垃圾收集是一個經常被忽視和低估的方面，但是在它的表面下隱藏著對你的組織產生深遠影響的潛力，這種影響遠遠超出了應用程序性能的范疇。在這篇文章中，我們將開始一段旅程來揭示垃圾收集分析的關鍵作用，并探索強調其重要性的七個關鍵點。

 

無需更改代碼即可縮短應用程序響應時間

自動垃圾收集(GC)是一個關鍵的內存管理過程，但它會在應用程序中引入暫停。當GC掃描并回收不再使用的對象所占用的內存時，就會出現這些暫停。取決于各種因素，這些暫停可以從幾毫秒到幾秒甚至幾分鐘不等。在這些暫停期間，不會處理任何應用程序事務，導致客戶請求被擱置。

 

然而，有一個解決方案。通過微調GC行為，可以顯著減少GC暫停時間。這種減少最終會縮短整個應用程序的響應時間，從而提供更流暢的用戶體驗。一個來自世界上最大的汽車制造商之一的真實案例研究展示了GC調優的影響，而無需進行任何代碼更改。

 

高效降低云成本

在云計算的世界里，企業經常不知不覺地在低效的垃圾收集實踐上花費數百萬美元。高GC通量百分比，例如98%，最初可能看起來令人印象深刻，就像獲得了“A級”分數。然而，這種看似微小的差異卻帶來了巨大的財務后果。

 

假設一家中型公司在美國西部(北加州)地區運行1，000個AWS t2.2x.large 32G RHEL按需EC2實例。每個EC2實例的成本是每小時0.5716美元。讓我們假設他們的應用程序的GC吞吐量是98%。現在，讓我們來分解這一假設的財務影響：

l 在98%的GC吞吐量下，每個實例每天由于垃圾收集而損失大約28.8分鐘。一天有1440分鐘(相當于24小時x 60分鐘)。因此，1440分鐘的2%等于28.8分鐘。

l 在一年的時間里，每個實例總共需要175.2個小時。(即28.8分鐘x 365天)

l 對于由1，000個AWS EC2實例組成的車隊來說，由于垃圾收集延遲，這相當于每年浪費大約100.14千美元的資源(計算方法為1，000個EC2實例x 175.2小時x每小時0.5716美元)。

 

這個計算生動地說明了GC活動中看似無關緊要的暫停是如何為企業積累大量成本的。它強調了優化垃圾收集過程以實現顯著成本節約的至關重要性。

 

削減軟件許可成本

在當今的環境中，我們的許多應用程序都運行在商業供應商軟件解決方案上，如Dell Boomi、ServiceNow、Workday等。雖然這些供應商軟件解決方案是必不可少的，但它們的許可成本可能會非常高。經常被忽視的是，我們的代碼和配置在這些供應商軟件平臺中的效率會直接影響軟件許可成本。

 

這就是適當的垃圾收集(GC)分析發揮作用的地方。它提供了在這些供應商軟件環境中是否存在資源過度分配或利用不足的見解。令人驚訝的是，過度分配通常是隱藏的，直到我們仔細檢查GC行為。

通過利用GC分析，企業獲得了識別過度分配和相應地重新配置資源所需的可見性。這種優化不僅增強了應用程序的性能，而且通過減少這些供應商軟件解決方案的許可占用空間，顯著節約了成本。對底線的影響是巨大的。

 

預測生產中的內存問題

垃圾收集日志是重要預測指標的關鍵，這些指標可以改變你管理應用程序可用性和性能的方式。在這些微指標中，有一個非常突出：“氣相色譜通量。”但是什么是GC吞吐量呢？假設你的應用程序的GC吞吐量為98% —這意味著你的應用程序將98%的時間用于高效處理客戶活動，剩下的2%分配給GC活動。

 

當你的應用程序面臨內存問題時，其重要性就變得顯而易見了。在內存問題變得明顯之前的幾分鐘，GC吞吐量將開始下降。這種性能下降是一種早期警告，使你能夠在內存問題影響生產環境之前采取預防措施。

yCrash等故障排除工具密切監控“GC吞吐量”以預測和預報內存問題，確保你的應用程序保持健壯和可靠。

 

在開發過程中發現性能瓶頸

在現代軟件開發環境中,“左移”方法已經成為許多組織的關鍵舉措。其目標是在開發階段識別和解決與生產相關的問題。垃圾收集(GC)分析通過幫助在開發周期的早期隔離性能瓶頸，實現了這種主動的方法。

 

通過GC分析獲得的一個重要指標是“對象創建率”此度量表示應用程序創建對象的平均速率。這就是為什么它很重要:如果你的應用程序以前以100 MB/秒的速率生成數據，突然開始創建150 MB/秒的數據，而流量沒有相應增加，這是一個危險信號，表明應用程序中存在潛在問題。這種增加的對象創建率會導致GC活動增加、CPU消耗增加和響應時間縮短。

 

此外，這個指標可以集成到你的持續集成/持續部署(CI/CD)管道中，以衡量代碼提交的質量。例如，如果你之前的代碼提交導致50MB/秒的對象創建速率，而對于相同的流量，隨后的提交將它提高到75MB/秒，這意味著低效的代碼更改。

為了簡化這個過程，你可以利用GCeasy REST API。這種集成允許你直接在CI/CD管道中捕獲關鍵數據和見解，確保在開發生命周期的早期發現并解決性能問題。

 

高效的容量規劃

有效的容量規劃對于確保你的應用程序能夠滿足其性能和資源需求至關重要。它包括了解應用程序對內存、CPU、網絡資源和存儲的需求。在這種情況下，分析垃圾收集行為成為容量規劃的強大工具，特別是在評估內存需求時。

 

當你深入研究垃圾收集行為分析時，你會深入了解關鍵的微觀指標，如平均對象創建率和平均對象回收率。這些微指標提供了應用程序如何利用內存資源的詳細視圖。通過利用這些數據，你可以為你的應用執行精確有效的容量規劃。

這種方法允許你以最佳方式分配資源，防止資源短缺或過度配置，并確保你的應用程序平穩高效地運行。垃圾收集分析以內存使用模式為重點，成為容量規劃過程中不可或缺的一部分，使你能夠根據應用程序的實際需求調整基礎架構資源。

 

如何進行垃圾收集分析

雖然有提供實時垃圾收集指標的監控工具和JMX mbean，但它們通常缺乏徹底分析所需的深度。要全面了解垃圾收集行為，請查閱垃圾收集日志。一旦你有了GC日志，選擇一個適合你需要的免費GC日志分析工具。

 

使用你選擇的GC日志分析工具，檢查日志中的垃圾收集行為，尋找模式和性能問題。關注關鍵指標，并根據你的分析優化你的應用程序，以減少GC暫停并提高性能。調整GC設置，有效地分配內存，并監控更改的影響。

 

結論

在軟件開發和應用程序性能優化的快節奏世界中，垃圾收集(GC)分析通常是無名英雄。雖然它可能被認為是一個失敗者，但現在是改變這種看法的時候了。氣相色譜分析有助于提高性能、降低成本和做出主動決策。從縮短應用程序響應時間到早期問題檢測和精確的容量規劃，GC分析是優化應用程序和資源的關鍵盟友。