Was sind die wichtigsten zu überwachenden Metriken für die Speicherprofilerstellung in CI/CD-Pipelines?

1. Garbage-Collection-Durchsatz: Dies misst die Zeit, die für Garbage-Collection-Aktivitäten im Vergleich zur gesamten Ausführungszeit aufgewendet wird. Ein niedrigerer Wert weist auf eine bessere Speicherverwaltung hin[1].

2. Durchschnittliche Pausenzeit der Garbage Collection: Dies misst die durchschnittliche Zeit, die die Anwendung während der Garbage Collection pausiert. Niedrigere Werte weisen auf eine geringere Auswirkung auf die Anwendungsleistung hin[1].

3. Maximale Garbage Collection-Pausezeit: Dies misst die maximale Zeit, die die Anwendung während der Garbage Collection pausiert. Niedrigere Werte weisen auf eine geringere Auswirkung auf die Anwendungsleistung hin[1].

4. Objekterstellungsrate: Dies misst die Rate, mit der Objekte von der Anwendung erstellt werden. Höhere Werte können auf Speicherlecks oder eine ineffiziente Speichernutzung hinweisen[1].

5. Peak Heap Size: Dies misst die maximale Speichermenge, die von der Anwendung verwendet wird. Höhere Werte können auf Speicherlecks oder eine ineffiziente Speichernutzung hinweisen[1].

6. Thread-Anzahl: Dies misst die Anzahl der aktiven Threads in der Anwendung. Höhere Werte können auf eine erhöhte Speichernutzung hinweisen[1].

7. Thread-Zustände: Dies misst die Verteilung von Threads über verschiedene Zustände (z. B. ausgeführt, im Ruhezustand, blockiert). Dies kann dabei helfen, speicherbezogene Probleme zu erkennen[1].

8. Thread-Gruppen: Dies misst die Anzahl der Thread-Gruppen in der Anwendung. Höhere Werte können auf eine erhöhte Speichernutzung hinweisen[1].

9. Verschwendeter Speicher: Dies misst die Menge an Speicher, die nicht effizient genutzt wird. Höhere Werte können auf Speicherlecks oder eine ineffiziente Speichernutzung hinweisen[1].

10. Objektanzahl: Dies misst die Gesamtzahl der Objekte in der Anwendung. Höhere Werte können auf Speicherlecks oder eine ineffiziente Speichernutzung hinweisen[1].

11. Klassenanzahl: Dies misst die Anzahl der Klassen in der Anwendung. Höhere Werte können auf eine erhöhte Speichernutzung hinweisen[1].

Durch die Verfolgung dieser Metriken können Sie speicherbezogene Probleme frühzeitig im Entwicklungslebenszyklus erkennen und die Speichernutzung optimieren, um eine effiziente Anwendungsleistung sicherzustellen.