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dlucasd/il-faut-sauver-le-dernier-giga-de-ram

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Il faut sauver le dernier giga de RAM

Générer les slides en local

  1. Télécharger reveal.js, le dézipper dans le répertoire slides et nommer le répertoire reveal.js : https://github.com/hakimel/reveal.js/archive/master.zip

  2. Lancer les commandes suivantes :

docker container run --rm -ti -u $(id -u):$(id -g) -v $(pwd):/documents asciidoctor/docker-asciidoctor:1.65 asciidoctor-revealjs slides/index.adoc
  1. Ouvrir le fichier index.html généré.

Résumé

A l'approche des fortes volumétries de fin d'année, notre client ne peut plus se permettre d'ajouter à nouveau de la RAM sur son environnement de prod. Avec 96Go déjà en place sur le serveur, ça peut se comprendre !

Le mot d'ordre : réduire la consommation mémoire de notre application.

  • "On a des metrics ?
  • Non.
  • Accès à la prod ?
  • Non.
  • Un composant identifié ?
  • Non, plusieurs dizaines.
  • Et on a combien de temps ?
  • 3 semaines."

A travers ce talk nous vous présentons les outils que nous avons utilisés pour identifier les composants gourmands en RAM (Java Flight Recorder, MemoryAnalyzer, pg_statements, hypersistence-utils ...). Mais aussi comment nous les avons améliorés afin de réduire leur empreinte mémoire.

La stack du projet : Java, Spring, PostgreSQL.

Plan (50 minutes)

  • Présentation du contexte projet dans lequel nous sommes intervenus – 4 minutes
  • Démarche que nous avons adoptée pour identifier les composants consommateurs – 4 minutes
  • Récolte de metrics avec les profilers Java Flight Recorder et Async – 5 minutes
  • Analyse de la consommation mémoire avec Eclipse Memory Analyzer – 5 minutes
  • Affichage des requêtes générées par Hibernate, utilisation de l'extension pg_statements et hypersistence-utils – 10 minutes
  • Améliorations côté Java : instanciations inutiles, abus des opérations terminales dans les Stream, constantes – 10 minutes
  • Optimisation des requêtes : mise en cache, projection, stream, réécriture de requêtes afin de limiter l'empreinte mémoire – 8 minutes
  • Conclusion et questions – 4 minutes

Pourquoi ce talk ?

Avec la puissance grandissante des serveurs de nos jours, la consommation mémoire de nos composants n'est que rarement considérée. Et quand nous sommes confrontés à cela, la plupart des développeurs ne savent pas quels sont les outils à disposition pour répondre à ce problème. Nous présentons donc un retour d'expérience concret sur la démarche adoptée et les outils que nous avons utilisés.

Talk

Le talk sera présenté à deux. Sous forme d'un jeu de rôles, nous raconterons ce qu'on a vécu et ce qu'on a eu le temps de faire dans le temps imparti.

Nous alternerons entre quelques slides et trois démos des différents outils.

Timing à titre indicatif :

  • Intro : 8 min
  • Démo 1 : 8 min
  • Bilan 1 : 2 min
  • Démo 2 : 12 min
  • Bilan 2 : 4 min
  • Démo 3 : 10 min
  • Bilan 3 : 3 min
  • Conclusion : 3 min

About

Retour d'expérience sur des optimisations de consommation mémoire sur une chaîne batchs

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