Performanz-Optimierungen in einem JEE-Großprojekt

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1 Groß und schnell Performanz-Optimierungen in einem JEE-Großprojekt Markus Liebelt Groß und Schnell Markus Liebelt Copyright 2011 MATHEMA Software GmbH 1

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3 3

4 Beispiele für Performance «Bei dichter werdendem Verkehr entwickelt sich zuerst zähfließender Verkehr. Eine Art Synchronisation zwischen den Spuren setzt ein. Ab 1500 bis 1800 Fahrzeugen pro Stunde und Spur wird der Verkehr dann instabil. Kommt es nun durch Unaufmerksamkeit, Überreaktionen und Spurwechseln zu weiteren Abbremsmanövern, ja sogar zu Stillstand, so entsteht eine Stauwelle, die sich rückwärts über die Straße bewegt.» 4

5 5

6 6

7 GCC DFS Definierte Hardware JSF1.2 EJB2.1 PI6.0 Anforder ungen 7

8 Service-Oriented Integration MBC POS: Application Integration DFS Common Components emb Autoline Other DMS DFS CoCo Vehicle Picture Supply (still not decided) PIT (Advantages Online or PIT smart) unspecified InitPit Session Product Selection GUI link PicSupply Service Car Configuration Service FS Metadata Service User Interface Product MasterData Service FS Product Service Stock Search Service Offering & Ordering FS Calculation Service Car Reservation Service FS Proposal Service Order Processing NewVehicle Service Monitoring & Reporting Export Order Supply Service Price Description Service Sales Process Queue Manager Service emb Message Interface Person Data Handling External Customer Storage Service Inbound Message Service Inbound Message Interface Inbound -Gateway Service Lead Management Outbound - Gateway Service Incoming Outgoing Mail Gateway Order Configuration Service DMS Order Supply Customer Query &Import Interface Lead Export Service Person & Lead Export Interface Configurator GCC DEX Export Stock Search Reservation Pre- Order GO Booking API Replication PPM Services PPM (Price and Product Masterdata) Price Description On Date Autoline Other DMS Integration Service to external system «external system» dependency Standardized Interface Interface realized outside MBC POS Responsible Component in MBC POS 8

9 Anforderungen 9

10 10

11 Problem: Wann ist die Performance schlecht? 11

12 1. Schritt: Anforderungen 12

13 2. Schritt: Testen der Erfüllung der Anforderungen Durchsatz mit gesetzter # User Lasttest mit definierter Umgebung Antwortzeit (wenn möglich) im Schnitt unter 3 Sekunden Lasttest Unsere Verantwortung vs. Daimler Verantwortung Nachweis der eigenen und fremden Zeiten 13

14 Ergebnis zweiter Schritt Modell für das Verständnis Lasttest Toolset samt Auswertung Modifikation des Loggings, um Zeiten ausweisen zu können Erstellung eines Log-Analyzers für Auswertungen 14

15 Lösung: Performancemodell Browser Netz WebCont. JSF EJB BFT Service PI Server PAI IS Polling Server Polling Client JDBC DB 15

16 Umsetzung: Messpunkte Damit die Performance gemessen und erklärt werden kann, müssen die Zeiten (an verschiedenen Stellen) erfasst werden: Browser: Messung über Loadrunner Netz: Differenz der gemessenen Zeiten JSF, EJB, Service: Logfile des Application Servers Hibernate: Fehlt bisher Datenbank: Datenbank Snapshots oder Traces Drittsysteme:?? 16

17 Messpunkte: App-Server Statt der statistischen Logs werden nun geloggt: Eintritt und Austritt in und aus jeder Schicht. Daten pro Zeile: Timestamp Session User Request-ID Fachliche Bedeutung Member 0-0 App-Server Logfile mbcinfo.log.bak.147 App-Server Logfile mbcinfo.log.bak.148 Session 4711 (User D0T00113) Request R Request R EJB Oom.doSomething.Stupid Pojo savesa App-Server Logfile mbcinfo.log.bak

18 App-Server Log Praxis 18

19 3. Schritt: Messen Durchführung Lasttest, dabei kontrollierte (und beherrschbare) Bedingungen. Beispiel: Dauertest immer nach Abschluss aller anderen Testarten, da dies regelmäßig den PI Server abschoss, der dann 1-2 Tage repariert werden musste. Abzug der relevanten Daten von der Umgebung, zentrale Bereitstellung Zeitnaher Abzug der Logfiles (nur <= 10 gleichartige Logfiles gehalten 19

20 Durchführung Lasttest 6 ¾ Stunden Performance- Mix == 2,63 GB Daten 20

21 4. Schritt: Analysieren Demo: HP Analyze Rohdaten Verfeinerung durch geschickte Auswahl und Kombination Demo: Log-Analyzer (eigenes Werkzeug) Rohdaten Overview, damit schon viele Aussagen möglich Varianten: Hierarchie, external Calls, Timeline, Wichtig: Mapping von fachlichen Testschritten auf technische Service-Calls 21

22 HP Analyze 22

23 Analyse Logfiles 23

24 Performance-Test unter Echtbedingungen 24

25 25

26 Unterstützung Fehleranalyse 26

27 5. Schritt: Feedbackloop mit Veränderung Vorgehensweise: Sammeln der Hot Spots Grobanalyse von mir, Feinanalyse durch erfahrene Entwickler Nachstellen, teils vermessen mit JProbe Analyse der Logs der Datenbank, Und nicht zu vergessen: Abstimmung / Abnahme durch den Kunden 27

28 28

29 29

30 Abstimmung mit Kunde 30

31 Weitere Möglichkeiten Untersuchung des Webclient: YSlow Untersuchung der VM-Parameter: IBM Pattern Modeling and Analysis Tool Beobachtung der Maschinen 31

32 YSlow für Webanalysen 32

33 IBM Pattern Modeling and Analysis Tool 33

34 34

35 35

36 Zusammenfassung Ohne Verständnis des aktuellen Verhaltens keine Chance, eine dauerhafte Verbesserung zu erzielen. Ein Performancemodell hilft in der Kommunikation mit anderen, aber auch in der Untersuchung Messpunkte sind wesentlich. Was man nicht messen kann, kann man nicht verbessern (DeMarco) Verständnis der Systemarchitektur ist entscheidend. Man muss alle Effekte über die bestehende Architektur erklären können, ohne das geht es nicht. Anforderungen des Kunden ausloten. Es gibt viele Stellschrauben, an manchen darf man nicht drehen. 36

37 Ressourcen: Werkzeuge Java Werkzeuge IBM ThreadAnalyzer (deprecated) IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java (TMDA) WAS 6.1 / die IBM JVM auch die Heap-Dumps auf ein SIGQUIT (Kill -3) -Xdump:heap -Xdump:heap:defaults:opts=CLASSIC+PHD Heap-Dumps haben wir mit MAT (Eclipse Memory Analyzer) untersucht. GC-Log Analyse IBM PMAT (IBM Pattern Modeling and Analysis Tool for Java Garbage Collector) Garbage Collection and Memory Visualizer Bei der WAS AdminConsole gibt es bei der JVM eine Check-Box für 'Verbose garbage collection als Voraussetzung 37

38 Ressourcen II: Werkzeuge (II) Performancetest SiteScope: läuft auf gesondertem Server, fragt über Schnittstellen Performancedaten von Appservern, Webservern usw. ab Wily Introscope läuft direkt auf dem Appserver, kann sich (auch) in die JVM einklinken. (War bei uns instabiler) HP Loadrunner und Analyzer für Durchführung und anschließende Analyse der Tests Selbstgeschriebene Ruby-Skripte für die Analyse Google Timeline für graphische zeitliche Darstellung 38

39 Ressourcen III: Bücher The art of application performance testing ( ) High Performance Web Sites ( ) siehe Even Faster Web Sites ( ) Java Performance (Mai 2011, ) Java Performance Tuning (Mai 2003, ) Java Enterprise Performance (Dez 2010, ) Siehe Anfrage 39

40 Ressourcen IV: Artikel Millsap: Thinking Clearly About Performance, Part 1 (Communications of the ACM, 9/2010) Millsap: Thinking Clearly About Performance, Part 2 (Communications of the ACM, 10/2010) Smaalders: Performance Anti-Patterns, (ACM Queue, 2/2006) Smith, Williams: Software Performance Engineering: A Tutorial Introduction (gefunden bei der Computer Measurement Group, 40

41 Mitgearbeitet haben Nicht nur im Projekt, sondern auch tatkräftig an der Vorbereitung des Vortrags 41

42 Fragen? Vielen Dank! Groß und Schnell Markus Liebelt Copyright 2011 MATHEMA Software GmbH 42

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