java-performance

Java パフォーマンススキル

プロファイリング、GC チューニング、メモリ解析によって JVM のパフォーマンスを最適化します。

概要

このスキルでは、ガベージコレクションのチューニング、メモリ解析、CPU プロファイリング、JMH によるベンチマークなど、JVM のパフォーマンス最適化を扱います。

このスキルを使用するタイミング

次のような場合に使用します。

• 低レイテンシまたはスループット向上のために GC を調整する
• CPU のホットスポットをプロファイリングする
• メモリリークを解析する
• コードのパフォーマンスをベンチマークする
• コンテナの設定を最適化する

クイックリファレンス

GC のプリセット

# High-throughput
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200
-Xms4g -Xmx4g
-XX:+AlwaysPreTouch

# Low-latency
-XX:+UseZGC
-XX:+ZGenerational
-Xms8g -Xmx8g

# Memory-constrained
-XX:+UseSerialGC
-Xms512m -Xmx512m
-XX:+UseCompressedOops

# Container-optimized
-XX:+UseContainerSupport
-XX:MaxRAMPercentage=75.0
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError

プロファイリングコマンド

# Thread dump
jstack -l <pid> > threaddump.txt

# Heap dump
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>

# GC analysis
jstat -gcutil <pid> 1000 10

# Flight recording
jcmd <pid> JFR.start duration=60s filename=app.jfr

# Async profiler
./profiler.sh -d 30 -f profile.html <pid>

JMH ベンチマーク

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 1)
@State(Scope.Benchmark)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public void testMethod(Blackhole bh) {
        bh.consume(compute());
    }
}

GC の比較

GC	レイテンシ	スループット	ヒープサイズ
G1	中	高	4-32GB
ZGC	非常に低い	中	8GB-16TB
Shenandoah	非常に低い	中	8GB+
Parallel	高	非常に高い	任意

トラブルシューティング

問題	原因	解決策
GC の過剰な実行	ヒープが小さすぎる	ヒープを増やす
レイテンシが高い	GC の停止	ZGC に切り替える
メモリリーク	オブジェクトの保持	ヒープダンプ + MAT
CPU スパイク	ホットループ	プロファイリング + 最適化

使用方法

Skill("java-performance")