CI/CD管道中存储器分析的关键指标主要集中在详细的垃圾收集(GC)性能和与内存有关的微米中，以尽早吸收记忆效率低下并防止生产问题。这些指标超出了一般的内存消耗，包括可以表明内存泄漏，瓶颈或效率低下的内存处理的微观行为。监视这些指标可以提高应用程序性能，减少CPU使用和主动故障检测。
###垃圾收集(GC)微米
1。平均GC停顿时间：该指标测量在每个垃圾收集事件中暂停应用程序的平均时间。较低的暂停时间表示更好的应用响应能力，因为GC暂时停止了正常的应用程序处理。跟踪此操作可确保应用程序在内存清理周期期间保持响应能力。
2。最大GC暂停时间：这是观察到的任何垃圾收集事件中最长的暂停。长时间的最大停顿时间可能会导致重大的应用程序延迟或无响应性，这表明需要调整GC配置或调查内存管理问题。
3。GC吞吐量：以百分比表示，该度量反映了应用程序花费的时间比在垃圾收集中所花费的时间的时间。较高的吞吐量百分比平均有效的内存管理，而GC诱导的开销最少，表明应用程序性能更好。
4。对象分配速率：这反映了在内存中创建对象的速率，该对象通常以MB/秒测量。高分配速率可以引起频繁的GC周期，可能导致CPU和记忆力增加。监视它有助于识别可能会降低性能的突然峰值。
5。来自GC的CPU消耗：由于垃圾收集是CPU密集型的，因此跟踪分配给GC过程的CPU时间至关重要。 GC的CPU负担很高，表明效率低下或调整需求，对整体系统性能和资源成本产生了潜在的影响。
6。GC频率：垃圾收集器在管道中运行的频率。频繁的GC周期可能会表明过度记忆分配或泄漏，从而导致性能降解。
7。完整的GC事件计数：完整的GC事件更昂贵，并导致更长的停顿。监视完整GC的频率有助于确定内存管理是否需要改进。
8.内存足迹后GC：测量GC事件后使用的实际内存量反映垃圾收集的有效性以及是否存在内存泄漏。
###内存用法指标
1。堆的用法：随着时间的推移跟踪使用的堆内存的数量。增加的使用趋势可能表明内存泄漏或效率低下的内存释放。
2。非蜂巢内存使用：包括Metaspace和其他与堆相关的JVM区域，但对应用程序至关重要。监视非岩石区域可以识别堆之外的记忆压力点。
3。天然内存使用：对于利用本机内存的应用程序，跟踪其使用情况可以防止记忆耗尽。
4。内存分配速率：应用程序分配和释放内存的速率，从而影响GC行为。
5。从内存错误率出发：虽然通常是罕见的事件，但要监视未穆里莫里尔的任何发生或风险对于避免崩溃的构建或生产系统至关重要。
###系统级指标与内存有关
1。交换用法：高交换使用情况信号信号在主机上记忆耗尽，使性能降低，并意味着需要在CI/CD中进行内存分析。
2。页面故障率：增加页面故障可能表明记忆力触及，这是对RAM压力过大的迹象。
3。居民套装大小(RSS)：在RAM中占据的部分内存；监视RSS有助于跟踪该过程所消耗的物理内存数量。
CI/CD中的集成和阈值
- 在CI/CD环境中启用详细的GC记录(例如，GC日志的JVM参数)允许在性能测试中捕获全面的GC指标。
- 可以使用工具或API对这些日志进行解析和分析，这些工具或API可以提供洞察力并检测异常情况，例如长时间的GC暂停，过多的完整GC或波动堆的使用。
- 关键指标的阈值，例如最大GC暂停时间，平均暂停时间和GC吞吐量，可以在超过限制时自动设置构建，从而实现性能标准。
- 自定义阈值很重要，因为内存需求有所不同：批处理过程可耐受较长的GC暂停，而交互式应用程序需要非常低的延迟。
###其他注意事项
- 随着时间的流逝，监视趋势对于检测逐渐的内存降低至关重要，这在单个构建中可能并不明显。
- 将存储器指标与其他管道指标(例如测试成功率和建立持续时间)相关联，以了解对整体管道稳定性的影响。
- 跨开发，质量检查和运营团队的协作确保记忆分析指标是可行的，并导致改进。
- 将内存分析集成到CI/CD管道中的自动性能和负载测试中，以尽早发现问题。