A CI/CD-folyamatokban a memóriaprofilozás figyeléséhez kövesse a következő kulcsfontosságú mutatókat:
1. Szemétgyűjtési teljesítmény: A szemétszállítási tevékenységekre fordított időt méri a teljes végrehajtási időhöz képest. Az alacsonyabb érték jobb memóriakezelést jelent[1].
2. Átlagos szemétgyűjtési szünetidő: azt méri, hogy az alkalmazás átlagosan mennyi szünetet tart a szemétgyűjtés közben. Az alacsonyabb értékek kisebb hatást jelentenek az alkalmazás teljesítményére[1].
3. Maximális szemétszállítás szüneteltetési ideje: azt méri, hogy mennyi ideig szünetel az alkalmazás a szemétgyűjtés közben. Az alacsonyabb értékek kisebb hatást jelentenek az alkalmazás teljesítményére[1].
4. Objektum létrehozási sebesség: Az alkalmazás által objektumok létrehozásának sebességét méri. A magasabb értékek memóriaszivárgást vagy nem hatékony memóriahasználatot jelezhetnek[1].
5. Peak Heap Size: Az alkalmazás által felhasznált memória maximális mennyiségét méri. A magasabb értékek memóriaszivárgást vagy nem hatékony memóriahasználatot jelezhetnek[1].
6. Szálak száma: Az alkalmazásban lévő aktív szálak számát méri. A magasabb értékek fokozott memóriahasználatot jelezhetnek[1].
7. Szálállapotok: A szálak különböző állapotok közötti eloszlását méri (pl. futó, alvó, blokkolt). Ez segíthet azonosítani a memóriával kapcsolatos problémákat[1].
8. Szálcsoportok: Az alkalmazásban lévő szálcsoportok számát méri. A magasabb értékek fokozott memóriahasználatot jelezhetnek[1].
9. Elhasznált memória: A nem hatékonyan használt memória mennyiségét méri. A magasabb értékek memóriaszivárgást vagy nem hatékony memóriahasználatot jelezhetnek[1].
10. Objektumszám: Az alkalmazásban lévő objektumok teljes számát méri. A magasabb értékek memóriaszivárgást vagy nem hatékony memóriahasználatot jelezhetnek[1].
11. Osztályok száma: Az alkalmazásban lévő osztályok számát méri. A magasabb értékek fokozott memóriahasználatot jelezhetnek[1].
Ezen mutatók követésével azonosíthatja a memóriával kapcsolatos problémákat a fejlesztési életciklus korai szakaszában, és optimalizálhatja a memóriahasználatot az alkalmazások hatékony teljesítményének biztosítása érdekében.
Idézetek:[1] https://blog.heaphero.io/2018/07/10/micrometrics-for-ci-cd-pipeline/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/cicd-pipeline-metrics-palani-thiyagarajan
[3] https://thenewstack.io/using-dora-metrics-to-optimize-ci-pipelines/
[4] https://docs.gitlab.com/ee/user/analytics/ci_cd_analytics.html
[5] https://codilime.com/blog/continuous-monitoring-and-observability-in-devops/