book

Javaパフォーマンス

by Scott Oaks, Acroquest Technology株式会社, 寺田佳央, 牧野聡

April 2015

Intermediate to advanced

448 pages

6h 47m

Japanese

O'Reilly Japan, Inc.

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　　対象とする（あるいは、しない）読者　　意見と質問　　表記上のルール　　サンプルコードの使用について　　謝辞
　　1.1　概要　　1.2　プラットフォームの呼称について　　　1.2.1　JVMのチューニングフラグ　　1.3　パフォーマンスの全体像　　　1.3.1　よりよいアルゴリズムを記述する　　　1.3.2　コードの量を少なくする　　　1.3.3　早まった安易な最適化　　　1.3.4　外部を見渡す（データベースは常にボトルネック）　　　1.3.5　よくあるケースのために最適化する　　1.4　まとめ
　　2.1　実アプリケーションでテストする　　　2.1.1　マイクロベンチマーク　　　2.1.2　マクロベンチマーク　　　2.1.3　メゾベンチマーク　　　2.1.4　本書で利用するサンプルコード　　2.2　スループット、バッチ、レスポンスタイムを理解する　　　2.2.1　バッチ（一括）処理の測定　　　2.2.2　スループットの計測　　　2.2.3　レスポンスタイムのテスト　　2.3　不安定性を理解する　　2.4　早期から頻繁にテストを行う　　2.5　まとめ
　　3.1　オペレーティングシステム付属のツールと分析　　　3.1.1　CPUの使用率　　　3.1.2　CPUのランキュー　　　3.1.3　ディスクの使用率　　　3.1.4　ネットワークの使用率　　3.2　Javaの監視ツール　　　3.2.1　JVMの基本的な情報　　　3.2.2　スレッドの情報　　　3.2.3　クラスの情報　　　3.2.4　ガベージコレクションの動的な分析　　　3.2.5　ヒープダンプの事後的な分析　　3.3　プロファイリングツール　　　3.3.1　サンプリング型のプロファイラ　　　3.3.2　instrumented型のプロファイラ　　　3.3.3　ブロックされたメソッドとスレッドのタイムライン　　　3.3.4　ネイティブなプロファイラ　　3.4　Java Mission Control　　　3.4.1　JFR　　　3.4.2　JFRの有効化　　　3.4.3　JFRのイベントの選択　　3.5　まとめ
　　4.1　JITコンパイラの概要　　　4.1.1　ホットスポットのコンパイル　　4.2　基本的なチューニング（クライアントコンパイラとサーバーコンパイラ）　　　4.2.1　起動処理の最適化　　　4.2.2　バッチ処理の最適化　　　4.2.3　長時間実行されるアプリケーションの最適化　　4.3　JavaとJITコンパイラのバージョン　　4.4　中級のチューニング　　　4.4.1　コードキャッシュのチューニング　　　4.4.2　コンパイルのしきい値　　　4.4.3　コンパイルのプロセスを検証する　　4.5　上級のチューニング　　　4.5.1　コンパイラのスレッド　　　4.5.2　インライン化　　　4.5.3　エスケープ分析　　4.6　非最適化　　　4.6.1　entrantではないコード　　　4.6.2　ゾンビのコード　　4.7　階層的コンパイルのレベル　　4.8　まとめ
　　5.1　ガベージコレクションの概要　　　5.1.1　世代に基づくガベージコレクター　　　5.1.2　ガベージコレクションのアルゴリズム　　　5.1.3　ガベージコレクションのアルゴリズムの選択　　5.2　ガベージコレクターの基本的なチューニング　　　5.2.1　ヒープサイズの変更　　　5.2.2　各領域のサイズ設定　　　5.2.3　permanent領域とメタスペースのサイズ変更　　　5.2.4　並列度の指定　　　5.2.5　adaptive sizing　　5.3　ガベージコレクション関連のツール　　5.4　まとめ
　　6.1　スループット型ガベージコレクターを理解する　　　6.1.1　適応的あるいは静的なヒープサイズのチューニング　　6.2　CMSガベージコレクターを理解する　　　6.2.1　concurrent mode failureを回避するためのチューニング　　　6.2.2　permanent領域のためのCMSのチューニング　　　6.2.3　iCMS　　6.3　G1ガベージコレクターを理解する　　　6.3.1　G1のチューニング　　6.4　高度なチューニング　　　6.4.1　昇格とsurvivor空間　　　6.4.2　大きなオブジェクトの割り当て　　　6.4.3　AggressiveHeap　　　6.4.4　ヒープサイズの完全な制御　　6.5　まとめ

　　7.1　ヒープの分析　　　7.1.1　ヒープヒストグラム　　　7.1.2　ヒープダンプ　　　7.1.3　OutOfMemoryError　　7.2　メモリ使用量を減らす　　　7.2.1　オブジェクトのサイズを減らす　　　7.2.2　オブジェクトの初期化を遅らせる　　　7.2.3　immutableオブジェクトとcanonicalオブジェクト　　　7.2.4　Stringのintern化　　7.3　オブジェクトのライフサイクル管理　　　7.3.1　オブジェクトの再利用　　　7.3.2　弱い参照、ソフト参照、その他の参照　　7.4　まとめ
　　8.1　合計メモリ使用量　　　8.1.1　合計メモリ使用量の測定　　　8.1.2　合計メモリ使用量の最小化　　　8.1.3　NIOのネイティブなバイトバッファー　　　8.1.4　NMT　　8.2　オペレーティングシステムのためのチューニング　　　8.2.1　large page　　　8.2.2　OOPの圧縮　　8.3　まとめ
　　9.1　スレッドプールとThreadPoolExecutor　　　9.1.1　スレッド数の最大値の設定　　　9.1.2　スレッド数の最小値の設定　　　9.1.3　タスクのキューのサイズ　　　9.1.4　ThreadPoolExecutorでのサイズ設定　　9.2　ForkJoinPool　　　9.2.1　自動的な並列化　　9.3　スレッドの同期　　　9.3.1　同期のコスト　　　9.3.2　同期の回避　　　9.3.3　false sharing　　9.4　JVMのスレッドのチューニング　　　9.4.1　スレッドスタックのサイズ変更　　　9.4.2　バイアスロック　　　9.4.3　スレッドスピニング　　　9.4.4　スレッドの優先順位　　9.5　スレッドとロックの監視　　　9.5.1　スレッドの可視化　　　9.5.2　ブロックされているスレッドの可視化　　9.6　まとめ
　　10.1　基本的なWebコンテナのパフォーマンス　　　10.1.1　HTTPセッションの状態　　10.2　スレッドプール　　10.3　EJBのセッションBean　　　10.3.1　EJBのプールのチューニング　　　10.3.2　EJBキャッシュのチューニング　　　10.3.3　ローカルインスタンスとリモートインスタンス　　10.4　XMLとJSONの処理　　　10.4.1　データのサイズ　　　10.4.2　マーシャリングとアンマーシャリング　　　10.4.3　パーサーの選択　　　10.4.4　XMLの検証　　　10.4.5　ドキュメントモデル　　　10.4.6　オブジェクトモデル　　10.5　オブジェクトのシリアライズ　　　10.5.1　transientフィールド　　　10.5.2　デフォルトのシリアライズ処理の上書き　　　10.5.3　シリアライズされたデータの圧縮　　　10.5.4　重複したオブジェクトの管理　　10.6　Java EEのネットワークAPI　　　10.6.1　送受信されるデータの削減　　10.7　まとめ
　　11.1　JDBC　　　11.1.1　JDBCドライバー　　　11.1.2　プリペアドステートメントとステートメントプール　　　11.1.3　JDBCのコネクションプール　　　11.1.4　トランザクション　　　11.1.5　リザルトセットの処理　　11.2　JPA　　　11.2.1　トランザクションの処理　　　11.2.2　JPAでの出力の最適化　　　11.2.3　JPAでの入力の最適化　　　11.2.4　JPAのキャッシュ　　　11.2.5　JPAのキャッシュのサイズ設定　　　11.2.6　JPAの読み取り専用エンティティ　　11.3　まとめ
　　12.1　バッファー付き入出力　　12.2　クラスのロード　　12.3　乱数の生成　　12.4　JNI　　12.5　例外処理　　12.6　Stringのパフォーマンス　　12.7　ログの記録　　12.8　コレクションAPI　　　12.8.1　synchronizedか否か　　　12.8.2　コレクションのサイズ設定　　　12.8.3　コレクションとメモリの効率　　12.9　AggressiveOpts　　　12.9.1　代替のクラス実装　　　12.9.2　その他のフラグへの影響　　12.10　ラムダ式と匿名クラス　　　12.10.1　ラムダ式と匿名クラスのロード　　12.11　Streamとフィルタリングのパフォーマンス　　　12.11.1　遅延アクセス　　12.12　まとめ
　　A.1　JITコンパイラ　　A.2　ガベージコレクションのアルゴリズム　　A.3　ガベージコレクションの全アルゴリズムに共通　　A.4　スループット型ガベージコレクター　　A.5　CMSガベージコレクター　　A.6　G1ガベージコレクター　　A.7　メモリ管理　　A.8　スレッドの管理　　A.9　その他のJVM関連のフラグ　　A.10　Java Flight Recorder

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1章イントロダクション

本書はJavaパフォーマンスについての「アート」と「サイエンス」を明らかにします。

サイエンスつまり科学の部分については、驚くほどのことはありません。パフォーマンスについての議論では、数値や測定や分析が大量に現れるのは当然です。ほとんどのパフォーマンスエンジニアは科学を専門としており、最大限のパフォーマンスを獲得する上で科学的な厳密さは欠かせません。

さて、アートつまり芸術の部分についてはどうでしょうか。パフォーマンスチューニングはアートとサイエンスの組み合わせからなるという考え方は取り立てて新しいものではありませんが、パフォーマンスに関する議論ではしばしばこのことが軽視されています。理由の1つとして、芸術という概念は訓練と相容れないというものが考えられます。

また、ある人には芸術と思えることが実は深い知識や経験に基づいているということもあります。高度な技術は魔法と区別がつきません。きっと、アーサー王と騎士たちにとって携帯電話は魔法のように思えることでしょう。同じように、優れたパフォーマンスエンジニアによる作業は芸術のように見えるかもしれませんが、実際には深い知識と経験そして勘の産物なのです。

本書は経験や勘の部分を補うことはできませんが、深い知識の獲得には貢献できると考えます。知識を蓄積していけば、よいJavaパフォーマンスエンジニアにになるためのスキルを磨けるでしょう。Javaプラットフォームのパフォーマンスという側面について、深い知識を提供することを本書はめざします。

本書での知識は大きく2つのカテゴリーに分けられます。1つは、JVM（Java Virtual Machine）自体のパフォーマンスです。JVMの設定はプログラムのパフォーマンスに多くの面で影響を及ぼします。他の言語に慣れている開発者は、JVMのチューニングを面倒と感じるかもしれません。しかし現実として、このようなチューニングは例えばC++プログラマーがコンパイラのフラグをいろいろ選び試してみるようなものです。あるいは、PHPプログラマーが ...