


AWS SnapStart - Bahagian Mengukur sejuk dan hangat bermula dengan Java menggunakan algoritma pengumpulan sampah yang berbeza
pengenalan
Dalam bahagian sebelumnya dalam siri kami, kami mengukur permulaan sejuk fungsi Lambda dengan masa jalan Java 21 tanpa SnapStart didayakan, dengan SnapStart didayakan dan juga menggunakan pengoptimuman penyebuan invokasi DynamoDB dengan tetapan memori Lambda yang berbeza, saiz artifak penggunaan Lambda, Java pilihan kompilasi, (a) klien HTTP segerak dan penggunaan lapisan Lambda yang berbeza. Untuk semua ukuran ini kami menggunakan algoritma kutipan sampah lalai G1.
Dalam artikel ini kami ingin meneroka kesan algoritma pengumpulan sampah Java pada prestasi fungsi Lambda dengan masa jalan Java 21. Kami juga akan mengukur semula segala-galanya untuk G1 mempunyai hasil yang setanding dengan versi Java 21 kecil yang sama yang digunakan untuk semua algoritma pengumpulan sampah.
Algoritma pengumpulan Sampah Java
Untuk pengukuran kami, kami akan menggunakan algoritma pengumpulan Java berikut dengan tetapan lalainya (sila rujuk dokumentasi yang dipautkan untuk mendapatkan maklumat lebih terperinci tentang setiap algoritma):
- Sampah-Didahulukan (G1) Pengumpul Sampah. Ini ialah algoritma kutipan sampah yang digunakan secara lalai. Anda boleh menetapkannya secara eksplisit dalam templat AWS SAM dengan menambahkan -XX:+UseG1GC pada pembolehubah persekitaran JAVA_TOOL_OPTIONS.
- Pengumpul Selari. Anda boleh menetapkannya secara eksplisit dalam templat AWS SAM dengan menambahkan -XX:+UseParallelGC pada pembolehubah persekitaran JAVA_TOOL_OPTIONS.
- Shenandoah GC. Oracle JDK tidak menyediakannya, tetapi Amazon Corretto 21 JDK menyediakannya. Anda boleh menetapkannya secara eksplisit dalam templat AWS SAM dengan menambahkan -XX:+UseShenandoahGC pada pembolehubah persekitaran JAVA_TOOL_OPTIONS.
- Pengumpul Sampah Z. Terdapat 2 algoritma ZGC yang berbeza: lalai dan yang lebih baharu satu generasi. Anda boleh menetapkannya secara eksplisit dalam templat AWS SAM dengan menambahkan -XX:+UseZGC atau -XX:+UseZGC -XX:+ZGenerational pada pembolehubah persekitaran JAVA_TOOL_OPTIONS.
Mengukur sejuk dan hangat bermula dengan Java 21 menggunakan algoritma pengumpulan sampah yang berbeza
Dalam percubaan kami, kami akan menggunakan aplikasi yang diubah suai sedikit yang diperkenalkan pada bahagian 9. Anda boleh mencari kod aplikasi di sini. Pada asasnya terdapat 2 fungsi Lambda yang kedua-duanya bertindak balas kepada permintaan Gateway API dan mendapatkan semula produk mengikut id yang diterima daripada Gateway API daripada DynamoDB. Satu fungsi Lambda GetProductByIdWithPureJava21LambdaWithGCAlg boleh digunakan dengan dan tanpa SnapStart dan yang kedua GetProductByIdWithPureJava21LambdaAndPrimingWithGCAlg menggunakan penyebuan permintaan SnapStart dan DynamoDB.
Keputusan percubaan di bawah adalah berdasarkan pembiakan lebih daripada 100 sejuk dan kira-kira 100,000 panas bermula dengan eksperimen yang berlangsung selama kira-kira 1 jam. Untuk itu (dan percubaan dari artikel saya sebelum ini) saya menggunakan alat ujian beban hey, tetapi anda boleh menggunakan apa sahaja alat yang anda mahu, seperti Serverless-artillery atau Postman. Kami menjalankan percubaan dengan memberikan fungsi Lambda 1024 MB memori dan menggunakan JAVA_TOOL_OPTIONS: "-XX:+TieredCompilation -XX:TieredStopAtLevel=1" (Kompilasi klien Java tanpa pemprofilan) yang mempunyai pertukaran yang sangat baik antara masa mula sejuk dan hangat.
Malangnya saya tidak dapat membuat fungsi Lambda bermula dengan The Z Garbage Collector (dengan kedua-dua lalai dan generasi) mengalami ralat :
Failed to commit memory (Operation not permitted) [error][gc] Forced to lower max Java heap size from 872M(100%) to 0M(0%) [error][gc] Failed to allocate initial Java heap (512M) Error: Could not create the Java Virtual Machine. Error: A fatal exception has occurred. Program will exit.
Ia mencuba tetapan memori yang lebih besar sebagai 1024 seperti 2048 MB dan lebih banyak MB, tetapi ralat yang sama masih muncul.
Mari kita lihat hasil pengukuran kami dengan 3 algoritma kutipan sampah yang lain.
Singkatan c ialah untuk permulaan sejuk dan w adalah untuk permulaan hangat.
Masa mula sejuk (c) dan hangat (w) tanpa SnapStart didayakan dalam ms:
GC Algorithm | c p50 | c p75 | c p90 | c p99 | c p99.9 | c max | w p50 | w p75 | w p90 | w p99 | w p99.9 | w max |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
G1 | 3655.17 | 3725.25 | 3811.88 | 4019.25 | 4027.30 | 4027.83 | 5.46 | 6.10 | 7.10 | 16.79 | 48.06 | 1929.79 |
Parallel Collector | 3714.10 | 3789.09 | 3857.87 | 3959.44 | 4075.89 | 4078.25 | 5.55 | 6.20 | 7.10 | 15.38 | 130.13 | 2017.92 |
Shenandoah | 3963.40 | 4019.25 | 4096.30 | 4221.00 | 4388.78 | 4390.76 | 5.82 | 6.45 | 7.39 | 17.06 | 71.02 | 2159.21 |
Heure de démarrage à froid (c) et à chaud (w) avec SnapStart activé sans amorçage en ms :
GC Algorithm | c p50 | c p75 | c p90 | c p99 | c p99.9 | c max | w p50 | w p75 | w p90 | w p99 | w p99.9 | w max |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
G1 | 1867.27 | 1935.68 | 2152.02 | 2416.57 | 2426.25 | 2427.35 | 5.47 | 6.11 | 7.05 | 17.41 | 51.24 | 1522.04 |
Parallel Collector | 1990.62 | 2047.12 | 2202.07 | 2402.12 | 2418.99 | 2419.32 | 5.68 | 6.35 | 7.45 | 18.04 | 147.83 | 1577.21 |
Shenandoah | 2195.47 | 2301.07 | 2563.37 | 3004.89 | 3029.01 | 3030.36 | 5.73 | 6.41 | 7.51 | 17.97 | 75.00 | 1843.34 |
Heure de démarrage à froid (c) et à chaud (w) avec SnapStart activé et avec invocation DynamoDB Amorçage en ms :
GC Algorithm | c p50 | c p75 | c p90 | c p99 | c p99.9 | c max | w p50 | w p75 | w p90 | w p99 | w p99.9 | w max |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
G1 | 833.50 | 875.34 | 1089.53 | 1205.26 | 1269.56 | 1269.8 | 5.46 | 6.10 | 7.16 | 16.39 | 46.19 | 499.13 |
Parallel Collector | 900.18 | 975.12 | 1058.41 | 1141.94 | 1253.17 | 1253.99 | 5.82 | 6.61 | 7.75 | 16.87 | 49.64 | 487.73 |
Shenandoah | 1065.84 | 1131.71 | 1331.96 | 1473.44 | 1553.59 | 1554.95 | 5.77 | 6.40 | 7.39 | 17.20 | 65.06 | 500.48 |
Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré l'impact des algorithmes de garbage collection Java (G1, Parallel Collector et Shenandoah) sur les performances de la fonction Lambda avec le runtime Java 21. Nous avons constaté une grande différence entre les performances de ces algorithmes. En utilisant les paramètres par défaut avec G1 (celui par défaut), nous obtenons (parfois de loin) les temps de démarrage à froid et à chaud les plus bas. En utilisant SnapStart avec l'amorçage de la requête DynamoDB, les résultats de performances sont comme prévu beaucoup plus proches les uns des autres.
Veuillez vous référer à la documentation de chaque algorithme de récupération de place pour régler les paramètres tels que le mixage et la mémoire maximale, ce qui peut apporter une amélioration significative des performances et effectuer vos propres mesures.
Atas ialah kandungan terperinci AWS SnapStart - Bahagian Mengukur sejuk dan hangat bermula dengan Java menggunakan algoritma pengumpulan sampah yang berbeza. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Penyelesaian masalah dan penyelesaian kepada perisian keselamatan syarikat yang menyebabkan beberapa aplikasi tidak berfungsi dengan baik. Banyak syarikat akan menggunakan perisian keselamatan untuk memastikan keselamatan rangkaian dalaman. …

Penyelesaian untuk menukar nama kepada nombor untuk melaksanakan penyortiran dalam banyak senario aplikasi, pengguna mungkin perlu menyusun kumpulan, terutama dalam satu ...

Pemprosesan pemetaan medan dalam dok sistem sering menemui masalah yang sukar ketika melaksanakan sistem dok: bagaimana untuk memetakan medan antara muka sistem dengan berkesan ...

Apabila menggunakan Mybatis-Plus atau Rangka Kerja ORM yang lain untuk operasi pangkalan data, sering diperlukan untuk membina syarat pertanyaan berdasarkan nama atribut kelas entiti. Sekiranya anda secara manual setiap kali ...

Mula musim bunga menggunakan versi IntelliJideaultimate ...

Penukaran objek dan tatasusunan Java: Perbincangan mendalam tentang risiko dan kaedah penukaran jenis cast yang betul Banyak pemula Java akan menemui penukaran objek ke dalam array ...

Penjelasan terperinci mengenai reka bentuk jadual SKU dan SPU di platform e-dagang Artikel ini akan membincangkan isu reka bentuk pangkalan data SKU dan SPU dalam platform e-dagang, terutamanya bagaimana menangani jualan yang ditentukan pengguna ...

Bagaimanakah penyelesaian caching Redis menyedari keperluan senarai kedudukan produk? Semasa proses pembangunan, kita sering perlu menangani keperluan kedudukan, seperti memaparkan ...
