ในการตรวจสอบโปรไฟล์หน่วยความจำในไปป์ไลน์ CI/CD คุณควรติดตามตัวชี้วัดหลักต่อไปนี้:
1. ปริมาณการประมวลผลขยะ: วิธีนี้จะวัดระยะเวลาที่ใช้ในกิจกรรมการรวบรวมขยะเปรียบเทียบกับเวลาดำเนินการทั้งหมด ค่าที่ต่ำกว่าหมายถึงการจัดการหน่วยความจำที่ดีขึ้น[1]
2. เวลาหยุดชั่วคราวการรวบรวมขยะโดยเฉลี่ย: นี่เป็นการวัดเวลาเฉลี่ยที่แอปพลิเคชันหยุดชั่วคราวในระหว่างการรวบรวมขยะ ค่าที่ต่ำกว่าบ่งชี้ว่ามีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันน้อยลง[1]
3. เวลาหยุดการรวบรวมขยะสูงสุด: นี่เป็นการวัดเวลาสูงสุดที่แอปพลิเคชันหยุดชั่วคราวระหว่างการรวบรวมขยะ ค่าที่ต่ำกว่าบ่งชี้ว่ามีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันน้อยลง[1]
4. อัตราการสร้างออบเจ็กต์: นี่เป็นการวัดอัตราที่แอปพลิเคชันสร้างออบเจ็กต์ ค่าที่สูงกว่าอาจบ่งบอกถึงหน่วยความจำรั่วหรือการใช้หน่วยความจำไม่มีประสิทธิภาพ[1]
5. ขนาดพีคฮีป: เป็นการวัดจำนวนหน่วยความจำสูงสุดที่แอปพลิเคชันใช้ ค่าที่สูงกว่าอาจบ่งบอกถึงหน่วยความจำรั่วหรือการใช้หน่วยความจำไม่มีประสิทธิภาพ[1]
6. จำนวนเธรด: เป็นการวัดจำนวนเธรดที่ใช้งานอยู่ในแอปพลิเคชัน ค่าที่สูงกว่าสามารถบ่งบอกถึงการใช้งานหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น[1]
7. สถานะเธรด: วิธีนี้จะวัดการกระจายของเธรดในสถานะต่างๆ (เช่น กำลังทำงาน กำลังพักเครื่อง ถูกบล็อก) ซึ่งสามารถช่วยระบุปัญหาที่เกี่ยวข้องกับหน่วยความจำได้[1]
8. กลุ่มเธรด: เป็นการวัดจำนวนกลุ่มเธรดในแอปพลิเคชัน ค่าที่สูงกว่าสามารถบ่งบอกถึงการใช้งานหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น[1]
9. หน่วยความจำที่สูญเสียไป: เป็นการวัดจำนวนหน่วยความจำที่ไม่ได้ใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ ค่าที่สูงกว่าอาจบ่งบอกถึงหน่วยความจำรั่วหรือการใช้หน่วยความจำไม่มีประสิทธิภาพ[1]
10. จำนวนวัตถุ: นี่เป็นการวัดจำนวนวัตถุทั้งหมดในแอปพลิเคชัน ค่าที่สูงกว่าอาจบ่งบอกถึงหน่วยความจำรั่วหรือการใช้หน่วยความจำไม่มีประสิทธิภาพ[1]
11. จำนวนคลาส: นี่เป็นการวัดจำนวนคลาสในแอปพลิเคชัน ค่าที่สูงกว่าสามารถบ่งบอกถึงการใช้งานหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น[1]
ด้วยการติดตามตัววัดเหล่านี้ คุณสามารถระบุปัญหาที่เกี่ยวข้องกับหน่วยความจำได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ของวงจรการพัฒนา และปรับการใช้หน่วยความจำให้เหมาะสมเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:[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/
-