सकते हैं।

लेकिन उपकरण अक्सर अपारदर्शी होते हैं। हाँ, प्रलेखन है जो "क्या" का वर्णन करता है, लेकिन यह वर्णन नहीं करता है कि वह इन परिणामों को कैसे प्राप्त करता है, और यह समझना संभव नहीं है कि वह वास्तव में क्या चाहता है।

और यहां तक ​​कि अगर उपकरण खुला स्रोत है, तो यह कुछ भी नहीं बदलता है, क्योंकि इस कोड का एक बहुत कुछ है, आप इसे समझने में बहुत समय मार देंगे। उपकरण सीखने की जरूरत है, और कुछ करने के लिए, निश्चित रूप से, अधिक सुखद है। सीखने में क्या समस्या है? स्वाभाविक रूप से, यदि आप अक्सर किसी प्रकार के उपकरण का उपयोग करते हैं, तो यह सीखने योग्य है। यदि आप किसी ऐसे विकास के माहौल में हर दिन कार्यक्रम करते हैं जिससे आप प्यार करते हैं, तो आप इसे दूर-दूर तक जानते हैं, और यह ज्ञान निश्चित रूप से सौ गुना भुगतान करता है।

और अगर आपको महीने में एक बार कुछ करने की ज़रूरत है, उदाहरण के लिए, महीने में एक बार आपको प्रदर्शन बग के लिए प्रोफाइलिंग करने की आवश्यकता होती है, तो यह एक तथ्य नहीं है कि उपयुक्त उपकरण सीखने से भुगतान हो जाएगा। बेशक, अगर कोई स्थिति नहीं है जब उपकरण समस्या को कई बार तेजी से हल करता है।

अपने हाथों से कुछ करना, आप अपने ज्ञान का पुन: उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपके पास प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान है, आपके उपकरण, आप गहरा कर सकते हैं, विस्तार कर सकते हैं, उन उपकरणों का अध्ययन करके उन्हें स्पष्ट कर सकते हैं जो आपके पास पहले से हैं, बजाय नए सीखने के। जावा पर रिपोर्ट क्यों? खैर, न केवल हमारी कंपनी जावा में कार्यक्रम करती है, यह TIOBE सूचकांक द्वारा वर्ष 2001 की अग्रणी भाषा है, और उद्यम अनुप्रयोगों के लिए बहुत अच्छा है। और इस विशेष व्याख्यान के लिए, यह आम तौर पर अद्भुत है - क्योंकि जावा एक प्रबंधित भाषा है जो एक आभासी मशीन में काम करती है, और जावा में रूपरेखा बहुत आसान है। सबसे पहले, मैं जावा में कुछ कोड लिखकर कई प्रोफाइलिंग समस्याओं को हल करने के बारे में बात करूंगा। मैं आपको जावा मशीनों की क्षमताओं के बारे में बताता हूँ, जिनका आप उपयोग कर सकते हैं, और बाइट कोड हेरफेर जैसी तकनीक के बारे में बात कर सकते हैं। आज हम सीपीयू और मेमोरी दोनों की प्रोफाइलिंग को देखते हैं। मैं विभिन्न तकनीकों के बारे में बात करूंगा। सीपीयू प्रोफाइलिंग। सबसे आसान तरीका यह है कि बस पकड़ो और प्रोग्राम करो। यदि आपको यह पता लगाने की आवश्यकता है कि आपके कार्यक्रम में कहाँ, कितना, क्या, और कितना समय लगता है, तो यह सबसे आसान तरीका है: आपको किसी भी उपकरण की आवश्यकता नहीं है, कुछ भी नहीं - बस कोड की कुछ पंक्तियाँ लिखें।

जावा में "currentTimeMillis" नामक एक अद्भुत कार्य है जो वर्तमान समय को लौटाता है। आप इसे एक स्थान पर माप सकते हैं, इसे दूसरे में माप सकते हैं, और फिर आप गणना कर सकते हैं कि यह कितनी बार किया गया है, कुल समय, न्यूनतम और अधिकतम समय, कुछ भी। सबसे सरल तरीका है। इसकी अधिकतम सादगी और प्रधानता पर DIY।

अजीब तरह से पर्याप्त, व्यवहार में, विधि बहुत अच्छा काम करती है, यह लाभ का एक गुच्छा लाता है - क्योंकि यह तेज, सुविधाजनक और कुशल है। यह विधि कब अच्छी तरह से काम करती है? यह व्यापारिक विधियों के लिए बहुत अच्छा काम करता है - व्यवसाय विधि बड़ी है, इसे बहुत बार नहीं कहा जाता है, और आपको इसके बारे में कुछ मापने की आवश्यकता है। इसके अलावा, इस कोड को लिखने के बाद, जब से आपने इसे लिखा है - यह आपके एप्लिकेशन और कार्यक्षमता का हिस्सा बन जाता है। कमोबेश, किसी भी आधुनिक बड़े एप्लिकेशन में प्रबंधन इंटरफेस, कुछ आँकड़े, ... और सामान्य तौर पर, एप्लिकेशन प्रदर्शन तीन चीजों में से एक है, जिसे आप अक्सर अपने कार्यक्षमता के भाग के रूप में, केवल अपने बारे में प्रदर्शित होने वाले एप्लिकेशन को देखना चाहते हैं।

इस अर्थ में, एक प्रोफ़ाइल के लिए एक आवेदन प्रोग्रामिंग एक तार्किक कदम है। आप एप्लिकेशन की कार्यक्षमता बढ़ाते हैं, एप्लिकेशन को प्रोफाइल करना इसकी कार्यक्षमता का हिस्सा बन जाता है। विशेष रूप से, यदि इस तरह से आप अपने व्यवसाय के तरीकों में परिभाषाएँ रखते हैं जो अंतिम उपयोगकर्ता कहता है, तो यह जानकारी भी अंतिम उपयोगकर्ता के लिए सार्थक होगी। कितनी बार और किन तरीकों को बुलाया गया, कितना समय काम किया गया, और इसी तरह। इस मामले में, इस दृष्टिकोण के साथ, आपके द्वारा एकत्रित की जाने वाली जानकारी पूरी तरह से आपके नियंत्रण में है। आप कॉल की संख्या, न्यूनतम समय, अधिकतम समय, औसत गणना को माप सकते हैं, आप रनटाइम के वितरण के हिस्टोग्राम, पदकों और प्रतिशत को गिन सकते हैं। आप कोड में अलग-अलग निष्पादन पथों को अलग-अलग तरीकों से ट्रैक कर सकते हैं, जैसा कि इस उदाहरण में, जो मैंने बोलते समय बनाने में कामयाब रहे, देखा कि निष्पादन पथ के आधार पर, हम अलग-अलग आंकड़े दर्ज करते हैं: कितनी बार क्वेरी परिणाम कैश में मिला, और कितनी देर तक है यह लिया, और कितनी बार अनुरोध को डेटाबेस में क्रॉल करना पड़ा, और कितना समय लगा। यह संभव है यदि आप इस कोड को स्वयं लिखते हैं, आंकड़े एकत्र करते हैं, और अपने आवेदन में खुद को एम्बेड करते हैं। इसके अलावा, आपके लिए, एक व्यक्ति जो प्रोफाइलिंग-ऑप्टिमाइज़ेशन चक्र में शामिल है, आप इस जानकारी का उपयोग करते हैं - आपके आवेदन में क्या होता है? यह जानकारी हमेशा आपके एप्लिकेशन के अंदर होती है, कोड एक लाइव सिस्टम पर चलता है। आपके पास कुछ अशुभ दिन थे, कुछ इस तरह से काम नहीं करता था, आप लॉग में आँकड़ों को देख सकते हैं, इसका पता लगा सकते हैं, और इसी तरह।

अद्भुत तकनीक, कोई तृतीय-पक्ष उपकरण नहीं हैं, बस जावा में थोड़ा सा कोड है।

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यदि विधियाँ छोटी हैं और अधिक बार कहा जाता है तो क्या करें?

तथ्य यह है कि इस तरह की प्रत्यक्ष विधि अब उपयुक्त नहीं है, क्योंकि "currentTimeMillis" विधि तेज नहीं है, और केवल मिलीसेकंड में मापता है। यदि आपको केवल कॉल की संख्या को मापने की आवश्यकता है, तो जल्दी से आप जावा वर्ग "एटॉमिकलॉन्ग" का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं। इसके साथ, आप प्रदर्शन में कम से कम योगदान देकर, किसी भी तरीके की कॉल की संख्या की गणना कर सकते हैं, जिसमें आपकी रुचि है। यह एप्लिकेशन के संचालन को बहुत विकृत किए बिना, प्रति सेकंड हजारों कॉल का काम करेगा। क्या होगा यदि आपको अभी भी रनटाइम को मापने की आवश्यकता है? छोटी विधियों के निष्पादन समय को मापना एक बहुत ही जटिल विषय है। यह मानक विधियों द्वारा हल नहीं किया जा सकता है, इस तथ्य के बावजूद कि जावा में "systemNanoTime" विधि है, यह इन समस्याओं को हल नहीं करता है, यह अपने आप से धीमा है, और इसके साथ कुछ तेजी से मापना मुश्किल है।

मूल कोड का उपयोग करने का एकमात्र वास्तविक समाधान है, x86 प्रोसेसर के लिए इस तरह के एक अद्भुत निर्देश rdtsc है , जो प्रोसेसर के घड़ी चक्रों की संख्या के काउंटर को लौटाता है। इसका कोई सीधा उपयोग नहीं है; आप C में एक एकल-पंक्ति विधि लिख सकते हैं, जो "rdtsc" कहलाती है, और फिर इसे जावा कोड से जोड़ते हैं और इसे जावा से कॉल करते हैं। यह कॉल आपको एक सौ चक्र में ले जाएगा, और यदि आपको एक हजार या दो चक्र लेने वाले कोड के टुकड़े को मापने की आवश्यकता है, तो यह समझ में आता है यदि आप प्रत्येक मशीन चक्र का अनुकूलन कर रहे हैं और आप "प्लस या माइनस", "तेज-धीमी" को समझना चाहते हैं। “आप कैसे काम करते हैं। यह वास्तव में दुर्लभ मामला है जब आपको हर उपाय का अनुकूलन करने की आवश्यकता होती है।

सबसे अधिक बार, जब कोड के कुछ छोटे टुकड़ों की बात आती है, और अधिक बार कहा जाता है, तो वे एक अलग दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, जिसे "नमूनाकरण" कहा जाता है। कितनी बार और क्या कहा जाता है, इसे सटीक रूप से मापने के बजाय, आप समय-समय पर कार्यक्रम के निष्पादन का विश्लेषण करते हैं, देखें कि यह कहां निष्पादित होता है, समय पर मनमाने ढंग से बिंदुओं पर, उदाहरण के लिए, एक बार या हर दस सेकंड में। देखें कि निष्पादन कहां होता है और देखें कि आप अक्सर अपना कार्यक्रम कहां पाते हैं। यदि आपके कार्यक्रम में एक पंक्ति है जिसमें यह सब कुछ खर्च करता है, या कम से कम 90% अपना समय, उदाहरण के लिए, कुछ चक्र, और वहां, गहराई में, कुछ रेखा, तो सबसे अधिक संभावना है, जब आप निष्पादन को रोकते हैं, तो आप इस लाइन में और पकड़।

कार्यक्रम में ऐसी जगह को "हॉट स्पॉट" कहा जाता है। यह हमेशा अनुकूलन के लिए एक महान उम्मीदवार है। जो शांत है - सभी थ्रेड्स का एक डंप प्राप्त करने के लिए "थ्रेड डंप" नामक एक अंतर्निहित फ़ंक्शन है। विंडोज पर, यह कंसोल पर सीटीआरएल-ब्रेक दबाकर किया जाता है, और लिनक्स और अन्य यूनिक्स पर यह एक तीसरा सिग्नल, "किल -3" कमांड भेजकर किया जाता है। इस स्थिति में, जावा मशीन कंसोल पर सभी थ्रेड्स की स्थिति का विस्तृत विवरण प्रदर्शित करती है। और यदि आपके पास वास्तव में कोड में एक गर्म स्थान है, तो सबसे अधिक संभावना है कि आपको वहां कार्यक्रम मिलेगा। इसलिए, फिर से, जब आपको कोड के साथ प्रदर्शन की समस्या होती है, तो आपको प्रोफाइलर के पास नहीं जाना है, आपको कुछ भी नहीं करना है। देखें कि यह धीमा हो जाता है, कम से कम एक धागा डंप करें, और देखो। यदि आपके पास एक गर्म स्थान है जिसमें कार्यक्रम हर समय खर्च करता है, तो आप थ्रेड डंप में हैं और आप अपने पसंदीदा विकास के माहौल में इस लाइन को देखेंगे, बिना किसी तीसरे पक्ष, अतिरिक्त टूल का उपयोग किए। इस कोड को देखें, अध्ययन, अनुकूलन - या तो इसे बहुत बार कहा जाता है, या यह धीरे-धीरे काम करता है, फिर डीब्रीफिंग, अनुकूलन या आगे की रूपरेखा है। आधुनिक जावा-मशीनों में भी एक अद्भुत उपयोगिता है "जस्टैक", आप इसे प्रक्रिया आईडी पास कर सकते हैं, और आउटपुट पर थ्रेड डंप प्राप्त कर सकते हैं।

एक से अधिक थ्रेड डंप करें, कुछ थ्रेड डंप करें। यदि पहला कुछ भी नहीं पकड़ता है, तो एक जोड़े को और देखें। हो सकता है कि कार्यक्रम आपके गर्म स्थान पर एक सौ प्रतिशत समय न बिताए, लेकिन 50%। कई थ्रेड डंप बनाने के बाद, आप स्पष्ट रूप से इन बिंदुओं में से कम से कम एक बिंदु को हॉट स्पॉट से प्राप्त करेंगे, और अपनी आंखों के साथ उन स्थानों पर देखें जहां आपने अपना कोड पाया था। इस विचार को और विकसित किया जा सकता है। आप एक जावा मशीन शुरू करके, इसके आउटपुट को एक फ़ाइल पर पुनर्निर्देशित कर सकते हैं, और एक स्क्रिप्ट चला सकते हैं जो हर तीन सेकंड में एक थ्रेड डंप करता है। यह एक जीवित प्रणाली पर काफी शांति से किया जा सकता है, इसके साथ कुछ करने का कोई जोखिम नहीं है। क्योंकि थ्रेड डंप का संग्रह अपने आप में एक काफी तेज़ प्रक्रिया है, इसमें 100 मिलीसेकंड लगते हैं, यहां तक ​​कि बहुत बड़ी संख्या में धागे भी।

और अगर आप जावा में लिखते हैं, तो सबसे अधिक संभावना है कि आपका सिस्टम कठिन वास्तविक समय नहीं है, और नैनोसेकंड आपके लिए महत्वपूर्ण नहीं हैं, क्योंकि आप पहले से ही समय-समय पर कचरा संग्रह और इतने पर मुठभेड़ करते हैं। यानी आप सौ मिलीसेकंड की आपदा के लिए एक अनावश्यक गिरने वाली व्यवस्था नहीं बनाते हैं।

और यहां तक ​​कि हमारे वित्तीय क्षेत्र में, हम अधिकांश सिस्टम लिखते हैं जो हम लोगों के लिए लिखते हैं, लोग उनके साथ काम करते हैं, हां, प्रति सेकंड लाखों उद्धरण हैं, हां, रोबोट हैं (यह एक और कहानी है), लेकिन सबसे अधिक बार इन उद्धरणों को एक व्यक्ति द्वारा देखा जाता है, जो 100 मिलीसेकंड से अधिक या शून्य है, उनकी आंखों में ध्यान नहीं जाएगा। एक व्यक्ति नोटिस करेगा कि क्या दो सौ मिलीसेकंड के लिए ब्रेक लगाना है, यह पहले से ही एक व्यक्ति के लिए ध्यान देने योग्य विलंब होगा, लेकिन सौ मिलीसेकंड नहीं होगा।

इसलिए, आप अतिरिक्त सौ मिलीसेकंड के बारे में चिंता नहीं कर सकते हैं, और थ्रेड डंप करने के लिए हर तीन सेकंड में एक बार, आप पूरी तरह से सुरक्षित रूप से, यहां तक ​​कि एक लाइव सिस्टम पर भी कर सकते हैं। उसी समय, थ्रेड डंप जावा मशीन का हिस्सा है, जिसे अच्छी तरह से परीक्षण किया गया है - मैंने अपने पूरे अनुभव में कभी नहीं देखा कि जावा मशीन पर थ्रेड डंप करने की कोशिश ने इसके साथ कुछ बुरा किया।

यानी यह जीवित और काम कर रहे सिस्टम की रूपरेखा के लिए एक पूरी तरह से सुरक्षित उपकरण है। उसके बाद, थ्रेड डंप फ़ाइल प्राप्त करने के बाद, आप इसे आंखों से देख सकते हैं, या आप एक सरल कोड लिख सकते हैं जो विश्लेषण करता है, कुछ आंकड़ों पर विचार करता है → कम से कम बेवकूफी से, देखें कि क्या तरीके दिखाई दिए हैं और कितनी बार, देखें कि थ्रेड्स किस स्थिति में थे। इसके अलावा, यदि मानक प्रोफाइलिंग टूल वास्तव में स्ट्रीम की स्थिति को देखते हैं जो जावा मशीन ("RUNNABLE") प्रदर्शित करती है, तो वास्तव में, आपके राज्य का कोई मतलब नहीं है, क्योंकि यदि आपका प्रोग्राम डेटाबेस के साथ बहुत काम करता है और बहुत काम करता है कुछ बाहरी ... नेटवर्क के साथ, तब आपका कोड नेटवर्क पर डेटा प्राप्त करने की उम्मीद कर सकता है, जबकि जावा मशीन इसे "RUNNABLE" मानती है, और आप कुछ भी नहीं समझ सकते हैं - आपके वास्तविक तरीके क्या हैं और नेटवर्क से डेटा की प्रतीक्षा कर रहे हैं। दूसरी ओर, यदि आप स्वयं स्टैक्स का विश्लेषण करते हैं, तो आप लिख सकते हैं, आप जानते हैं कि आपका प्रोग्राम क्या करता है, कि यह डेटाबेस के लिए एक कॉल है, स्टैक पर इस विधि का मतलब है कि आप डेटाबेस में लॉग इन हैं, आप गणना कर सकते हैं आप डेटाबेस में कितना समय बिताते हैं, और इसी तरह आगे भी। आप जान सकते हैं कि यह विधि वास्तव में सीपीयू नहीं खाती है, हालांकि जावा मशीन को लगता है कि यह "RUNNABLE" है। इसके अलावा, थ्रेड डंप को अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जा सकता है, जावा में एक अद्भुत विधि है

  Thread.getAllStackTraces 

जो आपको प्रोग्रामेटिक रूप से स्टैकट्रेस के बारे में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

इस प्रकार, आप प्रोफाइलिंग को इस एप्लिकेशन के एक कार्यात्मक भाग के रूप में एकीकृत कर सकते हैं, और अपने ग्राहकों को एप्लिकेशन को पहले से निर्मित प्रोफाइलिंग के साथ वितरित कर सकते हैं। इस प्रकार, आपके पास जानकारी का एक निरंतर प्रवाह होगा जिसे आप अपने आवेदन को बेहतर बनाने के लिए विश्लेषण कर सकते हैं। लेकिन एक समस्या है। तथ्य यह है कि जब आप जावा मशीन को थ्रेड-डंप बनाने के लिए कहते हैं, तो यह केवल प्रक्रिया को रोकती नहीं है और स्टैक बनाती है, इसमें एक ध्वज शामिल होता है जिसे जावा मशीन को अगले सुरक्षित स्थान पर रोकना चाहिए। एक "सुरक्षित स्थान" वह विशेष स्थान है जो संकलक कोड के अनुसार रखता है, जहां कार्यक्रम की एक निश्चित स्थिति होती है, जहां यह स्पष्ट है कि इसमें रजिस्टर हैं, निष्पादन बिंदु स्पष्ट है, और इसी तरह। यदि आप अनुक्रमिक कोड का एक टुकड़ा लेते हैं, जहां कोई उल्टा संक्रमण नहीं होता है, कोई चक्र नहीं होता है, तो "सुरक्षित बिंदु" बिल्कुल भी नहीं हो सकता है। इसके अलावा, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि विधि कॉल हॉटस्पॉट इनलाइन बन सकती है, और कोई भी बचत नहीं होगी।

इसलिए, यदि आप थ्रेड डंप में कुछ लाइन देखते हैं, तो इसका मतलब यह बिल्कुल नहीं है कि यह आपके कोड की हॉट लाइन है, यह हॉट पॉइंट के लिए बस सबसे निकटतम सेव पॉइंट है। क्योंकि जब आप "CTRL-BREAK" दबाते हैं, तो जावा सभी थ्रेड्स को "निकटतम सेवपॉइंट पर रुकने" के लिए स्ट्रीम करता है, और केवल जब वे रोकते हैं तो जावा मशीन विश्लेषण करती है कि वे किस स्थिति में हैं। अब यह कैसे किया जाता है की स्मृति को रूपरेखा देने के लिए आगे बढ़ते हैं।

सबसे पहले, जावा मशीन की अद्भुत, तैयार-निर्मित विशेषताएं हैं।एक शानदार जम्प टूल है जो आपकी मेमोरी से भरा हुआ हिस्टोग्राम प्रदर्शित करता है कि वे किन वस्तुओं और कितनी मेमोरी पर कब्जा करते हैं। यह जो चल रहा है और आपकी मेमोरी कैसे चढ़ी हुई है, उसके सामान्य अवलोकन के लिए यह एक बढ़िया टूल है।

फिर से, यदि आपने प्रोग्राम को कभी भी प्रोफाइल नहीं किया है, तो सबसे अधिक बार आपको तुरंत समस्याएं मिलेंगी, और आपके पास अपने मेमोरी उपयोग को और अधिक अनुकूलित करने के लिए भोजन होगा। समस्या यह है कि इस तरह से आपको सभी वस्तुओं के बारे में जानकारी मिलती है, यहां तक ​​कि जो वर्तमान में उपयोग में नहीं हैं, वे कचरे में हैं।

इसलिए, जम्प के पास एक विशेष विकल्प "लाइव" है, जो हिस्टोग्राम बनाने से पहले कचरा संग्रह करता है, केवल उपयोग की गई वस्तुओं को छोड़ देता है, और उसके बाद ही हिस्टोग्राम बनाता है।

समस्या यह है कि पहले से ही इस विकल्प के साथ, आप मेमोरी के कई गीगाबाइट्स के साथ काम करने वाले एक बड़े, लाइव सिस्टम को प्रोफाइल नहीं कर सकते हैं, क्योंकि दस गीगाबाइट मेमोरी के साथ काम करने वाले सिस्टम का कचरा संग्रह एक दर्जन या दो सेकंड लेता है, और यह किसी भी सिस्टम पर अस्वीकार्य हो सकता है, यदि आपका सिस्टम परिमित लोगों के साथ काम करता है, एक व्यक्ति जिसे सिस्टम तीन सेकंड से अधिक समय तक प्रतिक्रिया नहीं देता है, का मानना ​​है कि यह लटका हुआ है। वास्तव में एक व्यक्ति के साथ काम करने वाले एक जीवित तंत्र को एक सेकंड से अधिक समय तक रोकना असंभव है। यहां तक ​​कि एक दूसरा व्यक्ति पहले से ही ध्यान देने योग्य होगा, लेकिन अभी तक कोई आपदा नहीं है, लेकिन अगर आप कुछ उपकरण को जोड़ते हैं जो 10 सेकंड के लिए बंद हो जाता है, तो यह एक आपदा होगी। इसलिए, आपको अक्सर उन वस्तुओं के japs ​​के रहने वाले सिस्टम के साथ संतोष करना पड़ता है जो हैं, और सामान्य तौर पर, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह कचरा है या नहीं।
जावा मशीनों के लिए अतिरिक्त विकल्पों को जानना भी उपयोगी है। उदाहरण के लिए, जावा मशीनों से एक क्लास हिस्टोग्राम प्रिंट करने के लिए कहा जा सकता है जब आप थ्रेड डंप करते हैं → "PrintClassHistogram"।

आप अपनी स्थिति को डिस्क पर लिखने के लिए इसकी मेमोरी का उपयोग करने के लिए जावा मशीन से पूछ सकते हैं। यह बहुत उपयोगी है, क्योंकि आमतौर पर, लोग मेमोरी खपत का अनुकूलन करना शुरू करते हैं जब यह किसी कारण से समाप्त हो जाता है। सबकुछ ठीक होने पर कोई भी इसकी रूपरेखा बनाने में नहीं लगा है, लेकिन जब यह कार्यक्रम स्मृति से बाहर होने लगता है, तो यह दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है, वे सोचने लगते हैं कि इस तरह से कैसे अनुकूलित किया जाए। इसलिए, यह विकल्प हमेशा सक्षम होना उपयोगी है। फिर, एक बुरे मामले में, जावा मशीन आपको एक बाइनरी डंप लिख देगी, जिसे आप बाद में किसी भी टूल का उपयोग करके लाइव सिस्टम पर नहीं, बल्कि विश्लेषण कर सकते हैं। उसी समय, इस डंप को जावा मशीन से किसी भी समय लिया जा सकता है, उसी जैम के साथ, "-डम्प" विकल्प के साथ, लेकिन यह फिर से, जावा मशीन को लंबे समय तक रोक देता है, आप शायद ही लाइव सिस्टम पर जाते हैं करने के लिए।

श्रोताओं की एक टिप्पणी: एक संपत्ति है कि यह "HeapDumpOutOfMemory" उन मामलों के लिए अनुकूलित है जब मेमोरी पहले ही बाहर चल चुकी है।

हां बिल्कुल।"HeapDumpOutOfMemory" एक बहुत ही उपयोगी विकल्प है, और यद्यपि यह "-XX" है, आपको इन विकल्पों से डरना नहीं चाहिए, हालांकि यह "XX" उनकी megaspecialty पर जोर देता है, लेकिन ये प्रयोगात्मक विकल्प नहीं हैं, ये जावा मशीनों के लिए सामान्य उत्पादन विकल्प हैं, वे स्थिर, विश्वसनीय हैं। उनका उपयोग एक जीवंत, वास्तविक प्रणाली पर किया जा सकता है।

ये प्रायोगिक विकल्प नहीं हैं! जावा मशीन में एक स्पष्ट विभाजन होता है, लेकिन प्रायोगिक और गैर-प्रयोगात्मक विकल्पों में विभाजन Xs की संख्या पर निर्भर नहीं करता है।

दर्शकों से दूर रहें: कभी-कभी डंप इस विकल्प को स्थगित नहीं करते हैं ...

खैर, जावा मशीन में भी कीड़े हैं, यह सब निर्भर करता है ... स्मृति से बाहर चलने के अलग-अलग कारण हैं, मैं वहाँ नहीं रुकता, हमारे पास ज्यादा समय नहीं है। मैं एक बहुत ही महत्वपूर्ण बिंदु पर, शेष समय में, अर्थात् मेमोरी आवंटन के प्रोफाइल पर ध्यान केन्द्रित करना चाहता हूं।

यह एक बात है - स्मृति किस बारे में है, आप इसका उपयोग कैसे करते हैं। यदि आप कहीं कोड में अस्थायी मेमोरी का अत्यधिक आवंटन करते हैं, अर्थात। तुम अलग हो जाओ ... इसके साथ कुछ करो, यह विधि और फिर इसे भूल जाओ, यह कचरा में चला जाता है, और कचरा कलेक्टर फिर इसे उठाता है। और इसलिए आप इसे बार-बार करते हैं, आपका प्रोग्राम धीमी गति से चलेगा, इसके साथ यह काम करेगा ... लेकिन आपको किसी सीपीयू प्रोफाइलर में कोड की यह जगह नहीं मिलेगी, क्योंकि जावा मेमोरी मशीन में आवंटन ऑपरेशन फंतासी रूप से तेज, तेज, किसी भी गैर-प्रबंधित भाषा की तुलना में, C / C ++, क्योंकि जावा में, मेमोरी आवंटित करना एकल पॉइंटर को बढ़ाने के लिए तुच्छ है। वह सब है।ये कुछ विधानसभा निर्देश हैं, सब कुछ बहुत जल्दी होता है। यह पहले से ही शून्य पर रीसेट हो गया है, सब कुछ पहले से ही आवंटित और तैयार है। अपने कोड के हॉट स्पॉट का विश्लेषण करते समय, आपको यह समय नहीं मिलेगा - यह आपको कभी भी, किसी भी थ्रेड डंप में, या किसी भी प्रोफाइलर में प्रदर्शित नहीं किया जाएगा, कि यह आपका हॉट स्पॉट है। हालाँकि यह सब आपके साथ है, यह आपके समय का, आपके आवेदन का काम है - क्यों? क्योंकि तब, कचरा संग्रहकर्ता इस कचरे को इकट्ठा करने के लिए समय बिताएगा। इसलिए, देखें कि आपके आवेदन का कितना प्रतिशत कचरा संग्रह पर खर्च होता है।

यह एक उपयोगी विकल्प "-verbose: gc", "+ PrintGC", "+ PrintGCDetails" है, जो आपको यह पता लगाने की अनुमति देगा कि आपका आवेदन कचरा संग्रहण में कितना समय लेता है। यदि आप देखते हैं कि समय का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत कचरा संग्रह पर खर्च किया जाता है, तो कार्यक्रम में कहीं आप बहुत सारी मेमोरी आवंटित करते हैं, तो आपको यह स्थान नहीं मिलेगा, आपको यह देखने की आवश्यकता है कि कौन मेमोरी आवंटित करता है। कैसे खोजे? जावा मशीन में निर्मित एक विधि है, "-Xaprof" कुंजी। दुर्भाग्य से, केवल प्रक्रिया के अंत में यह तथाकथित आवंटन प्रोफ़ाइल प्रदर्शित करता है, जो मेमोरी की सामग्री के बारे में नहीं बोलता है, लेकिन आवंटित वस्तुओं के आँकड़ों के बारे में → कौन सी वस्तुओं और कितनी बार आवंटित किया गया था।

यदि यह वास्तव में अक्सर आपके लिए होता है, तो आप सबसे अधिक संभावना यह देखेंगे कि कहीं न कहीं किसी प्रकार का अस्थायी वर्ग है जो वास्तव में अक्सर बाहर खड़ा होता है। अभी से ही अरोमा बनाने की कोशिश करें - शायद आपको तुरंत अपनी समस्या मिल जाएगी। लेकिन एक तथ्य नहीं। यह पता चल सकता है कि आप बड़ी संख्या में चरित्र सरणियों, कुछ तार या कुछ और का चयन देखेंगे, और यह स्पष्ट नहीं है कि कहां है।

यह स्पष्ट है कि आपको संदेह हो सकता है - जहां। शायद कुछ हालिया बदलाव, यह कर सकता है। अंत में, आप उस जगह में जोड़ सकते हैं जहां मेमोरी को अक्सर आवंटित किया जाता है, एटमिस लॉन्ग में कोड को बदलने की एक ही तकनीक का उपयोग करके, गणना करें कि इस जगह में कितनी बार आवंटन होता है - आंकड़ों को देखें, आप स्वयं को संदिग्ध कर सकते हैं और पा सकते हैं।

लेकिन अगर आपको कुछ पता नहीं है कि यह कहां हो रहा है? ठीक है, आपको किसी तरह आँकड़ों के संग्रह को हर जगह, उन सभी जगहों पर जोड़ने की ज़रूरत है जहाँ स्मृति आवंटित की गई है। इस तरह के कार्य के लिए पहलू-उन्मुख प्रोग्रामिंग, या बाइटकोड हेरफेर का प्रत्यक्ष उपयोग, महान है।

अब, बचे हुए समय के लिए, मैं बायटेकोड के हेरफेर की तकनीक पर ध्यान केंद्रित करने की कोशिश करूंगा, जो कि “अभी जैसी समस्याओं को हल करने के लिए सही है” मैं इस बात की गणना करना चाहता हूं कि इस स्थान पर, इसके सभी स्थानों में कितनी बार ऐसा होता है। कोड को उस स्थान को खोजने के लिए जहां किसी कारण से मैं बहुत सारे एलेट्स के एलेट्स आवंटित करता हूं। " यानीमैं देख रहा हूं कि उनमें से बहुत से लोग बाहर खड़े हैं, लेकिन मैं सिर्फ यह जानना चाहता हूं कि कहां। बाइटकोड हेरफेर न केवल इन समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है, यह आपको कोड के बाद किसी भी परिवर्तन, गैर-कार्यात्मक बनाने की अनुमति देता है, इसके अनुपालन के बाद। इस प्रकार, व्यापारिक तर्क से प्रोफाइलिंग को विघटित करने का यह तरीका है। अगर शुरुआत में मैंने कहा कि अक्सर रूपरेखा आपकी कार्यक्षमता का एक तार्किक हिस्सा हो सकती है, तो ऐसे समय होते हैं जब यह आवश्यक नहीं होता है, जब आपको समस्या खोजने की आवश्यकता होती है, तो इसे हल करें, और कोई रेखा न छोड़ें। इस मामले में, एक शानदार तकनीक जैसे कि बाइटकोड हेरफेर उपयुक्त है।

और यह कोड लेआउट के बाद के संकलन, और मक्खी पर, कोड के साथ दोनों के साथ किया जा सकता है।सबसे अच्छा तरीका मुझे पता है कि एएसएम पुस्तकालय, ऑब्जेक्टवेब का उपयोग करना है। यह एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है, जो बायटेकोड को हेरफेर करना बहुत आसान बनाता है, और यह काल्पनिक रूप से तेज़ है - आप एप्लिकेशन लोडिंग समय को धीमा किए बिना मक्खी पर कोड को हेरफेर कर सकते हैं।

ASM बहुत सरल है। उसके पास क्लास-रीडर नामक एक क्लास है, जो .class फाइल्स को पढ़ता है और "मैं एक विधि देखता हूं" जैसे कॉल्स में विजिटर टेम्पलेट का उपयोग करके बाइट्स को कनवर्ट करता है, "मुझे इस क्लास में ऐसे फ़ील्ड्स के साथ एक फ़ील्ड दिखाई देता है" और इसी तरह पर। जब वह एक विधि देखता है, तो वह MethodVisitor का उपयोग करके यह रिपोर्ट करना शुरू करता है कि वह किस तरह का बायटेकोड देखता है।

और फिर, दूसरी ओर, "क्लासवर्टर" जैसी एक चीज है, जो इसके विपरीत, कक्षा को बाइट्स की एक सरणी में बदल देती है, जिसे जावा मशीन की आवश्यकता होती है।उदाहरण के लिए, एएसएम की मदद से, सरणियों के सभी आवंटन को ट्रैक करने के लिए ... सामान्य तौर पर, यह आदिम रूप से किया जाता है। आपको बस एक-दो कक्षाएं करने की जरूरत है। आपको अपने एडेप्टर वर्ग को परिभाषित करने की आवश्यकता है, जो, जब यह बताया जाता है कि यह विधि दिखाई दे रही है, ओवरलैप हो रही है, और इस विधि में क्या चल रहा है, यह जानने के लिए अपनी स्वयं की आगंतुक विधि लौटाता है।

और जब विधि के अंदर वे उसे बताते हैं कि सरणी आवंटन ("NEWARRAY") के बाइटकोड के साथ पूर्णांक निर्देश है, तो उस समय, उसके पास अवसर है ... अपने स्वयं के बाइटकोड को अपस्ट्रीम में डालने के लिए और यह बात है। और आपने उन सभी स्थानों को ट्रैक किया जहां सरणियाँ आपको आवंटित की गई हैं, और इसी बायोटेक को बदल दिया है। आगे - यदि आप मक्खी पर इन परिवर्तनों को करना चाहते हैं तो क्या करें।

यदि आपके पास संकलित कक्षाओं का एक सेट है, तो यह आसान है → आप इस उपकरण को संसाधित कर रहे हैं, और यह ऐसा है।

यदि आपको मक्खी पर ऐसा करने की आवश्यकता है, तो जावा मशीन में एक अद्भुत विकल्प है - जावागेंट। आप एक विशेष जार फ़ाइल बनाते हैं, जिसमें आप प्रकट में "प्रेमेन-क्लास" विकल्प को इंगित करते हैं, और वहां अपनी कक्षा का नाम निर्दिष्ट करते हैं। फिर ... एक विशिष्ट टेम्पलेट के अनुसार "प्रीमियर" विधि, और इस प्रकार, इससे पहले कि आप मुख्य कोड को चलाते हैं, मुख्य विधि के साथ, आप नियंत्रण प्राप्त करते हैं और इंटरफ़ेस इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए एक पॉइंटर प्राप्त करते हैं। यह इंटरफ़ेस अद्भुत है, यह आपको मक्खी पर, जावा मशीन में कक्षाएं बदलने की अनुमति देता है। यह आपको अपना स्वयं का क्लास-फाइल ट्रांसफार्मर लगाने की अनुमति देता है, जिसे जावा मशीन एक कक्षा को लोड करने के हर प्रयास के लिए कहेगी।

और आप कक्षाओं को बदल सकते हैं। यानीन केवल उन कक्षाओं को लोड करें जो वास्तव में झूठ बोलते हैं, बल्कि एक ही ObjectWebASM का उपयोग करके, कुछ का विश्लेषण करते हैं, बदलते हैं, और उन्हें मक्खी पर प्रतिस्थापित करते हैं ... आप चयनित ऑब्जेक्ट के आकार का पता लगा सकते हैं।

घुटने पर इस तरह के प्रोफाइलिंग के लिए एक अद्भुत उपकरण जब आपके पास एक विशिष्ट समस्या है जिसे हल करने की आवश्यकता है।अंत में, मैं यह कहूंगा कि यह किसी भी उपकरण के लिए, कुछ प्रोफाइलिंग समस्याओं को हल करने के लिए, सभी आवश्यक नहीं है, यह बायोटेक को जानने के लिए, जावा मशीन के विकल्पों को जानने के लिए और मानक जावा पुस्तकालयों को जानने के लिए पर्याप्त है, वही जेंलांग टूल। यह आपको कई विशिष्ट समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है जो आपके सामने आती हैं। हमारी कंपनी में दस वर्षों के लिए हमने कई घरेलू उपकरण विकसित किए हैं जो हमारे लिए विशिष्ट समस्याओं का समाधान नहीं करते हैं, जो विशिष्ट प्रोफाइलर्स हल नहीं करते हैं। इस तथ्य से शुरू करते हुए कि काम की प्रक्रिया में हमें एक वजनदार मिला, लेकिन फिर भी सरल उपकरण जो थ्रेड डंप का विश्लेषण करता है और उन पर आंकड़े देता है, फिर भी यह एक सरल उपयोगिता है जिसे उपकरण नहीं कहा जा सकता है। कई पृष्ठों पर एक क्लासिक जो आंकड़े एकत्र करता है और इसे एक सुंदर तरीके से प्रदर्शित करता है। बेतहाशा उपयोगीक्योंकि हमें किसी भी प्रोफाइलर को उत्पादन प्रणाली से जोड़ने की जरूरत नहीं है, बस थ्रेड डंप है, और यह सब ...

और इस तथ्य के साथ समाप्त होता है कि हमारे पास अपना स्वयं का मेमोरी प्रोफाइलिंग टूल है, जो, फिर से, छोटा है, इसे एक ऐसा टूल कहना मुश्किल है जो ट्रैक करता है कि कहां और क्या आवंटित किया गया है, और यह लगभग इस कार्यक्रम को धीमा किए बिना करता है। इसके अलावा, दोनों वाणिज्यिक और खुले प्रोफाइलर, वे यह भी जानते हैं कि मेमोरी आवंटन को कैसे ट्रैक किया जाए, लेकिन वे अधिक जटिल और सार्वभौमिक एक की समस्या को हल करने की कोशिश कर रहे हैं। वे यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि मेमोरी स्टैक पूरे स्टैक-ट्रेस के साथ कहां होता है। यह एक लंबा समय है, यह बहुत धीमा हो जाता है। एक ही नमूने का उपयोग न करें। हमेशा एकत्र नहीं किया जाता है, जिससे सभी आंकड़े प्राप्त नहीं होते हैं, और इसी तरह।

आप किसी तरह का समझौता करते हैं, जिसे आपके विषय क्षेत्र में, आपको ज़रूरत नहीं है, आपके पास आपके कुछ कार्य हैं जिन्हें आप अपने सिस्टम के प्रदर्शन का विश्लेषण करते समय हल करना चाहते हैं।

अब मैं सवालों के जवाब दूंगा (30:06 से सवालों के जवाब)।

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आप एप्लिकेशन डेवलपर दिनों से अन्य टेप भी देख सकते हैं , टॉरेंट ( [2011] , [2010] ) या http के माध्यम से पूरे फ़ोल्डर के साथ पिछले सम्मेलनों से सभी वीडियो डाउनलोड कर सकते हैं ।

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फिर से अस्वीकरण: मैं रिपोर्ट का लेखक नहीं हूं। मैं इस सम्मेलन, वीडियो एडिटर और ट्रांसक्रिप्ट का पीसी अध्यक्ष हूं। लेखक के पास एक हबलकाउंट नहीं है, हो सकता है कि समय पर मैं उसे आमंत्रित कर पाऊं, उदाहरण के लिए, आपके प्रश्नों पर टिप्पणी करने के लिए। रिपोर्ट के लेखक, एलिज़ारोव, को टिप्पणी करने और सवालों के जवाब देने के लिए कहा जाता है। लेखक की पत्रिका में भी एक चर्चा ।

BTW, elizarov ADD-2012 सम्मेलन में एक रिपोर्ट " डेटा कैशिंग के लिए सबसे तेज हैश लेखन " के साथ बोलती है ।