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Optimiser une application JEE : mesurer l’impact sur un cas pratique (4ème et dernière partie)

Dernière partie : l'analyse mémoire.

Nous sommes désormais proches de notre objectif d'optimiser notre application pour la rendre robuste à 1000 utilisateurs connectés simultanément.

Notre précédent article faisait état d'une montée linéaire de l'allocation de la Heap malgré un nombre important de Minor GC ne libérant pas suffisamment de mémoire.

A ce stade de l'analyse, ce type de symptômes nous fait penser à une fuite mémoire. Nous allons nous assurer dans cet article du bon fonctionnement de notre mémoire Glassfish.

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Découvrir et isoler une fuite mémoire java – part 1

Difficile lorsqu'on se retrouve dos au mur face à des problématiques de performance qui poussent la réflexion plus loin que des simples allocations de ressources.

J'insiste comme à chacun de mes discours liés de près à la performance, pour bien rappeler que chaque problème a une ou des origines, et ne représente pas un caractère aléatoire voire para-normal comme certains pourraient s'en convaincre !

Enfin,  une solution devra et sera trouvée pour chaque problème.

Dans le cas ci-dessous, je vais vous détailler un retour d'expérience chez l'un de nos gros clients dont l'architecture JEE nécessitaient systématiquement des redémarrages de serveurs pour palier à des fuites mémoires, et donc au final faisant face avec une certaine impuissance disons le :-).

Fuites mémoires identifiées sur des JVM Oracle JRockit de serveurs Weblogic 10.

Ce post se découpera en 2 parties :

  • 1ère partie : rappel sur le comportement des JVM et sur les différents types de fuites mémoires
  • 2ème partie : ma mise en situation détaillant outil et méthodologie pour atteindre l'objectif d'identifier la fuite, la comprendre et la corriger !

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