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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3章Javaパフォーマンスのツールボックス

パフォーマンス分析は可視化と表裏一体です。アプリケーションの内部や、その実行環境で起こっていることを知るのがパフォーマンス分析です。そして、可視化にはツールが不可欠です。つまり、パフォーマンスチューニングにとってツールは最も重要なのです。

2章で筆者は、データ主導型のアプローチの重要さを強調しました。アプリケーションのパフォーマンスを測定し、その結果の意味を理解する必要があります。パフォーマンス分析も、同様にデータ主導でなければなりません。プログラムのパフォーマンスを向上させるためには、プログラムが行っていることをデータとして正確に把握するべきです。このようなデータをどう収集し、どう解釈するかを明らかにするのがこの章の目的です。

Javaアプリケーションのふるまいに関する情報を示してくれるツールは大量にあるため、これらすべてを紹介するのは不可能です。重要なツールの多くは、JDK（Java Development Kit）に付属していたりhttp://java.netでオープンソースの開発が行われていたりします。それぞれについて、オープンソースあるいは商用のツールが競合していますが、便宜上本書では主にJDK付属のツールを紹介していくことにします。

3.1　オペレーティングシステム付属のツールと分析

プログラムの分析の手始めになるツールは、Javaとの直接の関係はまったくありません。オペレーティングシステムに付属している、基本的な監視のツールを利用します。Unixベースのシステムでは、sar（System Accounting Report）や関連のツール（vmstat、iostat、prstatなど）を利用できます。Windowsでは、グラフィカルなリソースモニターやコマンドラインのユーティリティ（ ...