英特尔 至强 单核计算性能

介绍

我不得不承认我很震惊。 确实，当我意识到这个出现的日历帖子将涉及垃圾收集时，我感到非常震惊。 GC的主题引起了Java倡导者和那些认为内存管理应该是手动的人的热情。 撰写了许多文章，内容涉及看起来奇怪的命令行参数中的细微变化，这些变化对Java应用程序的性能影响很小。 我该如何增加这项庞大的身体工作？

我希望这篇文章不会增加GC的热度，而是让您呼吸新鲜空气。 让我们不要看垃圾回收器消耗的CPU时间或暂停时间； 如何看待内存管理的一个隐藏但潜在的关键方面，尤其是垃圾回收：数据缓存是现代计算机软件设计的主要挑战之一（其他是指令缓存和多核工作分配）。

现代CPU的运行速度如此之快，以至于主内存无法跟上。 可以减轻这种灾难性性能损失中的一部分的方式。 内存被并行拉入高速缓存，然后CPU访问该缓存。 如果我们很幸运，并且代码使CPU几次读取和写入相同的内存（例如在循环内），则CPU可以愉快地访问高速缓存，从而可以免于等待加载和存储到主内存或从主内存中存储。

人们可能会问： “垃圾回收如何影响缓存的性能 ？” 有很多方法，其中有些非常微妙，但是这里有一些重要的方法：

垃圾收集器遍历内存中的引用。 这导致高速缓存行（高速缓存中的内存块）包含引用周围的内存，因此不再保存程序正在使用的其他数据。

虽然我们将其称为垃圾收集器，但实际上它是分配器，移动器和收集器。 当我们考虑数据缓存时，这确实很重要：

• 分配：根据硬件规则，内存地址与高速缓存行匹配。 如果内存共享一条高速缓存行，但实际上是从不同的线程访问的，我们会得到一种称为假共享的效果。 但是，如果少量数据散布但从同一线程访问，则缓存利用率很低。
• 移动：对象在整个生命周期中都不会留在一处。 垃圾收集器通过移动对象来避免内存碎片。 这具有有趣的效果，即可以保证与对象关联的缓存行在移动后不再与其关联。
• 收集：有趣的是，收集是一件容易的事。 它可以很简单，只需将内存标记为可重复使用即可。 对象图（多个根）的遍历是为了找出可以收集的内容，这将导致数据高速缓存行负载，从而从用户代码读取或写入的数据中删除高速缓存行。

因此，我们现在可以看到垃圾回收器的设计对于数据缓存的运行至关重要。 交换我们使用的收集器不仅会影响GC暂停和其他明显的问题，而且还会从根本上影响所有用户代码。

一个例子

我不会就此概念发表详尽的科学论文。 这篇文章的目的是展示实现JVM调优的另一种方法。 因此，我在我的个人合成器程序Sonic-Field中运行了一个简单，简短，多线程的补丁程序。 补丁使用反馈，共鸣和其他一些概念来合成弦乐器，然后进行卷积以将声音放置在声学环境中。

选择音场的原因不仅是因为它具有合理的复杂性，高度线程化并使用Spring，还因为我最近发现我可以使用CMS垃圾收集器从中获得更好的性能。 与Sonic-Field的延迟无关紧要，因为它是批处理处理器。 但是，当内存不足时，标准Java 7垃圾收集器与Sonic Field将交换文件写出到磁盘的方式交互不良。 我之所以尝试CMS，是因为它使内存一直处于关闭状态（理论上，不要惹恼我），因为它一直在尝试在用户线程旁边进行小的垃圾回收。

如果将所有这些放在一起，我们很可能会提出一个合理的理论
“ CMS垃圾收集器可能会提供较少的暂停，并且可能能够减少内存使用量，但这样做几乎肯定会导致更多的数据高速缓存未命中” 。 不断遍历内存中的参考图以尝试收集死对象将导致高速缓存加载，而这些加载将导致从高速缓存中清除其他数据（其大小有限）。 因此，当用户线程再次读取时，它们将导致更多的高速缓存未命中，依此类推。

有关系吗？ 答案将完全取决于应用程序，硬件以及应用程序的负载。 我不是，我不会重复，提倡一个垃圾收集器而不是另一个！ 尽管如此，这是我想回答的一个问题，所以让我们为我的小测试补丁回答它。

垃圾收集器的这些数据缓存效果在普通的VM分析工具中是不可见的。 这意味着它们在JVM社区中没有得到太多讨论，并且在JVM调优中得到的考虑甚至更少。 但是，有一个工具（实际上是几个，但我将讨论最简单的使用方法）可以使您对该主题有所了解。 我说的是英特尔的PCM（性能计数器监视器）。 它也可以用于代码调优，但是我认为今天谈论GC会更有趣。

一个可行的例子

pcm只是命令行工具。 我们通过命令行以加引号的方式运行Java并对其进行测量。 通过其他工具，性能计数器可用于获取有关应用程序的各种其他详细信息。 pcm命令行工具的优点在于它的简单性，并且不会干扰整个应用程序的运行。 缺点是它将测量JVM和应用程序预热阶段。 但是，对于服务器样式的应用程序或批处理处理器（例如Sonic Field），与实际应用程序运行相比，这些开销通常是微不足道的。

我在具有16Gig RAM的个人Macbook Pro Retina（2012）上运行了补丁。 JVM是：

java version "1.8.0-ea"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0-ea-b61)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.0-b05, mixed mode)

当应用程序退出时，从pcm读取的数据将简单地写入标准输出。 我将运行时没有垃圾收集器的设置（因此是默认设置）与当前首选的调整进行了比较。 老实说，我不确定这些调整是否最佳； 我从一系列在线文章中解脱了他们……

这是Java的启动脚本：

/Users/alexanderturner/x/IntelPerformanceCounterMonitorV2.5.1\ 2/pcm.x "java \-Xmx12G -Xms12G  -DsonicFieldTemp=/Users/alexanderturner/temp -DsonicFieldThreads=12 -DsonicFieldSwapLimit=4.0  -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCompressedOops -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly \-classpath \
bin:\ing-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.asm-3.1.2.RELEASE.jar:\
spring/sp
spring/sp
rring-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.beans-3.1.2.RELEASE.jar:\ing-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.core-3.1.2.RELEASE.jar:\
spring/sprin
spring/spring-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.context-3.1.2.RELEASE.jar:\
spring/spring-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.context-support-3.1.2.RELEASE.jar:\
spring/sp
rg-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.expression-3.1.2.RELEASE.jar:\
spring/spring-framework-3.1.2.RELEASE/dist/org.springframework.test-3.1.2.RELEASE.jar:\
spring/otherJars/commons-logging-1.1.1.jar \com.nerdscentral.sfpl.RenderRunner $1"

希望可以清楚地知道，在IntelPerformanceCounterMonitorV2下运行Java到底有多简单。 因此，这是输出：

标准GC

Core (SKT) | EXEC | IPC  | FREQ  | AFREQ | L3MISS | L2MISS | L3HIT | L2HIT | L3CLK | L2CLK  | READ  | WRITE | TEMP0    0     0.53   0.75   0.70    1.31     422 M    621 M    0.32    0.32    0.14    0.01     N/A     N/A     322    0     0.56   0.77   0.73    1.31     346 M    466 M    0.26    0.31    0.11    0.01     N/A     N/A     281    0     0.22   0.69   0.32    1.31     144 M    192 M    0.25    0.28    0.11    0.01     N/A     N/A     323    0     0.21   0.68   0.31    1.31     135 M    171 M    0.21    0.28    0.10    0.01     N/A     N/A     28
4    0     0.55   0.77   0.71    1.31     332 M    410 M    0.19    0.38    0.11    0.01     N/A     N/A     227    0     0.18   0.68   0.26    1.30     124 M    134 M    0.08    0.30    0.11    0.00     N/A     N/A     275    0     0.19   0.68   0.29    1.31     133 M    155 M    0.14    0.30    0.11    0.00     N/A     N/A     226    0     0.61   0.79   0.78    1.32     343 M    382 M    0.10    0.35    0.10    0.00     N/A     N/A     27-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------SKT    0     0.38   0.75   0.51    1.31    1982 M   2533 M    0.22    0.33    0.11    0.01     N/A     N/A     22Instructions retired: 2366 G ; Active cycles: 3166 G ; Time (TSC):  773 Gticks ; C0 (active,non-halted) core resi
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------TOTAL  *     0.38   0.75   0.51    1.31    1982 M   2533 M    0.22    0.33    0.11    0.01     N/A     N/A     N/A
dency: 39.04 %C                 : 1.49 => corresponds to 37.36 % utilization for cores in active stateInstructions per noC1 core residency: 23.92 %; C3 core residency: 0.01 %; C6 core residency: 0.00 %; C7 core residency: 37.02 %C2 package residency: 0.00 %; C3 package residency: 0.00 %; C6 package residency: 0.00 %; C7 package residency: 0.00 %PHYSICAL CORE I
Pminal CPU cycle: 0.76 => corresponds to 19.12 % core utilization over time interval

并发标记扫描

而不是

-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCompressedOops-XX:+CMSParallelRemark-XX:ParallelGCThreads=8Enabled-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

Core (SKT) | EXEC | IPC  | FREQ  | AFREQ | L3MISS | L2MISS | L3HIT | L2HIT | L3CLK | L2CLK  | READ  | WRITE | TEMP0    0     0.53   0.69   0.76    1.31     511 M    781 M    0.35    0.35    0.17    0.02     N/A     N/A     262    0     0.54   0.71   0.75    1.31     418 M    586 M    0.29    0.40    0.14    0.01     N/A     N/A     291    0     0.31   0.66   0.47    1.30     207 M    285 M    0.27    0.26    0.11    0.01     N/A     N/A     263    0     0.30   0.66   0.46    1.30     198 M    258 M    0.23    0.27    0.11    0.01     N/A     N/A     29
4    0     0.59   0.73   0.81    1.31     397 M    504 M    0.21    0.46    0.12    0.01     N/A     N/A     297    0     0.30   0.66   0.45    1.30     186 M    204 M    0.09    0.29    0.11    0.00     N/A     N/A     305    0     0.30   0.66   0.45    1.30     188 M    225 M    0.16    0.28    0.11    0.01     N/A     N/A     296    0     0.58   0.73   0.79    1.31     414 M    466 M    0.11    0.49    0.13    0.00     N/A     N/A     30-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------SKT    0     0.43   0.70   0.62    1.31    2523 M   3313 M    0.24    0.38    0.13    0.01     N/A     N/A     25Instructions retired: 2438 G ; Active cycles: 3501 G ; Time (TSC):  708 Gticks ; C0 (active,non-halted) core resi
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------TOTAL  *     0.43   0.70   0.62    1.31    2523 M   3313 M    0.24    0.38    0.13    0.01     N/A     N/A     N/A
dency: 47.22 %C                 : 1.39 => corresponds to 34.83 % utilization for cores in active stateInstructions per noC1 core residency: 17.84 %; C3 core residency: 0.01 %; C6 core residency: 0.01 %; C7 core residency: 34.92 %C2 package residency: 0.00 %; C3 package residency: 0.00 %; C6 package residency: 0.00 %; C7 package residency: 0.00 %PHYSICAL CORE I 
Pminal CPU cycle: 0.86 => corresponds to 21.51 % core utilization over time interval

这里提供的所有信息都很有趣，但是我想做的最好的事情就是减少案例并测试我对CMS收集器的主张。 为此，我们只需要看两行就可以得出每次运行的输出：

Default:SKT    0     0.38   0.75   0.51    1.31    1982 M   2533 M    0.22    0.33    0.11    0.01     N/A     N/A     22Instructions retired: 2366 G ; Active cycles: 3166 G ; Time (TSC):  773 Gticks ; C0 (active,non-halted) core residency: 39.04 %CMS:0     0.43   0.70   0.62    1.31    2523 M   3313 M    0.24    0.38    0.13    0.01     N/A     N/A     25SKT Instructions retired: 2438 G ; Active cycles: 3501 G ; Time (TSC):  708 Gticks ; C0 (active,non-halted) core residency: 47.22 %

讨论区

我们可以看到，在CMS收集器下，缓存未命中率大大提高。 与默认收集器相比，L2遗漏增加了30％，L2遗漏了27％。 但是，以十亿分tick为单位的总时间（708CMS / 773默认）表明，所有这些额外的数据丢失并没有对所有性能产生负面影响。 我想这意味着在就此应用程序的正确方法得出任何结论之前，可以而且应该做更多的研究！

如果您以我未充分讨论该主题为题而离开，则您是正确的。 我的目的是使读者对Java性能的这一方面感兴趣并为新方法打开大门。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/12/using-intel-performance-counters-to-tune-garbage-collection.html

英特尔 至强 单核计算性能