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Finies les migraines du developpeur C a cause d'un pointeur mal initialise ou d'un malloc cache dans un coin. Lorsque le temps de la mise en production arrive et que votre application subit l'assaut des utilisateurs, votre serenite a toutes les chances de voler en eclat. La machine virtuelle a-t-elle toujours raison ou bien faut-il lui indiquer comment mieux faire son travail ? A partir de la version 1.2 du JDK, le ramasse-miettes peut operer suivant plusieurs algorithmes. Le JDK 1.5 et sa JVM va plus loin dans le sens ou la JVM choisit l'algorithme en fonction de la machine qui l'heberge.
Cependant, l'activite du ramasse-miettes peut degrader fortement les performances d'une application lorsque l'utilisation de la memoire ne correspond pas aux reglages par defaut de la JVM.
Le symptome le plus frequent est le gel de l'application pendant plusieurs secondes voire plusieurs minutes, sans que le systeme ne presente des signes de saturation. Cependant, plus la taille du tas augmente, plus le ramasse-miettes consomme de ressources pour parvenir a traiter l'ensemble des objets. Le temps de traitement du tas peut etre reduit en observant comment les applications utilisent les objets.
Les zones nommees virtual sont des zones de memoire reservees aupres du systeme, mais qui ne sont pas encore peuplees par des objets.
Lorsqu'un objet est cree, il commence sa vie dans la zone young et plus precisement dans la sous-zone eden. L'ensemble des objets presents dans cette zone est designe par l'expression young generation ou jeune generation.
Le ramasse-miettes tente de nettoyer en priorite la jeune generation d'objets (young), car d'apres les observations (la majorite des objets meurent jeunes), il est inutile de parcourir l'ensemble du tas.
Le ramasse-miettes declenche une collecte mineure lorsque la zone young est pleine (eden, survivor). Lorsque les objets presents dans le survivor space ont vecu assez longtemps, c'est-a-dire ont survecu a un nombre determine de collectes mineures, ils sont transferes dans la zone tenured. Lorsqu'une application alloue brutalement un grand nombre d'objets, l'algorithme precedent n'est pas forcement respecte.
Une collecte majeure ou major collection intervient lorsque la zone tenured se remplit au-dela d'une certaine limite. Le ramasse-miettes tente toujours de limiter la taille du tas, mais lorsque la demande est trop forte, il etirera les differentes zones jusqu'a la limite du tas ou bien jusqu'a ce que la taille courante du tas suffise au besoin de l'application. Tout d'abord plusieurs points de vue sont possibles en fonction des contraintes de production. La JVM offre trois types de collecteurs qui utilisent des strategies differentes de collecte. La taille des generations influe de maniere importante sur les performances de l'application. La taille de la generation permanente est un element de configuration important notamment si votre application charge des classes dynamiquement (serveur J2EE, plugins…). Des que vous deployez de nouvelles applications web, les classes Java du dossier WEBINF seront chargees dans la generation permanente en fonction des besoins de l'application. Pour rappel, la young generation comprend l'eden, les deux survivor space et la memoire virtuelle de reserve. La taille de ces generations n'est pas parametrable directement: un ratio est utilise qui indique le rapport entre la taille de la tenured gen et la young gen.
Dans la premiere option, -n indique que la young gen grandira de n megas octets maximum, tandis que dans la seconde n indique que l'accroissement par defaut est de n megas octets. Le commentaire indique que Jmeter produit un nombre considerable d'objets qui ne survivent pas a leur premiere collecte mineure.
La croissance de la young gen se faisant par bonds de 128 megas octets, cela assure que les collectes mineures interviendront moins frequemment tout en etant efficaces, car les objets ne seront plus copies dans la tenured gen pour cause de sous dimensionnement des survivor space et de l'eden space. Le cas Jmeter montre parfaitement que le developpeur doit connaitre la maniere dont l'application consomme les objets. Normalement cette option a peu d'impact sur les performances, il faut garder a l'esprit que les differents espaces sont efficaces s'ils sont correctement dimensionnes, c'est-a-dire ni trop vides ni trop pleins. En effet, une application est une entite dynamique qui repond aux sollicitations d'un ou plusieurs utilisateurs. Il convient d'etablir un scenario de test qui devra reproduire un probleme de performance ou dont on veut verifier qu'il n'a pas d'impacts. Il y deux types de traces, celle qui indique une collecte mineure et celle qui indique une collecte majeure. Le nombre avant la fleche indique la taille totale des objets en kilo-octets qui sont vivants dans le tas avant la collecte (sauf la generation permanente).


Le fichier de logs produit par la JVM doit etre analyse a la lumiere des explications precedentes. Fort de votre interpretation, il faudra ajuster la taille du heap ou dans des cas plus rares, ajuster les ratios comme pour JMeter.
En effet, il est peu probable que vous parveniez a obtenir la configuration parfaite du premier coup : elle sera souvent affaire de compromis entre le debit et l'empreinte (throughput et footprint). Lorsque, votre administrateur systeme et vos utilisateurs ne se plaignent plus : vous avez gagne !
La tache du developpeur est compliquee dans le cadre des applications J2EE, car une part non negligeable des ressources est prise par le conteneur J2EE. Java Management eXtension est une API qui permet de surveiller les applications Java a distance.
Votre application Java (serveur J2EE…) est demarree avec quelques options supplementaires pour activer le serveur JMX sur lequel la console se connectera. Les informations sur la memoire sont interessantes bien qu'incompletes, car la taille des differentes zones n'y figure pas. Si vous souhaitez connaitre l'etat d'une generation, il vous suffit de choisir dans la liste des graphiques disponibles ou bien de selectionner une jauge (en bas a droite). Il est possible d'invoquer le ramasse-miettes pour provoquer une collecte majeure : le bouton Perfom GC. Il n'est pas obligatoire de lancer la console a partir du JDK : Netbeans offre un plugin tres pratique qui permet de lancer la console a partir de l'IDE. GCViewer permet de degager une vue d'ensemble du comportement de la JVM lors de l'execution de l'application. Le profileur doit passer par une phase de calibration afin de prendre en compte la puissance de votre machine. On pourrait definir une fuite memoire comme la consommation continue et inattendue de memoire par un programme.
Rappel : un objet est detruit par le ramasse-miettes si aucun autre objet vivant ne le reference.
Nous allons etudier comment reperer une fuite memoire a partir d'une application Java sur mesure.
Pour cela, il suffit d'effectuer un clic droit sur le projet Java puis de choisir Profile project. Choisissez Analyze Memory Usage puis cochez Record both object creation and garbage collection. La premiere chose a faire pour detecter une fuite memoire est d'afficher les metriques globales du profileur : il suffit de cliquer sur l'icone dans la zone de controle du profileur.
L'onglet Telemetry Overview s'affiche avec trois graphiques, dont celui de l'activite du ramasse-miettes. Ce graphique est tres interessant dans la mesure ou il permet de detecter une fuite importante rapidement. En effet, le graphique indique le temps passe dans le ramasse-miettes et le nombre de generations survivantes. Cette derniere information est cruciale, car dans le cas d'une fuite, ce nombre a tendance a augmenter. On voit d'emblee que le graphique obtenu a partir du profilage de notre application de test presente un nombre toujours plus important de generations survivantes. Pour y voir plus clair, un clic sur Live Results fait apparaitre un tableau de statistiques sur les classes Java de l'application et les instances associees. La capture d'ecran ci-dessus presente les resultats du profilage apres plusieurs minutes d'execution de l'application.
D'autre part, le nombre de generations qui cohabitent dans le tas est tres eleve ainsi que l'age moyen des instances. Il suffit de cliquer droit sur la classe qui nous interesse et de choisir Take Snapshot And Show Allocation Stack Trace, pour connaitre la pile d'allocations des instances. Astuce : lorsque vous utiliserez le profileur dans un environnement reel, les classes Java des differentes bibliotheques apparaitront dans les resultats de profilage. La vue Profiling Results vous permet de filtrer les classes grace a la zone de filtre au pied de la vue.
La plupart des applications reelles utilisent des bibliotheques tierces en plus du JDK : vous devrez prendre garde a votre propre code et a celui des autres. Heureusement, les fuites memoires les plus grossieres (et leurs contournements) sont souvent connues et recensees dans les bibliotheques populaires. L'analyse des metriques des outils de profilage suppose une bonne comprehension d'un petit nombre de concepts detailles dans la premiere partie du tutoriel.
Ne vous decouragez pas : il vous faudra un peu de pratique pour trouver facilement les fuites memoires et calmer les appetits de vos applications.


La machine virtuelle s'occupe des taches ingrates, pendant que vous, developpeur, developpez en toute serenite sans jamais soulever le capot. La memoire necessaire est allouee sur le heap ou tas puis l'objet est consomme par l'application. Le ramasse-miettes decide qu'un objet est mort lorsqu'il n'est reference par aucun autre objet. Il consiste a parcourir l'ensemble du tas et a verifier, pour chaque objet, la regle enoncee au point precedent. Les ingenieurs de SUN se sont apercus que la majorite des objets crees vivent peu de temps apres leur allocation. Vous remarquerez alors le nombre impressionnant d'objets locaux dans vos methodes, comme les Iterator par exemple, qui ne sont utiles que le temps d'une boucle. Cette operation est appelee minor collection ou collecte mineure, car elle implique un nombre limite d'objets.
Le ramasse-miettes peut etre contraint de transferer les objets vers la zone tenured plus vite que prevu et d'augmenter la taille de la zone young.
Par exemple, il est souhaitable de limiter les gels d'une l'application avec IHM : il est tres agacant d'utiliser une IHM qui gele souvent.
Ce ratio est ensuite applique sur la valeur de l'option -Xmx qui fixe la taille totale du heap.
Cependant, lorsque la taille du heap est peu extensible, cela va diminuer la taille de la tenured gen ce qui aura pour consequence d'augmenter la frequence des collectes majeures. Toutefois, la gestion par defaut de la memoire est basee sur des retours d'experience accumules au fil des ans. Certaines applications seront monoutilisateur tandis que d'autres seront massivement multiutilisateurs. L'option -XX:+ PrintGCTimeStamps est indispensable pour estimer la frequence des collectes. Par exemple, les gels frequents et inexpliques (non associes a un traitement couteux) de l'application se traduiront le plus souvent par des collectes majeures rapprochees et importantes (en termes de temps).
Il convient d'etudier l'empreinte du conteneur a « vide » et de se plonger dans la documentation du conteneur pour en tirer les informations sur la performance. La console se presente sous la forme d'une application Swing dont le lanceur se trouve dans le dossier bin du JDK.
Les statistiques qui concernent le ramasse-miettes (garbage collector sur l'image) indique le nombre de collectes mineures (Copy) et le nombre de collectes majeures (MarkSweepCompact). La capture d'ecran ci-dessus montre que l'attribut UsageThreshold est positionne a 4 500 000 octets. La restitution utilise une double echelle en ordonnee qui presente le temps de collecte et la quantite de memoire consommee.
Une fuite memoire peut provenir de votre code ou bien d'une bibliotheque tierce utilisee par votre code. Ce tableau s'actualise automatiquement, vous pouvez ainsi suivre l'evolution des metriques.
On peut voir tres nettement que trois classes se detachent du lot : float, double et HashMap$Entry. La generation d'un objet renvoie a sa naissance, deux objets crees au meme instant sont de la meme generation. Cependant, le monde Java offre un nombre toujours plus important d'API ayant chacune leur specificite en termes de performance, nous nous attacherons a presenter les aspects les plus importants du JDK 1.5 alias Tiger. Elle contient notamment les classes Java qui sont chargees au demarrage de la JVM et au cours de l'execution de l'application. La construction de l'application reposera parfois sur un ensemble de bibliotheques tierces dont l'impact sur les performances peut etre determinant.
Neanmoins, une panoplie d'outils aident le developpeur dans sa demarche et permet de surpasser la methode empirique. Les objets presents dans un survivor space passe dans l'autre survivor space a chaque collecte mineure jusqu'a ce qu'ils aient effectue un nombre donne d'allers-retours ou que la place vienne a manquer. Il arrive parfois que cette zone soit trop petite et provoque un blocage de votre application.



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