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Tunning JVM 
Dos Comandos às 
configurações 
JSummit 2014 SP - Luan Cestari 
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Ressalva/Disclaimer 
● ESTA APRESENTAÇÃO REFLETE A OPINIÕES E 
PROPOSTAS PESSOAIS DO AUTOR SOBRE O 
TEMA, PODENDO NÃO REFLETIR 
NECESSARIAMENTE A OPINIÂO / PONTO DE VISTA 
DE QUAISQUER ORGANIZAÇÃO/EMPRESA LIGA OU 
NÃO COM O AUTOR 
● THIS PRESENTATION REFLECTS AUTHOR'S 
PERSONAL OPINIONS AND IDEAS ON THE TOPIC 
AND MAY NOT REFLECT NECESSARILY THE 
OPINION/ VIEWPOINT OF ANY ORGANIZATION / 
COMPANY WITH/WITHOUT RELATIONSHIP WITH 
THE AUTHOR. 
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Vamos falar de OpenJDK 
● JVM open source usada por outras JVMs 
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■ JCP (Java Community Process) 
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■ JUGs (comunidades) como SouJava 
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Desempenho 
● Menor Tempo de resposta / Latência 
● Maior Volume de dados processados / 
Throughput 
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Desempenho | Latência 
● Latência baixa significa que as threads da 
sua aplicação estarão sempre disponíveis e 
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aplicação respondera rápido sempre 
● Exemplo 
○ Aplicacoes de acoes (High frequency trading) 
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Desempenho | Throughput 
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manutenções na própria JVM (como GC) 
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Tuning de GC e etc | Parâmetros da JVM 
● Visto na outra palestra sobre GC 
● Ajuste no tamanho, promocao, heuristica da 
Heap 
○ Young (Eden and Survival spaces) and Old 
■ Parallel,CMS,G1 Collectors 
○ -XX:MaxMetaspaceSize tamanho do Metaspace 
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○ LargePages (-XX:LargePageSizeInBytes=4m ) 
○ Muito mais http://jvm-options.tech.xebia.fr/? (lock, 
cache,etc) 
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Tunning e Profiling 
● Top-Down / Bottom-Up 
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Tunning e Profiling| Bottom-up 
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Tunning e Profiling| Bottom-up 
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Tunning e Profiling| Bottom-up 
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Tunning e Profiling| Top-Down 
● Mesma análise das versões anteriores 
○ Uso do jvisualvm / jconsole para análise 
○ Uso das memórias 
■ GC Log (usando -verbosegc -XX:PrintGCDetails 
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) 
■ Frequência e tempo de GC 
■ Algoritmo de GC 
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○ Thread Dump (jstack) 
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○ Para profiling usam JVMTI (old JVMPI e JVMDI) e 
JDI (alem de outras) e Graal
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append(b).toString(); 
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Tunning da jvm dos comandos às configurações

  • 1. Tunning JVM Dos Comandos às configurações JSummit 2014 SP - Luan Cestari http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 2. Ressalva/Disclaimer ● ESTA APRESENTAÇÃO REFLETE A OPINIÕES E PROPOSTAS PESSOAIS DO AUTOR SOBRE O TEMA, PODENDO NÃO REFLETIR NECESSARIAMENTE A OPINIÂO / PONTO DE VISTA DE QUAISQUER ORGANIZAÇÃO/EMPRESA LIGA OU NÃO COM O AUTOR ● THIS PRESENTATION REFLECTS AUTHOR'S PERSONAL OPINIONS AND IDEAS ON THE TOPIC AND MAY NOT REFLECT NECESSARILY THE OPINION/ VIEWPOINT OF ANY ORGANIZATION / COMPANY WITH/WITHOUT RELATIONSHIP WITH THE AUTHOR. http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 3. Introdução | Batepapo http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 4. O que veremos ● Overview sobre desempenho ● Comandos para troubleshooting e desempenho ● Hints de desempenho http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 5. O que NÃO veremos (infelizmente) ● Um workshop com hands on por causa do tempo =( ○ Mas vou deixar slides online e podem me contactar para conversamos =) http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 6. Vamos falar de OpenJDK ● JVM open source usada por outras JVMs ○ Veja também: ■ JCP (Java Community Process) ■ JSR (Java Specification Requests) ■ JEP (JDK Enhancement Proposals) ■ JUGs (comunidades) como SouJava ■ Eventos, Meetups e afins http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 7. Desempenho ● Menor Tempo de resposta / Latência ● Maior Volume de dados processados / Throughput http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 8. Desempenho | Latência ● Latência baixa significa que as threads da sua aplicação estarão sempre disponíveis e não paradas por causa de alguma manutenção da própria JVM. Com isso sua aplicação respondera rápido sempre ● Exemplo ○ Aplicacoes de acoes (High frequency trading) ○ Streaming de dados (video conferencia) ○ Aplicacoes de tempo real (Aparelho no aviao) ○ Otimizacao de uma aplicacao web atingir um baixo tempo de resposta para agradar o usuario http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 9. Desempenho | Throughput ● O outro caso é o Throughput, onde as threads podem variar entre estarem processando informações ou fazendo manutenções na própria JVM (como GC) ● Exemplo ○ Processos em Batch ○ Aplicações web de não tempo real ou com requisitos não-funcionais relacionados a latências simples ○ Backend (com a mesma ressalva anterior) http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 10. Desempenho | Como medir? ● Tempo de resposta do cliente ● Logs ○ Erros de memória ■ OutOfMemoryError, Leaks, GC, crash ○ Uso de recursos ■ CPU, Disco, Rede, Banco de dados, etc ● Também temos outra saída: As ferramentas quem vem com o JDK http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 11. Arquitetura de memória OpenJDK Metaspace http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 12. Tuning de GC e etc | Parâmetros da JVM ● Visto na outra palestra sobre GC ● Ajuste no tamanho, promocao, heuristica da Heap ○ Young (Eden and Survival spaces) and Old ■ Parallel,CMS,G1 Collectors ○ -XX:MaxMetaspaceSize tamanho do Metaspace ● Thread stack ○ -xss para mudar ● Outras ○ LargePages (-XX:LargePageSizeInBytes=4m ) ○ Muito mais http://jvm-options.tech.xebia.fr/? (lock, cache,etc) http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 13. Tunning e Profiling ● Top-Down / Bottom-Up http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 14. Tunning e Profiling| Bottom-up http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 15. Tunning e Profiling| Bottom-up http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 16. Tunning e Profiling| Bottom-up http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 17. Tunning e Profiling| Top-Down ● Mesma análise das versões anteriores ○ Uso do jvisualvm / jconsole para análise ○ Uso das memórias ■ GC Log (usando -verbosegc -XX:PrintGCDetails http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari ) ■ Frequência e tempo de GC ■ Algoritmo de GC ○ Demais opções JVM ○ Thread Dump (jstack) ○ Heap Dump (jmap -dump ...) ○ Etc ○ Para profiling usam JVMTI (old JVMPI e JVMDI) e JDI (alem de outras) e Graal
  • 18. Tunning e Profiling| Top-Down ● Codigo ○ JVM consegue melhorar, ex ■ String ex = a + b ■ vira -> String ex = new StringBuilder().append(a). append(b).toString(); ○ Mas nem tudo ■ String ex2 = a.concat(b); ○ Collections muito grandes vs Arrays ■ Exemplo mil inteiros: ■ ArrayList<Integer> vs int[]~20k vs 4k ○ Cache ○ Regular Expression http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 19. Demo ● Cruzem os dedos =) http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 20. Futuro ● Twitter, Azul e Google ferramentas de profiling ○ Baixíssimo uso de CPU e memory footprint ○ Triggers ○ Sample e contínuo ○ etc http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari
  • 22. Dúvidas? http://slidesha.re/1kQU0Yg @BR_LuanCestari http://slidesha.re/ZNZvg4 @BR_LuanCestari