quelles sont les mesures clés à surveiller pour le profilage de la mémoire dans les pipelines CI/CD

1. Débit du garbage collection : mesure le temps consacré aux activités de garbage collection par rapport au temps d'exécution total. Une valeur inférieure indique une meilleure gestion de la mémoire[1].

2. Durée moyenne de pause du garbage collection : cela mesure la durée moyenne de pause de l'application pendant le garbage collection. Des valeurs inférieures indiquent un impact moindre sur les performances des applications[1].

3. Durée maximale de pause du garbage collection : Ceci mesure la durée maximale de pause de l'application pendant le garbage collection. Des valeurs inférieures indiquent un impact moindre sur les performances des applications[1].

4. Taux de création d'objets : Ceci mesure la vitesse à laquelle les objets sont créés par l'application. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer des fuites de mémoire ou une utilisation inefficace de la mémoire[1].

5. Taille maximale du tas : ceci mesure la quantité maximale de mémoire utilisée par l'application. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer des fuites de mémoire ou une utilisation inefficace de la mémoire[1].

6. Thread Count : Ceci mesure le nombre de threads actifs dans l'application. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer une utilisation accrue de la mémoire[1].

7. États des threads : cela mesure la répartition des threads dans différents états (par exemple, en cours d'exécution, en veille, bloqués). Cela peut aider à identifier les problèmes liés à la mémoire[1].

8. Groupes de threads : cela mesure le nombre de groupes de threads dans l'application. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer une utilisation accrue de la mémoire[1].

9. Mémoire gaspillée : Ceci mesure la quantité de mémoire qui n'est pas utilisée efficacement. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer des fuites de mémoire ou une utilisation inefficace de la mémoire[1].

10. Nombre d'objets : cela mesure le nombre total d'objets dans l'application. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer des fuites de mémoire ou une utilisation inefficace de la mémoire[1].

11. Nombre de classes : Ceci mesure le nombre de classes dans l'application. Des valeurs plus élevées peuvent indiquer une utilisation accrue de la mémoire[1].

En suivant ces métriques, vous pouvez identifier les problèmes liés à la mémoire dès le début du cycle de vie de développement et optimiser l'utilisation de la mémoire pour garantir des performances applicatives efficaces.