Java7 Update4 (java7u4) で正式サポートされたG1GC(ガベージ・ファーストGC)ですが、Java9ではデフォルトGCになることが確定しています。 参考: JEP248 またG1GCは、CMS GCを長期的に置き換えるものとして計画されています。 そこで、どのようなアルゴリズムなのか知っておいたほうが良さそうなので調査しました。 G1GCが向いているケース G1GCが向いているのは下記の環境です。 ヒープサイズが大きな環境(6GB以上) 一時停止可能時間がシビア(0.5sec未満) Oracleの 9 ガベージファースト・ガベージ・コレクタによると、CMS GCもしくはParallel GCを使っていて次のいずれかに該当したらG1GCへの切り替えを検討しましょうとのことです。 Javaヒープの50%超がライブ・データ(≒必要なデータ)で占められている。 オブジェクトの
個人用メモです。 「git gcってあんまし容量減らないよなぁ」 と思ったのが動機です。調べたけどパッと腑に落ちる記事がなかったので「自分で git のソースコード見た方がいいな」と急にモチベ発動してグワっと勉強しました。またついでに歴史改変の方法も調べたのですが、公式で既に WARNING が出てるほど非推奨化されてるfilter-branchを使用してる記事が多かったので、2021 年現在で多分一番推奨されてるfilter-repoを使ってやる方法もまとめました。 ちなみに容量減らしても高速化するかというとそこまで単純ではないです。そもそも減らさなくても partial clone で blob オブジェクトを必要最低限に指定して昔の blob をデフォルトで持ってこないようにしたり(--no-checkoutと併用するとより効果有る)、その後本当に自分が必要なやつだけ sparse-
(編注：誤訳、意味の分かりづらい訳を修正しました。リクエストありがとうございました。) 毎日、Pusherは数十億のメッセージをリアルタイム、つまり送り元から宛先まで100ms未満で送信しています。どのようにしてそれを可能にしているのでしょうか。重要となる要因はGoの低レイテンシのガベージコレクタです。 ガベージコレクタはプログラムを一時停止させるものであり、リアルタイムシステムの悩みの種です。そのため、新しいメッセージバスを設計する際には慎重に言語を選びました。Goは 低レイテンシを強調している ものの、私たちは懐疑的でした。「本当にGoを使えば実現できるのか？ もしできるならどうやって？」 このブログ記事ではGoのガベージコレクタを、どのように機能し（トリコロールアルゴリズム）、なぜ機能し（こんなに短いGCによる一時停止時間の実現）、そして何よりも、それが機能するのかどうか（GCによる
Java の GC について簡単に説明いたします。 GC はヒープやヒープサイズと密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明 Java プログラムが動作するとオブジェクトはメモリ上にロードされます。 大きなオブジェクトを使用したり、また、使用するオブジェクトの数が多ければ、その分メモリの使用領域は増加します。 そのまま、新しいオブジェクトをロードし続けると、Java が使用できるメモリ領域がメモリが一杯になります。 * 「 Java が使用できるメモリ領域 」、これをヒープ領域と言います。( ヒープ領域以外にも Permanent 領域が存在します。) メモリが一杯になると新しいオブジェクトをロードできず、プログラムを実行することができなくなります。 このような状態を回避するための仕組みが ガーベジ・コレクショ
GCの種類と方式について [2013-08-23] GCとメモリ情報の出力 [2013-07-10] HotSpot関連 [2013-01-31] チューニング（性能改善）関連 [2016-07-14] new GC overhead limit exceeded [2013-01-31] -XXオプションについて、有効は「+」、無効は「-」と指定する。 自分がどのVMで起動しているか確認する場合は「java -version」コマンド。 Java VMのデフォルト値はJava HotSpot VM Optionsを参考に。 また、JVM は「クライアントVM」か「サーバVM」かを実行時に指定できる。 上記は指定しなかった場合、OSによってデフォルト値が異なるので、デフォルト値がどうなっているかは以下を参照する。 ・サーバークラスマシンの検出 GCの種類と方式について JVMでは、「Sca
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