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Dans ce cas, il faut explicitement demander la libération des ressources en invoquant une méthode dédiée car le ramasse-miettes n’a aucun contrôle sur l’espace mémoire de ces entités. Il existe plusieurs modes d’exécution du bytecode [ 8 ]. Pour demander l’utilisation du Serial Collector sur des machines de type server, il faut utiliser l’option -XX: Mais je trouve l’exemple intéressant, dans la mesure où il montre que de façon surprenante les comportements sont instables dans le temps, à la baisse comme à la hausse. Ici tu pourrais tester un -Xint pour empêcher toute compilation, puis -XX: Il est possible que les estimations provoquent un démarrage trop tardif de la collection ce qui fait rentrer l’algorithme dans un mode nommé concurrent mode failure qui est très couteux car les temps de pauses sont alors beaucoup plus longs, ce qui a un effet inverse à celui escompté par l’algorithme sur l’exécution de l’application.

Nom: jvm 1.8
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 33.41 MBytes

Tu as une idée de l’ampleur du phénomène sur du code compilé en natif? La détection d’une fuite de mémoire n’est souvent qu’une hypothèse en cas d’arrêt de la JVM par manque de mémoire. Dans une application native; une fuite de mémoire peut aller jusqu’à nécessiter le redémarrage du système d’exploitation si ce dernier n’a plus assez de mémoire. Les logs de compilations sont aussi super utiles, de même que la sortie assembleur. Bien que leur utilisation facilite le travail, la détection d’une fuite de mémoire est souvent délicate car:. Ce mode peut être utile notamment sur des machines ayant un ou deux processeurs. Et c’est vrai… si on lance 10 fois le même test dans 10 JVM différentes avec le même code, on a des petites variations mais le résultat est toujours le même, à peu de choses près.

Celle-ci repose en grande partie sur le ramasse-miettes ou garbage collector les deux désignations sont utilisées dans ce chapitre dont le mode de fonctionnement et la mise oeuvre sont largement détaillés dans ce chapitre.

jvm 1.8

Ce chapitre présente comment obtenir des informations sur la mémoire, sur les différentes exceptions liées à la mémoire et sur les fuites de mémoire. Le ramasse-miettes est une fonctionnalité de la JVM qui a pour rôle de gérer la mémoire notamment en libérant celle des objets qui ne sont plus utilisés. La règle principale pour déterminer qu’un objet n’est plus utilisé est de vérifier qu’il n’existe plus aucun autre objet qui lui fait référence.

Ainsi un objet est considéré comme libérable par le ramasse-miettes lorsqu’il n’existe plus aucune référence dans la JVM pointant vers cet objet. Lorsque le ramasse-miettes va libérer la mémoire d’un objet, il a l’obligation d’exécuter un éventuel finalizer définit dans la classe de l’objet. Attention, l’exécution complète de ce finalizer n’est pas garantie: Les objets en cours d’utilisation dont il existe encore une référence sont considérés comme « vivants ».

Les objets inutilisés ceux dont plus aucun autre objet ne possède une référence sont considérés comme pouvant être libérés. Les traitements pour identifier ces objets et libérer la mémoire qu’ils occupent se nomment garbage collection.

Ces traitements sont effectués jmv le garbage collector ou ramasse-miettes en français. Le rôle primaire d’un ramasse-miettes est de trouver les objets de la mémoire qui ne sont plus utilisés par l’application et de libérer l’espace qu’ils occupent. Le principe général d’exécution du ramasse-miettes est de parcourir l’espace mémoire, marquer les objets dont il existe au moins une référence de la part d’un autre objet. Tous les objets qui ne sont pas marqués sont éligibles pour récupérer leur mémoire.

Leur espace mémoire sera libéré par le ramasse-miettes ce qui augmentera l’espace mémoire libre de la JVM. Il est important de comprendre comment le ramasse-miettes détermine si un objet est encore utilisé ou pas: Dans l’exemple ci-dessus, un objet A est créé.

Au cours de sa vie, vjm objet B est instancié et l’objet A possède une référence sur l’objet B.

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Tant que cette référence existe, l’objet B ne sera pas supprimé par le ramasse-miettes même si l’objet B n’est plus considéré comme utile d’un point de vue fonctionnel. Ce cas de figure est fréquent notamment avec les objets des interfaces graphiques, les listeners ou avec les collections. L’algorithme le plus basique pour un ramasse-miettes, parcourt tous les objets, marque ceux dont il existe au moins une référence.

A la fin de l’opération, tous les objets non marqués peuvent être supprimés de la mémoire. Le gros inconvénient de cet algorithme est que son temps d’exécution est proportionnel au nombre d’objets contenus dans la mémoire. De plus, les traitements de l’application sont arrêtés durant l’exécution du ramasse-miettes. Plusieurs autres algorithmes ont été développés pour améliorer les performances et diminuer les temps de pauses liés à l’exécution du ramasse-miettes.

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Plusieurs considérations doivent être prises en compte dans le choix de l’algorithme à utiliser lors d’une collection par le ramasse-miettes:. Avec une collection de type parallel, les traitements du garbage collector sont exécutés en concomitance par plusieurs processeurs. Le temps global de traitement est ainsi plus court mais l’opération est plus complexe et augmente généralement la fragmentation de la mémoire. Stop the world utilise un algorithme assez simple puisque durant ses traitements, les objets ne sont pas modifiés.

Son inconvénient majeur est la mise en pause de l’application durant l’exécution de la collection. Avec une collection de type concurrent, une ou plusieurs collections peuvent être exécutées simultanément avec l’application. Cependant, une collection de type concurrent ne peut pas réaliser tous ses traitements de façon concurrente et doit parfois en réaliser certains sous la forme stop the world.

De plus, l’algorithme d’une collection de type concurrent est beaucoup plus complexe puisque les objets peuvent être modifiés par l’application durant la collection: Ce compactage nécessite un certain temps de traitement mais il accélère ensuite l’allocation de mémoire car il n’est plus utile de déterminer quel espace libre utiliser: Si la mémoire n’est pas compactée, le temps nécessaire à la collection est réduit mais il est nécessaire de parcourir la mémoire pour rechercher le premier espace de mémoire qui permettra d’allouer la mémoire requise, ce qui augmente les temps d’allocation de mémoire aux nouveaux objets et la fragmentation de cette dernière.

Il existe aussi une troisième forme qui consiste à copier les objets survivants à différentes collections dans des zones de mémoires différentes copying. Ainsi la zone de création des objets se vide au fur et à mesure, ce qui rend l’allocation rapide. Le copying nécessite plus de mémoire. Suite à diverses observations, plusieurs constats ont été faits sur la durée de vie des objets d’une application en général:. Il est alors apparu l’idée d’introduire la notion de générations dans le traitement des collections generational collection.

L’idée est de repartir les jvk objets dans différentes zones de la mémoire nommées générations selon leur durée de vie. Généralement deux générations principales jjvm utilisées:. Il est facile de conclure que le nombre de collections à réaliser sur la Young Generation sera beaucoup plus important que sur la Old Generation. De plus, les collections sur la Young Generation devraient être rapides puisque, vraisemblablement, la taille sera relativement réduite et le nombre d’objets sans référence uvm.

Les collections dans la Young Generation sont appelées collections mineures minor collections puisque très rapide.

Si un objet survit à plusieurs collections, il peut être promu Tenured dans la Old Generation. Généralement, la taille de la Old Generation est plus importante que celle de la Young Generation. Les collections sur la Old Generation sont généralement plus longues puisque la taille de la génération est plus importante mais elles sont aussi moins fréquentes.

En effet, une collection dans la Old Generation n’intervient en général qu’une fois que l’espace mémoire libre dans cette génération devient faible. Une collection dans la Old Generation étant généralement longue elle est désignée par le terme collection majeure major collection. Le but de l’utilisation des 18 est de limiter le nombre de collections majeures effectuées. De plus le ramasse-miettes est un processus complexe qui consomme des ressources et nécessite un temps d’exécution non négligeable pouvant être à l’origine de problèmes de performance.

Une bonne connaissance du mode de fonctionnement du ramasse-miettes est obligatoire pour apporter une solution lorsque celui-ci est à l’origine de goulets d’étranglements lors de l’exécution de l’application. jfm

jvm 1.8

Le mécanisme d’allocation de mémoire est aussi lié au garbage collector car il nécessite de trouver un espace mémoire suffisant pour les besoins de l’allocation. Ceci implique pour le garbage collector de compacter la mémoire lors de la récupération de celle-ci pour limiter les effets inévitables de fragmentation.

Le garbage collector est un mécanise complexe mais fiable. Bien que complexe, son fonctionnement doit essayer de limiter l’impact sur les performances de l’application notamment en essayant de limiter son temps de traitement et la fréquence de son exécution. Pour atteindre ces objetifs, des travaux 11.8 constamment en cours de développement afin de trouver de nouveaux algorithmes.

Il peut aussi être nécessaire d’effectuer un tuning du ramasse-miettes en utilisant les nombreuses options proposées par la JVM. La performance du garbage collector est intimement liée à la taille de la mémoire qu’il a à gérer. Ainsi, si la taille de la mémoire est petite, le temps de traitement du garbage collector sera court mais il interviendra plus fréquemment. Si la taille de la mémoire est grande, la fréquence d’exécution sera moindre mais le temps de traitement sera long.

Le réglage de la nvm de la mémoire influe sur les performances du garbage collector et est un des facteurs importants en fonction des besoins de chaque application.

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Le ramasse-miettes fait son travail dans la JVM mais il se limite aux instances des jvvm créés par la machine virtuelle. Cependant, dans une application, il peut y avoir des allocations de mémoire en dehors des instances d’objets Jvn. Ceci concerne des ressources natives du système qui sont allouées par un processus hors du contexte Java.

C’est notamment le cas lors de l’utilisation de JNI. Dans ce cas, il faut explicitement demander la libération des ressources en invoquant une méthode dédiée car le ramasse-miettes n’a aucun contrôle sur l’espace mémoire de ces entités. Par exemple, certaines classes qui encapsulent des composants de AWT proposent une méthode dispose qui se charge de libérer les ressources natives du système. Le traitement du ramasse-miettes dans jv, Permanent Generation suit des règles particulières:.

Pour optimiser les performances du ramasse-miettes, il est nécessaire d’avoir des indicateurs sous la forme de métriques:. L’importance de ces indicateurs dans le tuning du ramasse-miettes dépend du type d’application utilisée, par exemple:.

Le choix de l’algorithme utilisé pour les collections mineures et majeures est important pour les performances globales du ramasse-miettes. Il est préférable d’utiliser un algorithme rapide pour la Young Generation et un algorithme privilégiant l’espace pour la old generation.

En général, il faut aussi privilégier la vitesse d’allocation de mémoire pour les nouveaux objets qui sont des opérations à la demande plutôt que la libération de la mémoire qui n’a pas besoin d’intervenir dès que l’objet n’est plus utilisé sauf si la JVM manque de mémoire.

Pour réaliser des applications pointues et permettre leur bonne montée en charge, il est important de comprendre les mécanismes utilisés par la JVM pour mettre en oeuvre le ramasse-miettes car celui-ci peut être à l’origine de fortes dégradations des performances.

L’algorithme le plus simple d’un ramasse-miettes parcourt tous les objets pour déterminer ceux dont il n’existe plus aucune référence.

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Ceux-ci peuvent alors être libérés. Ce temps de traitement du ramasse-miettes est alors proportionnel au nombre d’objets présents dans la mémoire de la JVM. Ce nombre peut facilement être très important et ainsi dégrader les performances car durant cette opération l’exécution de tous les threads doit être interrompue. Le fonctionnement du ramasse-miettes de la JVM Hotspot de Sun Microsystems évolue au fur et à mesure de ses versions et repose sur plusieurs concepts:.

L’idée est toujours de réduire la fréquence des invocations et les temps de traitements du ramasse-miettes. De nombreux paramètres permettent de configurer le comportement du ramasse-miettes de la JVM.

Les ingénieurs ont constaté .18 d’une façon générale, il y a deux grandes typologies d’objets créés dans une jmv.

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La notion de génération vjm issue de l’observation du mode de fonctionnement de différentes typologies d’applications relativement à la durée de leurs objets. Ainsi, il a été constaté que de nombreux objets avaient une durée de vie relativement courte. Uvm notion de génération divise la mémoire de la JVM en différentes portions qui vont contenir des objets en fonction de leur âge. Une grande majorité des objets sont créés dans la generation des objets jeunes Young Generation et meurent dans cette génération.

Ainsi le tas est découpé en générations dans lesquelles les objets sont passés au fur et à mesure de l’allongement de leur durée de vie:. La JVM dispose aussi d’une troisième génération nommée Permanent Generation qui contient des données nécessaires au fonctionnement de la JVM comme par exemple la description de chaque classes et le code de chaque méthodes.

Sauf pour l’algorithme throughput collector, le découpage de la mémoire de la JVM est généralement sous la forme ci-dessous. La taille de la Young Generation doit être suffisante pour permettre à un maximum d’objets d’être libérables entre deux collections mineures. L’organisation des générations est généralement la suivante sauf pour l’algorithme parallel collector.

Au démarrage de la JVM, tout l’espace mémoire maximum n’est pas physiquement alloué et l’espace de mémoire utilisable en cas de besoin est dit virtuel. L’espace mémoire utilisé pour stocker les instances d’objets est nommé tas heap. Il est composé de la Young Generation et Tenured Generation. Lorsque la Young Generation est remplie, une collection mineure est exécutée par le ramasse-miettes. Une collection mineure peut être optimisée puisqu’elle part du prérequis que l’espace occupé par la plupart des objets de la Young Generation va être récupéré lors d’une collection mineure.

Comme la durée d’une collection dépend du nombre d’objets utiles, une collection mineure doit kvm rapidement.