Java
javaTutorial
Pengoptimuman prestasi teknologi asas Java: cara melaksanakan penalaan GC dan strategi peruntukan memori
Pengoptimuman prestasi teknologi asas Java: cara melaksanakan penalaan GC dan strategi peruntukan memori
Java ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling banyak digunakan pada masa ini, dan teknologi asas bahasa Java adalah penting untuk pengoptimuman prestasi program. Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada pengoptimuman prestasi teknologi asas Java, termasuk cara melaksanakan penalaan GC dan strategi peruntukan memori serta menyediakan contoh kod khusus.
- GC Tuning
Bahasa Jawa menggunakan mekanisme pengurusan memori automatik iaitu mekanisme kutipan sampah (Garbage Collection, GC). Mekanisme GC secara automatik boleh menuntut semula memori yang tidak lagi digunakan dan melepaskannya kepada aplikasi untuk digunakan semula. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh mekanisme GC yang tidak boleh dikawal dan penggunaan sumber boleh laku, beberapa masalah dan cabaran mungkin berlaku dalam sistem dengan konkurensi yang tinggi, jumlah data yang besar dan sistem yang berjalan lama, seperti GC Penuh yang kerap dan STW yang terlalu lama ( Hentikan dunia) masa, dsb. Oleh itu, penalaan GC adalah bahagian penting dalam pengoptimuman program Java.
1.1 Algoritma GC
Algoritma GC ialah mekanisme teras yang menentukan cara JVM melaksanakan operasi pengumpulan sampah. JVM menggunakan pelbagai algoritma GC, termasuk algoritma mark-sweep, algoritma salin, algoritma mark-collation, algoritma pengumpulan generasi, dsb. Algoritma GC yang berbeza sesuai untuk senario yang berbeza. Dalam pembangunan sebenar, kita harus memilih algoritma GC yang sesuai untuk memastikan kecekapan pengumpulan sampah sambil meminimumkan kesan ke atas aplikasi.
1.2 Penalaan parameter GC
JVM menyediakan satu siri parameter GC yang melaluinya pembangun boleh melaraskan gelagat mekanisme pengumpulan sampah untuk mengoptimumkan prestasi aplikasi. Beberapa parameter GC yang biasa digunakan termasuk:
- -XX:+PrintGC: Cetak log GC
- -XX:+PrintGCDetails: Cetak butiran GC
- -XX:+PrintGCDateStamps: Cetak cap waktu apabila GC berlaku :-XX
- UseSerialGC: Gunakan algoritma GC bersiri
- -XX:+UseParallelGC: Gunakan algoritma GC selari
- -XX:+UseConcMarkSweepGC: Gunakan algoritma CMS GC
- -Xms: Saiz timbunan awal
- -Xmx : Saiz heap maksimum
-Xmx
: aplikasi sebenar, kita perlu melaraskan parameter GC berdasarkan senario aplikasi dan konfigurasi perkakasan tertentu. 1.3 Analisis log GCUntuk penalaan GC, log GC ialah alat yang sangat penting. Log GC merekodkan maklumat terperinci tentang kutipan sampah JVM dan boleh membantu kami mendiagnosis masalah tingkah laku dan prestasi GC. Dalam log GC, kita boleh melihat maklumat seperti masa, jenis, masa yang diambil dan jumlah memori yang dituntut semula oleh GC. Dengan menganalisis log GC, anda boleh mengesan kesesakan dan masalah yang mengambil prestasi semasa operasi GC, dan membuat pelarasan yang sepadan. Berikut ialah contoh log GC:2019-07-01T11:06:03.837+0800: 1.012: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 335544K->52432K(392192K)] 335544K->94764K(1179648K), 0.4857061 secs] [Times: user=0.66 sys=0.01, real=0.49 secs]Seperti yang anda lihat, ini adalah GC generasi muda. Cap masa apabila GC berlaku ialah 2019-07-01T11:06:03.837+0800, yang mengambil masa 0.49 saat ini masa 52432K ruang memori dikumpul dalam GC.
- Strategi peruntukan memori
- Kaedah ukuran sebenar: Gunakan alat yang disediakan oleh JVM untuk mengira ruang memori yang diduduki oleh objek. Kaedah anggaran: Dengan menganalisis struktur data objek dan bilangan pembolehubah ahli, kita boleh menganggarkan secara kasar ruang memori yang diduduki oleh objek.
- Bump algoritma Penunjuk: digunakan untuk peruntukan memori berterusan. Algoritma Senarai Percuma: digunakan untuk peruntukan memori diskret. Algoritma Penimbal Peruntukan Tempatan Benang (TLAB): digunakan untuk peruntukan memori khusus benang, yang boleh mengelakkan penyegerakan benang di atas apabila berbilang benang memperuntukkan objek.
- -Xms: Saiz timbunan awal -Xmx: Saiz timbunan Maksimum
- : Saiz awal penjanaan -XX: MaxNewSize: Saiz maksimum generasi baharu -XX: SurvivorNisbah: Nisbah saiz kawasan Eden dan kawasan Survivor -XX: PretenureSizeThreshold: Apabila objek lebih besar daripada nilai ini, ia diperuntukkan terus kepada generasi lama
public class MemAllocPerformance {
private static final int LOOP_COUNT = 10000000;
private static final int SIZE = 256;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < LOOP_COUNT; i++) {
// 方式一：使用new关键字创建对象
Object obj = new Object();
// 方式二：使用对象池技术
// Object obj = ObjectPool.getInstance().getObject();
// 方式三：使用ThreadLocal技术
// Object obj = ThreadLocalObjectPool.getInstance().getObject();
// 模拟对象使用
byte[] data = new byte[SIZE];
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time cost: " + (end - start) + "ms");
}
}
在以上代码中，我们使用了三种不同的内存分配策略，分别是new方式、对象池技术和ThreadLocal技术。new方式是最简单常见的对象创建方式，而对象池技术和ThreadLocal技术则可以充分利用Java内存分配特性，避免过多的内存分配和回收，从而提高程序的性能表现。
总结
Java底层技术之性能优化是Java程序员的一项重要技能。在本文中，我们介绍了GC调优和内存分配策略两种优化方式，并提供了一些具体的代码示例。在实际的开发中，我们应该根据应用程序的特点和需求，综合考虑硬件的配置和负载情况，选取和调整合适的GC算法和内存分配策略，以达到优化应用程序性能的目的。
Atas ialah kandungan terperinci Pengoptimuman prestasi teknologi asas Java: cara melaksanakan penalaan GC dan strategi peruntukan memori. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Apakah amalan terbaik untuk peruntukan memori dalam fungsi Java?
May 02, 2024 pm 10:33 PM
Amalan terbaik untuk peruntukan memori dalam fungsi Java termasuk menggunakan pengurusan memori automatik dan memastikan algoritma GC yang sesuai digunakan. Pantau corak peruntukan memori dan kenal pasti kebocoran atau kesesakan memori. Gunakan pengumpulan objek untuk menggunakan semula objek yang sama saiz. Elakkan sejumlah besar peruntukan jangka pendek dan pertimbangkan untuk menggunakan alternatif. Gunakan corak Objek Null untuk mengelak daripada mencipta objek yang tidak diperlukan. Keluarkan sumber asli secara eksplisit, memastikan memori yang tidak boleh diakses oleh JavaGC dikeluarkan.
Kuasai kemahiran pengoptimuman prestasi dalam pembangunan Java: tingkatkan kelajuan tindak balas sistem
Nov 20, 2023 am 11:20 AM
Menguasai kemahiran pengoptimuman prestasi dalam pembangunan Java: Meningkatkan kelajuan tindak balas sistem Dengan popularisasi Internet dan kemunculan era maklumat, prestasi sistem perisian telah menjadi salah satu isu penting yang dibimbangkan oleh pembangun. Untuk pembangunan Java, pengoptimuman prestasi adalah tugas utama, yang boleh meningkatkan kelajuan tindak balas sistem dan pengalaman pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman prestasi dalam pembangunan Java dan membincangkan cara meningkatkan kelajuan tindak balas sistem. 1. Optimumkan kod Java Kualiti kod Java secara langsung mempengaruhi prestasi sistem. Menulis J
Analisis peruntukan memori fungsi golang
Apr 29, 2024 pm 02:24 PM
Soalan: Bagaimana untuk menganalisis peruntukan memori fungsi Go? Jawapan: Gunakan fungsi heapprofile dalam pakej pprof untuk menjana longgokan timbunan. Analisis longgokan timbunan untuk menentukan jenis dan saiz peruntukan. Penerangan terperinci: Hasilkan longgokan timbunan: dayakan pemprofil timbunan dan panggil fungsi heapprofile. Analisis longgokan longgokan: Gunakan perintah gotoolpprof untuk menganalisis fail longgokan longgokan untuk melihat maklumat peruntukan.
Cara mengoptimumkan prestasi pengkomputeran data besar dalam pembangunan Java
Jun 29, 2023 am 11:21 AM
Dalam era maklumat hari ini, pertumbuhan pesat volum data telah membawa cabaran besar kepada pembangun perisian. Untuk memproses dan menganalisis data besar ini, pengkomputeran data besar telah menjadi teknologi yang sangat penting. Dalam pembangunan Java, cara mengoptimumkan prestasi pengkomputeran data besar telah menjadi isu utama. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah untuk mengoptimumkan prestasi pengkomputeran data besar dalam pembangunan Java. Pertama, pilih struktur data dengan munasabah. Dalam proses pengiraan data besar, pemilihan struktur data secara langsung mempengaruhi kecekapan pengiraan. Di Java, struktur data biasa termasuk tatasusunan
Perbincangan mendalam mengenai peruntukan memori dan strategi pengembangan kepingan Golang
Jan 24, 2024 am 10:46 AM
Analisis mendalam tentang prinsip penghirisan Golang: peruntukan memori dan strategi pengembangan Pengenalan: Penghirisan ialah salah satu jenis data yang biasa digunakan di Golang Ia menyediakan cara yang mudah untuk mengendalikan jujukan data berterusan. Apabila menggunakan kepingan, adalah penting untuk memahami peruntukan memori dalaman dan strategi pengembangan untuk meningkatkan prestasi program. Dalam artikel ini, kami akan menyediakan analisis mendalam tentang prinsip penghirisan Golang, disertai dengan contoh kod tertentu. 1. Struktur ingatan dan prinsip asas penghirisan Di Golang, penghirisan ialah jenis rujukan kepada tatasusunan asas.
Analisis perbezaan antara timbunan dan timbunan dalam Java dan senario aplikasinya
Feb 24, 2024 pm 11:12 PM
Perbezaan antara timbunan Java dan timbunan dan analisis senario aplikasi memerlukan contoh kod khusus Dalam program Java, timbunan dan timbunan ialah dua struktur data yang biasa digunakan, dan ia mengambil alih peranan dan fungsi yang berbeza dalam ingatan. Memahami perbezaan antara timbunan dan timbunan adalah penting untuk menulis program Java yang cekap. Mula-mula, mari kita lihat timbunan Java. Heap ialah kawasan yang digunakan untuk menyimpan objek Semua objek yang dicipta dalam program disimpan dalam timbunan. Timbunan adalah tempat memori diperuntukkan dan dikeluarkan secara dinamik semasa program berjalan Ia tidak tertakluk kepada sebarang sekatan dan boleh secara automatik
Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi pembangunan fungsi backend Java?
Aug 04, 2023 pm 12:49 PM
Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi pembangunan fungsi backend Java? Abstrak: Dalam pembangunan fungsi back-end Java, pengoptimuman prestasi adalah sangat penting, yang boleh meningkatkan kecekapan dan kelajuan tindak balas sistem. Artikel ini memperkenalkan beberapa kaedah pengoptimuman biasa dan memberikan contoh kod yang berkaitan untuk membantu pembangun lebih memahami dan menggunakan kaedah ini dalam amalan. Gunakan struktur data dan algoritma yang baik Dalam pembangunan Java, memilih struktur dan algoritma data yang sesuai adalah asas untuk meningkatkan prestasi. Sebagai contoh, jika anda perlu kerap memasukkan dan memadam elemen, anda mungkin memilih untuk menggunakan senarai terpaut dan bukannya tatasusunan.
Ralat biasa dalam peruntukan memori fungsi C++ dan penyelesaiannya
Apr 22, 2024 pm 05:09 PM
Ralat biasa dalam peruntukan memori fungsi termasuk: 1) penunjuk mentah berjuntai 2) kebocoran memori 3) penunjuk liar; Penyelesaian: 1) Gunakan penunjuk pintar; 2) Gunakan RAII;
