一回のGCの実行時間と応答性のトレードオフになるが、
チューニング後のほうが明らかにGCの頻度が激減し、MMUが大きく改善していることがわかる
これがGCチューニングだッ!
一回のGCの実行時間と応答性のトレードオフになるが、
チューニング後のほうが明らかにGCの頻度が激減し、MMUが大きく改善していることがわかる
これがGCチューニングだッ!
ひとつは、アプリケーションで無駄なアロケーションを減らすように実装を改善すること
アロケーションはpprofでalloc_objectやalloc_spaceなどのプロファイルを指定して取得することで、どこでアロケーションが多く起きているかを確認できる。添付の有向グラフ以外にfarmegraphでも可視化できる。この例ではgorpのargStringがやべえ
ひとつは、アプリケーションで無駄なアロケーションを減らすように実装を改善すること
アロケーションはpprofでalloc_objectやalloc_spaceなどのプロファイルを指定して取得することで、どこでアロケーションが多く起きているかを確認できる。添付の有向グラフ以外にfarmegraphでも可視化できる。この例ではgorpのargStringがやべえ
GoのGCチューニングにおけるGCプレッシャーの可視化・測定方法について
GCの頻度に関してはgo tool traceでtrace分析をして確認するのが一番てっとりばやし
中断にあるGCの列で水色の箇所がGCが動いてる状態
この例だとかなり細かく動いていることがわかる
また、GCプレッシャーは同じくtraceで確認できるMMU(MInimum Mutator Utilization)でも可視化できる
このグラフの右下の領域の面積がアプリケーションが動いている時間を示す。右下領域が広ければ広いほどGCプレッシャーはすくない
GoのGCチューニングにおけるGCプレッシャーの可視化・測定方法について
GCの頻度に関してはgo tool traceでtrace分析をして確認するのが一番てっとりばやし
中断にあるGCの列で水色の箇所がGCが動いてる状態
この例だとかなり細かく動いていることがわかる
また、GCプレッシャーは同じくtraceで確認できるMMU(MInimum Mutator Utilization)でも可視化できる
このグラフの右下の領域の面積がアプリケーションが動いている時間を示す。右下領域が広ければ広いほどGCプレッシャーはすくない
今日はもう店じまいやな
今日はもう店じまいやな