۱ دی ۱۴۰۳

Techboy

اخبار و اطلاعات روز تکنولوژی

جاوا را سریع بسازید! تنظیم عملکرد جاوا

با نحوه بهینه سازی عملکرد کامپایلر JVM و JIT برای سرعت اجرای بهتر، استفاده از حافظه و استفاده از منابع در برنامه های جاوا و نحوه بررسی نتایج خود آشنا شوید.

با نحوه بهینه سازی عملکرد کامپایلر JVM و JIT برای سرعت اجرای بهتر، استفاده از حافظه و استفاده از منابع در برنامه های جاوا و نحوه بررسی نتایج خود آشنا شوید.

بهینه سازی JVM عملکرد و کارایی برنامه های جاوا را که روی ماشین مجازی جاوا اجرا می شوند، افزایش می دهد. این شامل تکنیک ها و استراتژی هایی با هدف بهبود سرعت اجرا، کاهش استفاده از حافظه و بهینه سازی استفاده از منابع است.

یکی از جنبه‌های بهینه‌سازی JVM شامل مدیریت حافظه است زیرا شامل پیکربندی تنظیمات تخصیص حافظه، مانند اندازه های پشته و پارامترهای جمع کننده زباله. هدف اطمینان از استفاده کارآمد از حافظه و به حداقل رساندن ایجاد اشیاء غیر ضروری و نشت حافظه است. علاوه بر این، بهینه سازی کامپایلر فقط به وقت (JIT) JVM بسیار مهم است.

با تجزیه و تحلیل الگوهای کد، شناسایی نقاط دسترسی و اعمال بهینه‌سازی‌هایی مانند انتخاب کردن و باز کردن حلقه a> (به زیر مراجعه کنید)، کامپایلر JIT به صورت پویا بایت کدهایی که اغلب اجرا می شود را به کد ماشین بومی ترجمه می کند که در نتیجه اجرای سریعتر انجام می شود.

یکی دیگر از جنبه های حیاتی بهینه سازی JVM، مدیریت رشته است. استفاده کارآمد از رشته ها برای برنامه های همزمان جاوا حیاتی است. بهینه سازی استفاده از رشته شامل به حداقل رساندن مشاجره، کاهش جابجایی زمینه، و به‌کارگیری مؤثر مکانیسم‌های ادغام و همگام‌سازی رشته‌ها است.

در نهایت، تنظیم دقیق پارامترهای JVM، مانند اندازه پشته و اندازه پشته نخ، می تواند رفتار JVM را برای عملکرد بهتر بهینه کند. ابزارهای پروفایل و تجزیه و تحلیل برای شناسایی تنگناهای عملکرد، نقاط داغ و مشکلات حافظه مورد استفاده قرار می گیرند و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا تصمیمات بهینه سازی آگاهانه را اتخاذ کنند. هدف بهینه‌سازی JVM دستیابی به عملکرد و پاسخگویی بهتر در برنامه‌های جاوا با ترکیب این تکنیک‌ها و محک زدن و آزمایش مداوم برنامه است.

JetBrains Kotlin 2.0.0 را با افزایش عملکرد کامپایلر K2 معرفی کرد

بهینه سازی کامپایلر JIT

بهینه سازی کامپایلر Just-in-Time JVM یکی از جنبه های حیاتی بهینه سازی عملکرد جاوا است. کامپایلر JIT مسئول ترجمه پویا بایت کدهای اجرا شده مکرر به کد ماشین بومی است و عملکرد برنامه های جاوا را بهبود می بخشد.

کامپایلر JIT با تجزیه و تحلیل بایت کد متدهای جاوا در زمان اجرا و شناسایی هات‌اسپت‌ها که بخش‌های کد اغلب اجرا می‌شوند، کار می‌کند. هنگامی که یک هات اسپات را شناسایی می کند، کامپایلر JIT تکنیک های بهینه سازی مختلفی را برای تولید کد ماشین بومی بسیار بهینه شده برای آن بخش کد اعمال می کند. تکنیک های استاندارد بهینه سازی JIT شامل موارد زیر است:

  • Inlining: کامپایلر JIT ممکن است تصمیم به Inline Invocations متد بگیرد، به این معنی که فراخوانی متد را با کد واقعی متد جایگزین کند. Inlining سربار فراخوانی متد را کاهش می دهد و با حذف نیاز به فراخوانی متد جداگانه، سرعت اجرا را بهبود می بخشد.
  • باز کردن حلقه: کامپایلر JIT ممکن است با تکرار تکرارهای حلقه و کاهش تعداد دستورالعمل های کنترل حلقه، حلقه ها را باز کند. این تکنیک سربار حلقه را کاهش می دهد و عملکرد را بهبود می بخشد، به ویژه در مواردی که تکرار حلقه شناخته شده است یا می توان در زمان اجرا تعیین کرد.
  • حذف کد مرده: کامپایلر JIT می‌تواند بخش‌های کدی را که هرگز اجرا نمی‌شوند شناسایی و حذف کند که به کد مرده معروف هستند. حذف کد مرده محاسبات غیر ضروری را کاهش می دهد و سرعت کلی اجرا را بهبود می بخشد.
  • تاشوی ثابت: کامپایلر JIT عبارات ثابت را با مقادیر محاسبه شده آنها در زمان کامپایل ارزیابی و جایگزین می‌کند. تا کردن ثابت نیاز به محاسبات زمان اجرا را کاهش می دهد و می تواند عملکرد را بهبود بخشد، به خصوص با ثابت های پر استفاده.
  • تخصص روش: کامپایلر JIT می‌تواند نسخه‌های تخصصی روش‌ها را بر اساس الگوهای استفاده آنها تولید کند. نسخه های تخصصی برای انواع یا شرایط آرگومان خاص بهینه شده اند و عملکرد را برای سناریوهای خاص بهبود می بخشند.
JFrog از سرویس توزیع نرم افزار رونمایی کرد

اینها تنها چند نمونه از بهینه سازی JIT هستند. کامپایلر JIT به طور مداوم پروفایل اجرای برنامه را تجزیه و تحلیل می کند و به صورت پویا بهینه سازی ها را برای بهبود عملکرد اعمال می کند. با بهینه‌سازی کامپایلر JIT، توسعه‌دهندگان می‌توانند در برنامه‌های جاوا که روی JVM اجرا می‌شوند، به دستاوردهای عملکردی قابل توجهی دست یابند.

بهینه سازی زباله جمع آوری جاوا

بهینه سازی جمع آوری زباله جاوا (GC) یکی از جنبه های ضروری بهینه سازی JVM است که بر بهبود مدیریت حافظه و کاهش تأثیر جمع آوری زباله بر عملکرد برنامه جاوا تمرکز دارد. زباله جمع کن مسئول بازیابی حافظه اشغال شده توسط اشیاء استفاده نشده است. در اینجا برخی از روش هایی که توسعه دهندگان می توانند جمع آوری زباله را بهینه کنند آورده شده است:

  • انتخاب زباله گرد مناسب: JVM انواع زباله گردها را ارائه می دهد که الگوریتم های مختلف جمع آوری زباله را پیاده سازی می کنند. زباله گردهای سریال، موازی و همزمان علامت گذاری (CMS) وجود دارد. انواع جدیدتر عبارتند از G1 (Garbage-First) و ZGC (Z Garbage Collector). هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. درک ویژگی‌های برنامه‌تان، مانند الگوهای استفاده از حافظه و الزامات پاسخ‌گویی، به شما کمک می‌کند موثرترین زباله‌گرد را انتخاب کنید.
  • تنظیم پارامترهای GC: JVM پارامترهای پیکربندی را ارائه می‌کند که می‌توان آنها را برای بهینه‌سازی رفتار زباله‌گیر تنظیم کرد. این پارامترها شامل اندازه پشته، آستانه برای شروع جمع‌آوری زباله و نسبت‌هایی برای مدیریت حافظه نسلی است. تنظیم پارامترهای JVM می تواند به تعادل استفاده از حافظه و سربار جمع آوری زباله کمک کند.
  • مدیریت حافظه نسلی: اکثر زباله‌گیرها در JVM نسل هستند و پشته را به نسل‌های جوان و قدیمی تقسیم می‌کنند. بهینه سازی مدیریت حافظه نسلی شامل تنظیم اندازه هر نسل، تنظیم نسبت بین آنها و بهینه سازی فرکانس و استراتژی چرخه های جمع آوری زباله برای هر نسل است. این به ترویج تخصیص کارآمد شی و جمع آوری اشیاء کوتاه مدت کمک می کند.
  • به حداقل رساندن ایجاد و نگهداری اشیا: ایجاد بیش از حد اشیا و حفظ اشیای غیر ضروری می تواند استفاده از حافظه را افزایش دهد و منجر به جمع آوری زباله های مکرر شود. بهینه سازی ایجاد شی شامل استفاده مجدد از اشیا، به کارگیری تکنیک های تجمع اشیاء و به حداقل رساندن تخصیص های غیر ضروری است. کاهش احتباس اشیا شامل شناسایی و حذف نشت های حافظه است، مانند اشیاء ارجاع نشده ای که به طور ناخواسته زنده نگه داشته می شوند.
  • جمع آوری همزمان و موازی: برخی از زباله گردها، مانند CMS و G1، از جمع آوری زباله همزمان و موازی پشتیبانی می کنند. فعال کردن جمع‌آوری همزمان زباله به برنامه اجازه می‌دهد تا همزمان با جمع‌آورنده زباله اجرا شود، مکث‌ها را کاهش داده و پاسخگویی را بهبود می‌بخشد. جمع‌آوری زباله موازی از رشته‌های متعدد برای جمع‌آوری زباله استفاده می‌کند و این روند را برای انبوه‌های بزرگ تسریع می‌کند.
  • گزارش و تجزیه و تحلیل GC: نظارت و تجزیه و تحلیل گزارش‌های جمع‌آوری زباله و آمار می‌تواند بینشی در مورد رفتار و عملکرد زباله‌گیر ارائه دهد. این به شناسایی تنگناهای بالقوه، مکث های طولانی یا استفاده بیش از حد از حافظه کمک می کند. ما می توانیم از این اطلاعات برای تنظیم دقیق پارامترهای جمع آوری زباله و استراتژی های بهینه سازی استفاده کنیم.
Intro to Extism: یک کتابخانه WebAssembly برای برنامه ها و افزونه های قابل ارتقا

با بهینه‌سازی جمع‌آوری زباله، توسعه‌دهندگان می‌توانند به مدیریت حافظه بهتر دست یابند، هزینه جمع‌آوری زباله را کاهش دهند و عملکرد برنامه را بهبود بخشند. با این حال، توجه به این نکته مهم است که بهینه سازی جمع آوری زباله به شدت به ویژگی ها و الزامات خاص برنامه بستگی دارد. اغلب شامل تعادل بین استفاده از حافظه، پاسخگویی و توان عملیاتی است.