Observability of the Java Virtual Machine

-
Image
The JVM is one of the most observable runtimes. It provides us lots of tools for troubleshooting a JVM application in production. 1. Thread observability Threads are how the JVM actually does work. When something is wrong in production, the symptom is almost always a thread: stopped, blocked, leaking etc. Thread dumps work on any JVM with no  instrumentation, no agents, no restarts. <Example project link with /threaddump endpoint>         // (1) Deadlock — two threads grab the same pair of locks in opposite order.         new Thread(() -> grab(LOCK_A, LOCK_B), "deadlock-A-then-B").start();         new Thread(() -> grab(LOCK_B, LOCK_A), "deadlock-B-then-A").start(); http://localhost:8080/actuator/threaddump To list the JVMS, we can use the command below. PS C:\observe-jvm> jps -lv 25296 jdk.jcmd/sun.tools.jps.Jps -Dapplication.home=C:\Program Files\Microsoft\jdk-21.0.3.9-hotspot -Xms8m -Djdk.module.main=...
Post a Comment

NoSQL - Bölüm 3 : Yatay / Dikey Ölçeklenebilirlik

-

Yatay ölçeklenebilirlik (horizontal scalability) bir sistemin performansını kaynak havuzuna yeni makineler ekleyerek sağlamak anlamındadır. Buna karşılık dikey ölçeklenebilirlik (vertical scalability) ile kastedilen mevcut sistemin CPU, RAM gibi bileşenlerini güçlendirerek elde edilen performanstır. 
Veritabanı dünyasında horizontal scalability örneği olarak "sharding" uygulamasını gösterebiliriz. Burada verinin farklı kısımları farklı makinelere dağıtılarak yük dağılımı sağlanmaya çalışılır. Örneğin Amerika'da ikamet eden kullanıcıların bilgilerinin Amerika'daki server üzerinde tutulması gibi. Eğer yazılım sık gerçekleşen bir işlem tipi için çok sayıda "shard" üzerinden bilgi çekmek zorunda kalıyorsa burada performans iyileşmesinden söz edilemez. 
Diğer bir yöntem de "replication" uygulamasıdır. Bu kez veri kopyalanarak farklı makinelere dağıtılır. Örneğin bir master veritabanı ve N adet slave veritabanı sözkonusu olur. Bu veritabanları aynı bilgileri tutarlar fakat yük dağıtımı sağlanmıştır. Sharding ve replication bir arada da kullanılabilmektedir. Replication, okuma işlemi için yük dengelemesi sağlarken yazma işlemi için yük dağılımı sağlamamaktadır. Oysa sharding, yazma işlemleri için de yatay ölçeklenebilirlik sağlamaktadır.
Master-slave replication uyguladığımızda, slave makineler üzerindeki hatalar telafi edilebilir fakat burada esas olan master olduğu için master makine burada bir hata noktasıdır. 
Peer-to-peer replication uygulamasında ise master yoktur. Tüm node bileşenleri eşit şekilde ele alınır ve yazma işlemlerini kabul ederler. Herhangi birisi çöktüğünde bile hala veriye erişim sağlanabilmektedir. 



Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

The WeakReference class, monitoring memory leak and garbage collection in a Java application

-
Image
 Below is a Stack implementation that uses an internal resizeable array structure.  public class MyStack< T > implements Stack< T > { private static final int CAPACITY = 100 ; private Object[] array ; private int pos = 0 ; public MyStack () { this . array = new Object[ CAPACITY ] ; } @Override public void push ( T item) { if ( pos >= array . length / 2 ) { Object[] newArray = new Object[ pos * 2 ] ; System. arraycopy ( array , 0 , newArray , 0 , array . length ) ; array = newArray ; } array [ pos ++] = item ; } @Override public T pop () { if (isEmpty()) { throw new RuntimeException( "empty stack" ) ; } @SuppressWarnings ( "unchecked" ) T item = ( T ) array [ pos - 1 ] ; pos -= 1 ; return item ; } @Override @SuppressWarnings ( "unchecked" ) public T peek...
Read more

Simplescalar Simulator - Part 2: sim-outorder.c

-
sim-outorder implements a very detailed out-of-order issue superscalar processor with a two-level memory system and speculative execution support. This simulator is a performance simulator, tracking the latency of all pipeline operations. Let's have a look at SimpleScalar simulator's code related to iTLB. (Instruction Translation Lookaside Buffer) First, there are simulator options related to iTLB: /* register simulator-specific options */ void sim_reg_options(struct opt_odb_t *odb) { /* TLB options */ opt_reg_string(odb, "-tlb:itlb", "instruction TLB config, i.e., { |none}", &itlb_opt, "itlb:16:4096:4:l", /* print */TRUE, NULL); opt_reg_int(odb, "-tlb:lat", "inst/data TLB miss latency (in cycles)", &tlb_miss_lat, /* default */30, /* print */TRUE, /* format */NULL); } /* check simulator-specific option values */ void  sim_check_options(... ) { /* sim-outorder.c  line: 1098*/   /* u...
Read more

Notes on Java Performance

-
Performance monitoring, performance profiling and performance tuning are different activities. For example, monitoring is not an intrusive action but profiling is. Because it may be changing the responsiveness of the running application. User CPU utilization vs Kernel CPU utilization: The ideal situation is when Kernel CPU utilization is 0%. So ideally, all the CPU cycles must be spent on our application code. JVM just in time compiler performs dynamic optimizations. So it makes decisions while the program is running and generates native code with better performance. Java 1.0 was completely interpreted but beginning with Java 1.1.8, there was a just-in-time compiler. It was 8 times faster. After that, paralellizing the garbage collector was a huge improvement. There are hundreds of Java tuning flags. https://github.com/ScottOaks/JavaPerformanceTuning Boolean flags use this syntax: -XX:+FlagName enables the flag, and -XX:-FlagName disables the flag. 32 BIT VS 64 BIT Fr...
Read more