TÉLÉCHARGER JVM 1.8 GRATUITEMENT

Pour un benchmark comme celui-là, j’essayerai sans en la remplaçant par une fonction dont l’on est sur du temps d’exécution. Depuis Java 5, avant de se lancer dans une adaptation personnalisée du GC, il faut étudier si la configuration par défaut déterminée par la JVM répond aux besoins. Suivre le flux des commentaires. Ils sont utilisés dans des applications sans contrainte « temps-réel » car les pauses peuvent être assez longues plusieurs secondes. La JVM et donc l’application s’arrête et la mémoire qui lui était allouée est restituée au système.

Nom: jvm 1.8
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 51.32 MBytes

De plus, les collections sur la Young Generation devraient être rapides puisque, vraisemblablement, la taille sera relativement réduite et le nombre d’objets sans référence important. Cet algorithme réduit les temps de pause de l’application liés à son activité en exécutant une partie de celle-ci en concurrence avec l’exécution de l’application. Lorsque la Young Generation est remplie, une collection mineure est exécutée par le ramasse-miettes. Certaines caractéristiques sont fournies sous la forme de ratio. En cas de réutilisation des textes de cette page, voyez comment citer les auteurs et mentionner la licence.

Imaginons que j’aie une méthode à optimiser. En admettant que je sais par algorithmique, par mesures, etc. Ou que cette fonction a plusieurs implémentations possibles ici avec StringBufferStringBuilder ou des concaténation de chaines de caractères que je dois comparer.

Eh bien mine de rien, il y a moyen de bien se planter juste avec une question d’apparence aussi simple! Je fais un micro-benchmark pour vérifier comment cette fonction se comporte. Le code ne mesure que le temps d’exécution de la méthode, et on fait quelque chose du résultat pour être sûr qu’une optimisation ne va pas se contenter de ne pas exécuter la méthode, ce qui fausserait tout. Ça me paraît bien lent: Je m’attendais mieux de la part de Java.

Je suis sûr qu’on peut améliorer ça en ne modifiant qu’une seule ligne de code. La réponse est très simple: Attends, tu ne te fouterais pas un peu de notre gueule là? Si on lance le test 10 fois, on devrait avoir 10 fois le même résultat! Et c’est vrai… si on lance 10 fois le même test dans 10 JVM différentes avec le même code, on a des petites variations mais le résultat est toujours le même, à peu de choses près.

Mais si on demande à une même JVM d’exécuter plusieurs fois la même méthode, ce qui se produira en réalitéles résultats ne sont plus les mêmes. Je modifie le système de tests pour enregistrer les temps d’exécution de chaque exécution:.

Si on trace les temps de réponse échelle logarithmique! Tout ça correspond aux différentes passes d’optimisation de la JVM: Déjà ce qu’on remarque, c’est que si on lance le même test avec la même JVMles seuils de déclenchement des optimisations sont différents d’une exécution à l’autre avec OpenJDK 1. Je soupçonne que c’est parce que mon processeur est un Core i5 dont la fréquence varie pas mal, alors que mon processeur au boulot est un Core i3 plus sollicité et donc reste coincé à 3.

Rien qu’en changeant de JVM, sans recompiler quoi que ce soit, on obtient quelque chose comme ça:. S’il fallait un exemple de l’inutilité crasse de donner des chiffres pour des chiffres, celui-ci est parlant.

Là où ça devient drôle, c’est quand on visualise les données. Ici, 3 implémentations possibles pour concaténer les caractères aléatoires de la chaine:. OK, on a raison de dire que concaténer des chaines de caractères dans des boucles c’est mal. Mais les deux autres implémentations ont l’air équivalentes, non? StringBuffer est plus lente, c’est juste que sur cet exemple, StringBuilder n’a pas déclenché la dernière optimisation laquelle ramène effectivement les deux méthodes au même niveau de performances.

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Tant que c’est possible, visualisez vos données, surtout quand vous faites des tests sur des choses aussi instables que du code interprété!

Ce journal, placé sous licence Creative Commons Paternité 4. Je conseil très fortement la même chose pour du code C. Utiliser une moyenne n’a pas beaucoup de sens. J’ai remarqué que il faut 3 exécutions de la boucle pour atteindre jvvm palier bas, pour remplir la mémoire cache.

Et évidement, un code ne se comporte pas pareil avec des données en cache ou non.

Donc, optimiser un code en dehors de son cas d’usage réel peux être un mauvais plan. Assez naïvement, j’aurais tendance à imaginer que ça ne change pas dans des proportions importantes, mais en vrai je ne sais pas du tout comment se comportent les cache processeurs etc. Je n’ai pas regardé le fonctionnement de cette fonction Random en java. Mais il y a de forte chance qu’elle ivm appelle à de l’entropie, au système ou bien d’autres trucs à durée aléatoire. Pour un benchmark comme celui-là, j’essayerai sans en la remplaçant par une fonction dont l’on est sur du temps d’exécution.

Non, Random c’est une bête congruence linéaire.

jvm 1.8

Et maintenant tu vas passer aux choses sérieuses et faire une jvj analyse ou des vrais tests? Si tu veux essayer de comprendre un peu ce qu’il se passe en vrai JITWatch est un excellent outil. Ça te permettra de comprendre les différentes phases de compilation d’une même méthode, explorer la compile chain ie.

Côté JMH, souvent la clé pour se genre de truc c’est de jouer avec les options de la JVM pour prendre différentes mesures.

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Ici tu pourrais tester un -Xint pour empêcher toute compilation, puis -XX: Les logs de compilations sont aussi super utiles, de même 18 la sortie assembleur. Avec ces deux outils tu peux mettre en place un joli cycle d’itérations ou tu appliques bêtement la méthode scientifique.

Attention un bench sert à valider un modèle de performance et pas à le découvrir. Voilà, tu viens de mvm comment occuper tes 5 prochaines années! Si j’ai 5 minutes a tuer je regarderais ton test. Je ne rentre pas sur le terrain de la pertinence de ton test, savoir expliquer ce que l’on observe est déjà bien rigolo: Ce n’est pas le but: Le but de ce billet était tout simplement de sensibiliser — et de montrer par l’exemple — que des tests qui semblent simples et logiques peuvent déboucher sur du grand n’importe quoi en terme de résultats.

Pourquoi la JVM a-t-elle décidé de dé-optimiser ce bout uvm code? Peut-être qu’elle a croisé une valeur qui a fait que l’assembleur généré n’était plus utilisable.

Mais je trouve l’exemple intéressant, dans la mesure où il montre que de façon surprenante les comportements sont instables dans le temps, à la baisse comme à la hausse. Tu as fait ces benchmarks à fréquence variable? Mais… Qui me dit que toute ton explication ne tombe pas à l’eau et que c’est pas juste le CPU qui s’adapte à la charge? Ce qui compte pour mesurer la performance d’un programme pour s’orienter dans le développement c’est d’appliquer la méthode scientifique. Le même programme lancé sur la même machine opérant sur la même donnée après un cold boot peut livrer des temps d’exécution très différents, sans problème du simple au double.

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Il y a des milliers de raisons possibles à cela, dont l’alignement mémoire qui a une influence directe sur la stratégie d’utilisation des caches. Un programme plus long qu’un autre par exemple bordé de NOPs 1.8 qui fait des contrôles d’indice sur un tableau peut parfois être rapide!

Les ordinateurs sont très complexes et il y a des tas de facteurs qui influent sur la vitesse d’exécution des programmes, même la taille d’une variable d’environnement non utilisée par le programme! Un autre exemple rigolo de biais est la question la plus votée de SO.

Environnement d’exécution Java — Wikipédia

Ainsi, même si on réalise que les mesures individuelles n’ont aucun sens et qu’il faut toujours mesurer des distributions, on ne fait que s’avancer vers un problème très compliqué et si on veut mesurer sérieusement la jvmm d’exécution d’un programme on doit donc construire un protocole expérimental qui se débarrasse de tous jvmm biais… et quand on le fait pour GCC on découvre que l’incidence de l’utilisation de -O3 par rapport à vjm est indistiguable d’un bruit statistique.

Des problèmes particulièrement difficiles en pratique sont en outre la production de données dont la distribution ressemble à celles de l’application réelle, et pour les applications réseau la reproduction d’une charge ressemblant à celle de l’application réelle. Quand on connaît le fonctionnement d’un JIT on pourrait dire « merci captain obvious ». Mais j’ai quand même pertinenté l’effort d’illustration et d’explication.

Eclipse ne reconnaît pas JVM 1.8

Suivre le flux des commentaires. Nous n’en sommes pas responsables. Aller au contenu Aller au menu. Zyeutons ce qui se passe en détails… Une preuve supplémentaire en graphiques Pour aller plus loin Imaginons que j’aie une méthode à optimiser.

La question que je me pose est: Comment assurer une mesure et une comparaison fiables? Un micro-benchmark Je fais un micro-benchmark pour vérifier comment cette fonction se comporte. On a pas loin d’un facteur ! Zyeutons ce qui se passe en détails… Je modifie le système de tests pour enregistrer les temps d’exécution de chaque exécution: On y voit 4 plages de fonctionnement qui correspondent à 4 niveaux d’optimisation différents: Une preuve supplémentaire en graphiques Une petite illustration pour montrer à quel point les valeurs numériques ça ne veut rien dire.

Rien qu’en changeant de JVM, sans recompiler quoi que ce soit, on obtient quelque chose comme ça: Graphe assez peu lisible, je vous l’accorde. On remarque néanmoins que: Ici, 3 implémentations possibles pour concaténer les caractères aléatoires de la chaine: Pour aller plus loin Cet article sur la façon de faire des tests en Java.

Utilisez JMH pour tout microbenchmark en Java. Cette conférence sur les optimisations cachées de la JVM.

jvm 1.8

Ce commentaire est juste là pour t’encourager: N’utilisez plus un seul chiffre, mais des courbes! Tu as une idée de l’ampleur du phénomène sur du code compilé en natif?

Tu as aussi la prédiction du CPU qui peut, peut-être, jouer. Historiquement via le projet Kenai mais le site est down maintenant.

Si tu le trouves pas, tu te frappes jbm compilation d’OpenJDK en debug. Et au passage on remarque que la JVM peut dé-optimiser un bout de code!