Wrapper 클래스 Auto Boxing 그리고 성능 이슈

3 분 소요


👉 해당 포스트를 읽는데 도움을 줍니다.

0. 들어가면서

성능 분석을 위해 사용한 모니터링 툴(tool)은 VisualVM을 사용하였습니다. VisualVMVisual GC 플러그인(plugin)을 설치하여 가비지 컬렉션(Garvage Collection, GC)도 확인해보았습니다.

1. Auto Boxing 테스트 코드

1.1. SnoopInt 클래스

  • 기본형 타입의 멤버 변수를 지닌 클래스입니다.
package blog.in.action.autoboxing;

public final class SnoopInt {

    final int id;

    SnoopInt(int id) {
        this.id = id;
    }

    int getId() {
        return id;
    }
}

1.2. MikeTyson 클래스

  • 8개 데몬 스레드를 생성하여 수행시킵니다.
  • 스레드는 각자 지닌 MikeTyson 객체의 map 객체로부터 특정 키가 존재하는지 확인합니다.
  • 확인 후 yieldCounter 변수 값을 증가시킵니다.
  • yield 메소드를 수행하여 자신의 수행 시간을 다른 스레드에게 넘깁니다.
  • containsKey 메소드 부분에서 auto boxing 기능이 수행됩니다.
package blog.in.action.autoboxing;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public final class MikeTyson implements Runnable {

    private final Map<Integer, SnoopInt> map = new HashMap<>();

    public MikeTyson() {
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            map.put(i, new SnoopInt(i));
        }
    }

    public void run() {
        long yieldCounter = 0;
        while (true) {
            Collection<SnoopInt> copyOfValues = map.values();
            for (SnoopInt snoopIntCopy : copyOfValues) {
                if (!map.containsKey(snoopIntCopy.getId())) {
                    System.out.println("Now this is strange!");
                }
                if (++yieldCounter % 1000 == 0) {
                    System.out.println("Boxing and unboxing");
                }
                Thread.yield();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws java.io.IOException {
        ThreadGroup threadGroup = new ThreadGroup("Workers");
        Thread[] threads = new Thread[8];
        for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
            threads[i] = new Thread(threadGroup, new MikeTyson(), "Allocator Thread " + i);
            threads[i].setDaemon(true);
            threads[i].start();
        }
        System.out.print("Press to quit!");
        System.out.flush();
        System.in.read();
    }
}

1.3. VisualVM 모니터링 결과

약 11분 동안 모니터링하였습니다.

1.3.1. CPU / Heap 메모리 사용률

  • CPU 사용률은 크게 특이사항이 없습니다.
  • Heap 메모리 사용률을 보면 3300MB의 75% 수준인 2500MB까지 사용률이 높아졌다가 떨어지는 것이 반복됩니다.
  • Heap 사용률이 떨어지는 것으로 GC(Garbage Collection, 가비지 컬렉션)가 동작하였다는 것을 예상할 수 있습니다.

1.3.2. Visual GC

  • 객체가 처음 생성되면 위치하는 Eden 영역의 메모리가 높아졌다 떨어지는 것이 자주 반복됩니다.
  • Eden 영역의 메모리가 떨어지는 시점에 GC Time이 올라가는 것을 보아 가비지 컬렉션이 동작하였음을 확인할 수 있습니다.

2. 성능 최적화 테스트 코드

SnoopInt 클래스의 멤버 변수를 wrapper 클래스로 변경하여 auto boxing이 동작하지 않도록 변경하였습니다.

2.1. SnoopInt 클래스

  • Wrapper 클래스 타입의 멤버 변수를 지닌 클래스입니다.
package blog.in.action.autoboxing;

public final class OptimizationSnoopInt {

    final Integer id;

    OptimizationSnoopInt(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    Integer getId() {
        return id;
    }
}

2.2. MikeTyson 클래스

  • snoopIntCopy 객체에서 getId 메소드를 통해 꺼내는 값이 wrapper 클래스의 객체입니다.
  • containsKey 메소드 수행 시 auto boxing 기능이 동작하지 않습니다.
  • 기타 나머지 동작은 동일합니다.
package blog.in.action.autoboxing;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public final class MikeTyson implements Runnable {

    private final Map<Integer, OptimizationSnoopInt> map = new HashMap<>();

    public MikeTyson() {
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            map.put(Integer.valueOf(i), new OptimizationSnoopInt(Integer.valueOf(i)));
        }
    }

    public void run() {
        long yieldCounter = 0;
        while (true) {
            Collection<OptimizationSnoopInt> copyOfValues = map.values();
            for (OptimizationSnoopInt snoopIntCopy : copyOfValues) {
                if (!map.containsKey(snoopIntCopy.getId())) {
                    System.out.println("Now this is strange!");
                }
                if (++yieldCounter % 1000 == 0) {
                    System.out.println("Boxing and unboxing");
                }
                Thread.yield();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws java.io.IOException {
        ThreadGroup threadGroup = new ThreadGroup("Workers");
        Thread[] threads = new Thread[8];
        for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
            threads[i] = new Thread(threadGroup, new MikeTyson(), "Allocator Thread " + i);
            threads[i].setDaemon(true);
            threads[i].start();
        }
        System.out.print("Press to quit!");
        System.out.flush();
        System.in.read();
    }
}

2.3. VisualVM 모니터링 결과

Auto Boxing 테스트와 동일한 시간 모니터링하였습니다.

2.3.1. CPU / Heap 메모리 사용률

  • CPU 사용률이 크게 감소하는 지점이 있었습니다.(원인 불명)
  • Heap 메모리 사용률을 보면 3700MB의 33% 수준인 1250MB까지 사용률이 높아졌다 감소합니다.
  • Auto Boxing 테스트에 비해 가비지 컬렉션 수행 빈도 수가 현저히 적습니다.

2.3.2. Visual GC

  • Eden 영역의 메모리가 높아졌다 떨어지는 주기가 매우 깁니다.
  • Auto Boxing 테스트에 비해 가비지 컬렉션 수행 빈도 수가 매우 적습니다.

CLOSING

인상 깊게 읽었던 포스트 중에 이런 내용이 있어서 공유하고 글을 마무리 짓겠습니다.

Naver - Java Garbage Collection
GC에 대해서 알아보기 전에 알아야 할 용어가 있다. 바로 ‘stop-the-world’이다. stop-the-world란, GC을 실행하기 위해 JVM이 애플리케이션 실행을 멈추는 것이다. stop-the-world가 발생하면 GC를 실행하는 쓰레드를 제외한 나머지 쓰레드는 모두 작업을 멈춘다. GC 작업을 완료한 이후에야 중단했던 작업을 다시 시작한다. 어떤 GC 알고리즘을 사용하더라도 stop-the-world는 발생한다. 대개의 경우 GC 튜닝이란 이 stop-the-world 시간을 줄이는 것이다.

Java는 프로그램 코드에서 메모리를 명시적으로 지정하여 해제하지 않는다. 가끔 명시적으로 해제하려고 해당 객체를 null로 지정하거나 System.gc() 메서드를 호출하는 개발자가 있다. null로 지정하는 것은 큰 문제가 안 되지만, System.gc() 메서드를 호출하는 것은 시스템의 성능에 매우 큰 영향을 끼치므로 System.gc() 메서드는 절대로 사용하면 안 된다.

TEST CODE REPOSITORY

REFERENCE

카테고리:

업데이트:

댓글남기기