Application root in garbage collection

Malgré cela, nous ne sommes pas à l'abri de fuites mémoire la fameuse exception OutOfMemoryError.

Solution que je déconseille d'utiliser, car, au problème de performance, s'ajoute le problème de disponibilité de l'application pour les clients. De cette définition, nous pouvons en déduire que les causes d'un OutOfMemoryError peuvent être de deux types. La cause la plus simple est que l'application testée utilise trop de mémoire par rapport à la configuration de la JVM. L'application a une fuite mémoire, c'est-à-dire que des objets non utilisés par l'application et non collectés par le Garbage Collector de la JVM sont présents en mémoire.


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Ces objets n'étant jamais collectés, ils vont remplir plus ou moins rapidement la mémoire jusqu'à ce que l'exception OutOfMemoryError apparaisse. Pour la HotSpot d'Oracle, de manière simplifiée, son architecture mémoire est la suivante. L'étape qui nous intéresse est l'étape Mark Phase qui différencie les objets vivants des objets morts. Tous les objets qui ne référencent pas directement ou indirectement un GC Root sont marqués inutilisés.

Lors de l'étape Sweep, le Garbage Collector libère la place mémoire utilisée par les objets marqués inutilisés. Donc, tant qu'un objet a une référence sur un GC Root, il n'est pas collecté.


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Or, si cet objet n'est plus utilisé par l'application, on se retrouve avec un objet inutile en mémoire. C'est ce que l'on appelle une fuite mémoire en Java. Il suffit que ce type d'objet soit créé tout au long de la vie de l'application pour que l'exception OutOfMemoryError apparaisse au bout d'un moment.

Maintenant que nous savons comment apparaît une fuite mémoire, regardons comment elle se manifeste. Comme nous l'avons vu précédemment, un OutOfMemoryError n'est pas forcement levé à cause d'une fuite mémoire. Donc dans un premier temps il est important de bien configurer la mémoire de la JVM afin d'éliminer l'hypothèse d'une utilisation excessive de mémoire. Après ça, il y a de fortes chances que la présence d'OutOfMemoryError provienne d'une fuite mémoire.

Comment ça marche ?

Malheureusement, il y a d'autres symptômes qui sont beaucoup moins évidents à détecter, en particulier pour une petite fuite mémoire qui met plusieurs semaines à remplir la mémoire. Ce qui peut nous mettre la puce à l'oreille pour ce genre de fuite de mémoire est la forme de la courbe de la taille de la mémoire utilisée lorsque l'application tourne.

Tomcat en production - JTips

Car, comme je l'ai dit lors de la breizhcamp les slides sont disponibles ici , plus il y a d'objets en mémoire, plus le GC met du temps à faire son travail. Par exemple dans le profiler de VisualVM , c'est la colonne Generations. Zing utilise la commande mremap Linux permettant de modifier le mapping entre page virtuelle et mémoire physique. Pour contrer ces limitations, Azul a développé son propre système de mémoire virtuelle. Ces contextes sont les plus propices aux lenteurs de GC. Many concurrent algorithms are very easy to write with a GC and totally hard to down right impossible using explicit free.

Est-il possible de faire sans Zing en Java?

Unidirectional flushing program

Cependant, pour des besoins de faible latence avec un fort volume de donnée Zing se révèle intéressant. Dans un environnement fortement concurrentiel, tout utilisateur mécontent du service rendu par un site change pour son concurrent. Ainsi, le SLA latence, disponibilité devient un enjeu économique. Les pauses de GC peuvent ainsi entraîner une perte de clients : un site indisponible à de nombreuses reprises donne une mauvaise image.

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Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Me notifier par mail en cas de nouveaux commentaires. Site web. Notre mission. Référence pointant vers un espace invalide. Merci pour cet article bien intéressant : A t on une chance de voir une JVM "gratuite", genre celle d'oracle, utiliser un principe proche de celui de la VM Azul à l'occasion? Je n'ai pas précisé un point extrêmement important mais Zing arrive à être sans pauses en ne nécessitant aucune configuration de paramètres JVM. Là où sur CMS on a tendance à jouer sur les paramètres de ratio entre young et old selon le cas d'usage, sur G1 avec les durées de collection, Zing remplit beaucoup de cas d'usages sans configuration.

A quoi sert Azul Zing ?

Pour qu'une JVM s'en approche il faut qu'elle soit incrémentale G1 l'est, CMS l'est mais ne sera plus en incrémental à partir du JDK9 , concurrente et avec le moins de configuration possible. G1 s'en approche mais reste encore instable en terme de performances et nécessite beaucoup de tuning avancé même si depuis la nouvelle release du JDK 7u40 les performances out-of-box commencent à être plus que correctes. On attendra la release du JDK 8 pour voir l'avancement du merge entre JRockit et HotSpot pour des meilleures performances même si elles ne concerneront pas complètement le GC.

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