Ключевые метрики для профилирования памяти в трубопроводах CI/CD фокусируются в первую очередь на детализированной производительности сбора мусора (GC) и связанных с памятью микрометрики, чтобы рано улавливать неэффективность памяти и предотвратить проблемы производства. Эти метрики выходят за рамки общего потребления памяти, чтобы включить микроуровневое поведение, которое может указывать на утечки памяти, узкие места или неэффективную обработку памяти. Мониторинг этих метрик позволяет улучшить производительность приложения, снижение использования ЦП и упреждающее обнаружение неисправностей.
Micro-Metrics сборы мусора (GC)
1. Среднее время паузы GC: этот показатель измеряет среднее время, когда приложение приостановлено во время каждого события сбора мусора. Более низкие времена паузы указывают на лучшую реакцию применения, поскольку GC временно останавливает нормальную обработку применения. Отслеживание этого гарантирует, что приложение поддерживает отзывчивость во время циклов очистки памяти.
2. Максимальное время паузы GC: это самая длинная пауза во время любого наблюдаемого события сбора мусора. Длительное время максимальной паузы может привести к значительным задержкам или не отвечает ответам, сигнализируя о необходимости настройки конфигурации GC или изучения проблем управления памятью.
3. Пропускная способность GC: представлена в процентах, эта метрика отражает соотношение времени, которое приложение тратит на полезную работу по сравнению с временем, проведенным в сборе мусора. Более высокий процент пропускной способности среднее эффективное управление памятью с минимальными GC-индуцированными накладными расходами, что указывает на лучшую производительность приложения.
4. Скорость распределения объектов: это отражает скорость, с которой объекты создаются в памяти, обычно измеряемые в MB/Second. Высокая скорость распределения может вызвать частые циклы GC, что, возможно, приводит к увеличению процессора и напряжения памяти. Мониторинг помогает выявить внезапные шипы, которые могут ухудшить производительность.
5. Потребление процессора от GC: Поскольку мусора является процессором интенсивного, отслеживание времени процессора, выделяемого на процессы GC, имеет важное значение. Высокое бремя процессора от GC указывает на неэффективность или потребности в настройке, что является потенциальным влиянием на общую производительность системы и стоимость ресурсов.
6. Частота GC: как часто сборщик мусора работает в трубопроводе. Частые циклы GC могут сигнализировать о чрезмерном распределении или утечках памяти, что приводит к потенциальной деградации в производительности.
7. Полное количество событий GC: полные события GC дороже и вызывают более длительные паузы. Мониторинг частоты полного GCS помогает определить, нужно ли улучшить управление памятью.
8. Следующая площадь памяти после GC: измерение фактического объема памяти, используемой после события GC, отражает эффективность сбора мусора и присутствует ли утечки памяти.
Метрики использования памяти
1. Использование кучи: отслеживает объем использованной памяти кучи с течением времени. Увеличение тенденций использования кучи может указывать на утечки памяти или неэффективное выпуск памяти.
2. Не HEAP Использование памяти: включает в себя Metaspace и другие области JVM, не связанные с кучей, но критической для применения. Мониторинг не HEAP областей может идентифицировать точки давления памяти за пределами кучи.
3. Использование нативного памяти: для приложений, использующих собственную память, отслеживание его использования может предотвратить истощение памяти.
4. Скорость распределения памяти: скорость, с которой память выделяется и выделяется приложением, которое влияет на поведение GC.
5. Вне показателей ошибок в памяти: хотя часто редкое событие, мониторинг любого происшествия или риска из -за переоборудования, имеет решающее значение, чтобы избежать сбоя сборки или производственных систем.
Метрики на уровне системы, связанные с памятью
1. Повышение использования: использование высокого замены сигнализирует о истощении памяти на хосте, ухудшая производительность и подразумевая необходимость профилирования памяти в CI/CD.
2. Скорость ошибок страниц: увеличение неисправностей страниц может указывать на разброс памяти, признак чрезмерного давления на ОЗУ.
3. Размер резидентов (RSS): часть памяти занята, которая удерживается в оперативной памяти; Мониторинг RSS помогает отслеживать, какую физическую память потребляет процесс.
Интеграция и пороговые значения в CI/CD
- Включение подробного регистрации GC в среде CI/CD (например, аргументы JVM для журналов GC) позволяет захватывать комплексные метрики GC во время тестов производительности.
- Эти журналы могут быть проанализированы и проанализированы с использованием инструментов или API, которые предоставляют информацию и обнаруживают аномалии, такие как длинные паузы GC, чрезмерные полные GCS или колеблющаяся куча.
- Пороговые значения для ключевых показателей, таких как максимальное время паузы, среднее время паузы и пропускная способность GC, необходимо установить приложение для автоматического сбоя сборки, когда ограничения превышают, обеспечивая соблюдение стандартов производительности.
- Пользовательские пороговые значения важны, потому что потребности в памяти варьируются: пакетные процессы переносят более длинные паузы GC, тогда как интерактивные приложения требуют очень низкой задержки.
Дополнительные соображения
- Мониторинг тенденций с течением времени имеет важное значение для обнаружения постепенного деградаций памяти, что может быть не очевидным в отдельных сборках.
- Соответствует метрики памяти с другими метриками трубопровода, такими как показатели успешности тестирования и наращивание продолжительности, чтобы понять влияние на общую стабильность трубопровода.
- Сотрудничество между разработкой, QA и операционными группами гарантирует, что показатели профилирования памяти действуют и приводят к улучшению.
- Интегрируйте профилирование памяти в автоматические тестирование производительности и нагрузки в трубопровод CI/CD, чтобы рано уловить проблемы.