Articles avec le tag ‘jvm’

Présentation d’AppDynamics

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Dans le milieu de la performance,  les principes « Ne devinez pas, mesurez », « Diagnose before Cure ! », « Measure, Don't Guess ! » sont de rigueur.

Il existe même un anti pattern nommé « Shot in the dark ».

Tous ces principes nous disent qu’il est important de superviser notre environnement de test lors de la réalisation d’un test de performance. Et pas seulement lors d’un test de performance, car comme tout test, ce n’est qu’une simulation avec ses imperfections (couverture de test incomplète, plate-forme de test non iso prod, etc.) et donc il est important de superviser son environnement de production sous peine de mauvaises surprises.

Pour réaliser cette tâche, de nombreux outils existent comme Nagios, Zabbix, Quest FogLight, Centreon, etc.

Plus particulièrement les APM (Application Performance Monitoring).

Dans le monde Java, les plus connus de nos jours sont Compuware Dynatrace, NewRelic et AppDynamics.

Dans cet article nous allons voir une partie des possibilités offertes par AppDynamics pour la partie Java.

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Les tests de charge à caractère technique (robustesse) sont ils importants ?

Introduction

Mettons-nous d’abord d’accord sur la définition de « tests de charge à caractère technique (ou test de robustesse) ».
Il s’agit de tester un système en mode dégradé : ralentissement de l'application, un des serveurs est non disponible, réseau saturé, panne mémoire, disque plein, réseau défaillant, etc. sous forte charge.
Maintenant que nous sommes d’accord, commençons.

Votre application a réussi tous les tests, qu’ils soient unitaires, d’intégration, fonctionnels ou de charge et nous voilà enfin prêts à la mettre en production.
Mais vous vous posez toujours des questions sur comment va réagir votre application en cas de fonctionnement dégradé.

Les délais font que l’application est mise en production sans la réalisation de ces tests.
Deux jours plus tard, après une campagne de publicité qui vous a apporté beaucoup de nouveaux utilisateurs, on vous réveille à deux heures du matin pour que vous veniez d’urgence au bureau, car l’application est dans un état instable.
Dommage, car des tests de robustesse auraient sûrement pu vous éviter ce désagrément.

Vous ne me croyez pas, vous avez raison.

Et si je vous dit que lors de mes missions j'ai rencontré :

  • des crashs de l'application à cause d'un consommateur JMS non démarré ;
  • des crashs de l'application à cause d'un load balancer mal configuré ;
  • des problèmes de répartition de charge dans un cluster d'Apache ActiveMQ après l'arrêt/relance d'un noeud.

Toujours pas. Et si je vous dit que ces problèmes sont arrivés dans des grosses structures sur des projets plus ou moins gros et avec des gens compétents ?

Bon vous ne me laisser plus le choix, nous allons voir un exemple qui vous prouvera (enfin je l'espère) l'importance de ces types de tests.

Mais avant cela comment allez vous reproduire ce bug qui est arrivé en environnement de production sur votre environnement de test ?

Avec un test de robustesse bien sûr 😉

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Fonctionnement de la JVM d’IBM : J9

1 Introduction

Il existe différentes JVM (JRockit, Hotspot, J9, Zing...) dans le monde de Java. Chacune a ses particularités et lors d'un audit de performance il est important de les connaitre.

Nous allons étudier le fonctionnement de la JVM J9 d'IBM livrée avec WebSphere 8.0 32 bits sur une plateforme x86.
Dans mon cas, c'est la version JRE 1.6.0 IBM Windows 32 build pwi3260_26fp1-20110419_01 (FP1) (java –fullversion).

Attention la JVM J9 n'est livrée avec WebSphere 8 que sur les environnements où elle existe. Dans les autres cas, c'est la JVM d'Oracle (Hotspot) qui est livrée.

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Pourquoi il est dangereux d’utiliser System.gc()

En java, la gestion de la mémoire est réalisée par la JVM, en particulier par le Garbage Collector (ramasse miettes). Or, si l'on regarde d'un peu plus près, on remarque que l'on peut appeler le GC par l'instruction System.gc().
On se dit que cela pourrait être utile afin de libérer un maximum de mémoire avant certains traitements. Cette démarche est fortement déconseillé car c'est une "fausse bonne idée" comme nous allons le démontrer par la suite.

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Optimiser Tomcat : les bests practices – Part 2

 

Après avoir abordé les problématiques liées à la gestion de la Heap et des threads, voici une liste des paramètres principaux restants à aborder. (liste non-exhaustive évidemment !)

Le Tuning HTTP et TCP

Avant de s’attaquer à ces améliorations, il est important de comprendre et d'agir en fonction des connectors utilisés par votre serveur :

Blocking IO Connector

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Optimiser Tomcat : les bests practices – Part 1

Cet article devrait vous donner un petit coup de pouce sur les principes d'optimisation d'un serveur d'application, ici Tomcat.

Avant d'aborder les quelques points techniques, il est indispensable d'avoir à l'esprit que quel que soit la qualité d'implémentation de votre application, il est indispensable de bien définir les attentes (NFR) de votre infrastructure.

En effet pour optimiser un serveur ou un cluster,  il faut avant tout connaitre le type d'utilisation que l'on va attendre de lui. Ainsi la configuration d'un serveur qui va traiter des gros volumes d'entrée avec des traitements simples, ne ressemblera en rien à celle d'un serveur encaissant des gros traitements pour une volumétrie d'utilisation limitée !

Quelques conseils majeurs avant même d'entrer dans le vif du sujet :

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