Websphere Performance Tuning

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1 Websphere Performance Tuning Mirko Novakovic Hamburg,

2 Agenda Performance Tuning Grundlagen Analyse und Tools Tuning Best Practises

3 Performance - Werte und Maßeinheiten Die Performance ist ein Maß für das Zeitverhalten eines Softwaresystems Performance ist definiert durch die Indikatoren Antwortzeit (response time) und Durchsatz (throughput) Bei Java SE Systemen ist die Antwortzeit der Kernindikator für die Performance bei Java EE Systemen kann der Durchsatz entscheidend sein. Antwortzeit und Durchsatz können gegensätzliche Anforderungen sein.

4 Performance - Antwortzeit Die Antwortzeit ist die gemessen Zeit zwischen Absenden der Anfrage (request) und vollständigen Empfang der Antwort (response) Die Antwortzeit wird in Sekunden oder Millisekunden gemessen Die Antwortzeit bei Java EE Anwendungen ist die End-to-End Antwortzeit, die der Benutzer erfährt (t) Der Percentile Graph gibt die prozentuale Verteilung der Antwortzeiten an

5 Performance - Durchsatz Der Durchsatz ist definiert durch die Anzahl von Anfragen (requests), die ein System pro Zeiteinheit verarbeiten kann Bei webbasierten Systemen wird der Durchsatz den Einheiten Pageimpressions pro Sekunde oder Requests pro Sekunde gemessen Eine weitere Einheit kann die Anzahl der Transaktionen oder Eine weitere Einheit kann die Anzahl der Transaktionen oder Datenbankabfragen pro Sekunde sein insbesondere bei Batch Systemen

6 Zusammenhang Antwortzeit und Durchsatz Antwortzeit gegen Durchsatz Antwortzeit gegen Anzahl Benutzer

7 Tuning Bereiche Java SE und Java EE View Technologien Swing, AWT, Applet, WebStart JSP, JSTL, Taglibs XML, XSL, FOP Web Frameworks (Struts, JSF, WebWork) Business Logik EJB (Session, Entity, MessageDriven) Leightweight Container (Spring, Picocontainer, Avalon) OR Mapper (Hibernate, TopLink) POJOS Backend Connections JDBC JMS J2C

8 Beteiligte Systeme bei Java SE und Java EE Webserver (Apache, IIS, iplanet) Applikationsserver (WebSphere, Weblogic, JBoss) Datenbanken (Oracle, DB2, MySQL) Legacy Systeme (IMS, CICS, SAP, Siebel) Externe Komponenten Netzwerkkomponenten (Router, Switches, Firewalls, Latency) Maschinen Resourcen (CPU, IO, Memory)

9 Komplexität führt zu Kommunikationsproblematik

10 Lösung: Application Performance Management High Level - System Sicht Detect Betrieb 24x7 Monitoring der Java Anwendung und Infrastruktur Frühzeitige Erkennung von Performance und Stabilitäts Problemen Problembereich eingrenzen können SLA Reporting Detail - Source Code Sicht Diagnose Resolve Test Entwicklung Diagnostizieren des Problems unter realen Bedingungen Geringer Overhead für Diagnose unter Last JVM Übergreifende Metriken (AppServer, etc.) Eingrenzung des Problems auf Klassen oder Komponentenebene Beheben des Performance oder Stabilitäts Problems Profiling und Analyse des Problems bis auf Zeilen- bzw. Codeebene Finden von Memoryleaks oder Ressource Problemen

11 Diagnose und Profiling Informationen Performance Informationen der Anwendung Blackbox Sicht Antwortzeitverhalten, Performance Informationen der Anwendung Whitebox Sicht Methoden Durchlaufzeiten, Heap Snapshot, Objekterzeugungen, Applikationsserver Statistiken Connection Pool, Thread Pool, EJB Statistiken, Servlet Statistiken, JVM Statistiken Heap Statistiken, GC Informationen, System Informationen CPU, Memory, IO, Netzwerk, Datenbank/Legacy Informationen Indizes, Caching, Zugriffoptimierungen, IMS Queues,

12 Statistik: Performance Probleme von Java Anwendungen 1. Memory Leaks 2. Datenbank Anbindung 3. Garbage Collection Ineffektiver Code Netzwerk Problem

13 Analyse und Tools

14 Performance Tuning Prozess (1) 1. Anforderungen an Performance und Verfügbarkeit definieren 2. Performance und Verfügbarkeit messen (Benchmarking) 3. Messung analysieren 4. Tuningmaßnahmen und Hypothesen aufstellen und priorisieren 5. Maßnahme mit höchster Priorität umsetzen 6. Schritt 2-5 wiederholen bis Anforderungen erfüllt

15 Performance Tuning Prozess (2) Benchmark etablieren Identifikation fachlicher Anwendungsfälle Basis für die Verskriptung der Lasttests und das Profiling Realistische Szenarien in Abstimmung mit der Fachabteilung Identifikation kritischer Schnittstellen Legacy Systeme DB Zugriffe Externe/Interne WebServices Optimal: Automatisierung (Ant, CruiseControl, Maven, etc.)

16 Lasttest Tools JMeter (1) 100% Java Lasttesttool von Apache Sampler nicht nur für http -> Perl Skripte, RMI, IIOP, Datenbank Queries, SOAP, FTP, OpenSource Einfache Erweiterung für spezielle Umgebungen Ant Tasks für Steuerung und Reporting Alternativen: Mercury Loadrunner, Segue SilkPerformer, Grinder 3

17 Lasttest Tools JMeter (2) Entwickelt Lasttest mit JMeter (Grafische Oberfläche) Erzeugt Test-Skript

18 Lasttest Tools JMeter (3) Die Darstellung der Auswertung erfolgt grafisch oder in Tabellenform

19 Problemfelder Memory Leaks OutOfMemoryError Anwendungsfehler durch Loitering Objects Hoher Speicherbedarf der Anwendung Fragmentierung des Heaps durch pinned Objects Cycling Objects/Garbage Collection Anwendung erzeugt viele kurzlebige Objekte Einstellungen der JVM Performance Engpässe Ineffektiver Code oder Nutzung von APIs Datenbankzugriffe

20 Commandline Tools (1) -verbose:gc Commandline Parameter Erzeugt GC Informationen nach stdout -Xverbosegclog:<FILE> Erzeugt GC Informationen nach stdout <AF[5]: Allocation Failure. need 32 bytes, 286 ms since last AF> <AF[5]: managing allocation failure, action=1 (0/ ) (247968/248496)> <GC(6): GC cycle started Tue Mar 19 08:24: <GC(6): freed bytes, 31% free ( / ), in 25 ms> <GC(6): mark: 23 ms, sweep: 2 ms, compact: 0 ms> <GC(6): refs: soft 1 (age >= 4), weak 0, final 0, phantom 0> <AF[5]: completed in 26 ms>

21 Commandline Tools (2) IBM Trace Funktionalität -Dibm.dg.trc.print=st_verify Analyse von Pinned Objects GC(VFY-SUM): pinned=79(classes=2/freeclasses=0) dosed=85 movable=4609 free=1886 GC(VFY-SUM): freeblocks: max=37080 ave=184 (347384/1886) GC(VFYAC-SUM): freeblocks: max=94504 ave=7389 (347328/47) -Dibm.dg.trc.print=st_terse Analyse der Objekte vor und nach GC *DH(1)* 0x a x0x50 java.util.hashmap$entry[16] *DH(1)* 0x a x0x20 *DH(1)* 0x100632b4 a x0x18 "float" *DH(1)* 0x100632cc a x0x30 *DH(1)* 0x100632fc a x0x10

22 IBM Garbage Analyser (1) IBM Pattern Modeling and Analysis Tool for GC IBM alphaworks Produkt Grafische Analyse der verbose:gc Ausgaben Ermitteln der prozentualen und absoluten Zeiten für Marc Sweep Compact GC Ermitteln von Heap Statistiken

23 IBM Garbage Analyser (2)

24 IBM Heapdump (1) Erzeugen eines Heapdumps Explizit (kill -3 oder WebSphere DrAdmin Utility) JVM Triggered (OutOfMemoryError) Analyse der Objekte im Heap Größe von Caches, Session, etc. Analyse von Memory Leaks Steuerung über Environment Variablen IBM_HEAPDUMP=true IBM_HEAPDUMP_OUTOFMEMORY=true IBM_HEAPDUMPDIR=<DIRECTORY> IBM_HEAPDUMP_TEXT=true

25 IBM Heapdump (2) // Version: J2RE IBM AIX build cadev x <LF:42 map> [388832] byte[] 0x302cf0e0 <LF:0 map> [304] class HeapConsume 0x302cf210 <LF:42 map> [50232] byte[] 0x302db648 <LF:0 map> [128] sun/misc/launcher$appclassloader...(more data)... // Breakdown - Classes: 321, Objects: , ObjectArrays: 486, PrimitiveArrays: 1447 // Meta-data - NullRefs: , Mark(m): , Alloc(a): 0, Dosed(d): 13, Pinned(p): 0, MultiPinned(P): 0 // EOF: Total Objects,Refs(null) : , (1797)

26 IBM Heap Analyser (1) IBM Heap Analyser IBM alphaworks Produkt Grafische Analyse der IBM Heapdumps Binär Text Automatische Identifikation potentieller Memory Leaks Alternative: JProbe Memory Debugger Einlesen von IBM Heapdumps im Textformat möglich Mächtiges Analysewerkzeug

27 IBM Heap Analyser (2)

28 JProbe Überblick JProbe Suite JProbe Profiler (Laufzeitanalyse) JProbe Memory Debugger (Speicherverhalten) JProbe Coverage (Codeabdeckungsanalyse) Existiert schon lange, hoher Bekanntheitsgrad Alternativen: WSAD (Hyades), JProfiler, YourKit

29 JProbe Architektur JProbe Suite basiert auf einheitlicher Architektur JProbe Console JVM Protocol over TCP / IP Connection Manager Analysis Engine Java Anwendung JVM JProbe Console (jpprofiler, jpmemorydebugger, jpcoverage) JProbe Analysis Engine (jplauncher) JVMPI (JVMTI in Version 7)

30 JProbe Profiler JProbe Profiler Callgraph Hotspot Analyse Bis auf Zeilenebene

31 JProbe Memory Debugger JProbe Memory Debugger Memory Leaks Cycling Objects GC Object Creation IBM Heapdump Import

32 Tivoli Performance Viewer (1) Seit WebSphere 6 in Admin Console integriert

33 Tivoli Performance Viewer (2) Application Statistics Servlet Response Times EJB Methoden Response Times WebSphere Runtime Statistics Thread Pools Database Connections Pools System Statistics CPU Utilization

34 Tivoli Performance Viewer (3) Advisor Hinweise zum Tuning des Systems auf Basis der TPV Statistiken Ergebnisberichte Servlets EJBs/EJB-Methoden Verbindungs- und Threadpools Leistungsmodule Charts- und Performance Daten zu CPU, Memory, WebSphere Ressourcen und Applikationen

35 PerformaSure Architektur

36 PerformaSure Tag&Follow

37 PerformaSure Überblick Bytecode Instrumentierung für wenig Overhead 3%-10% je nach Details und Zeitintervall Agenten für Java, http-server und System nexusctl Commandline Utility Starten und Stoppen von Messungen Konfiguration der Messung mit identischer Funktionalität wie Workstation Alternativen: Wily Introscope, ITCAM

38 Tuning Best Practises

39 Allgemein (1) System und Entwicklung müssen zusammenarbeiten Oft unterschiedliche Umgebungen Verständnis für das System fehlt bei Entwicklern Anwendungsarchitektur hat Auswirkungen auf das Systemdesign Managebarkeit von Anwendungen einfordern! Performance/Memory als Architektur- und Designtreiber Immer hohe Priorität, langsame oder instabile Anwendungen habe keine Akzeptanz Fokus auf diese Treiber in einer frühen Phase Definition von messbaren Zielen wichtig Die Applikation sollte korrekt funktionieren, bevor sie getuned wird Bugfixing/Weiterentwicklung und Tuning stören sich gegenseitig Konzentration auf Tuning, nicht auf Bugfixing Inkrementelle Vorgehensweise in kurzen Intervallen mit ständigem Tunen trotzdem möglich Sauberes Design und intensive Verwendung von Schnittstellen vereinfacht das Tuning Kapselung Methoden/Algorithmen/Zugriffe hinter definierten Schnittstellen Macht die Implementierungen austauschbar, wenn diese Probleme verursachen

40 Allgemein (2) Tuning entspricht einem Refactoring Automatisierte Testfälle vor dem Tunen zum Verifizieren der Funktionalität Messung des Erfolgs der Maßnahme durch Profiler Verifikation der Performance-Zahlen durch ständige Lasttests früh in der Entwicklungsphase (auch schon Prototypen) Pre-Production und Production oft zu spät Vermeintliche Kleinigkeiten können unter Last zu Hotspots werden Fokus immer auf Hotspots, kein Verzetteln in Details Oft hoher Aufwand in Detailtuning, was in keinem Verhältnis zum Gewinn steht Effektives Produktionsmonitoring für Performance/Memory

41 Skalierbarkeit (1) Ziele von Skalierung Parallelisierung von Prozessen für höheren Durchsatz Ausschalten des Single-Point-of-Failure für bessere Verfügbarkeit Horizontales Clustering Mehrere JVM Instanzen (Application Server) auf mehreren physikalischen Servern Skalierung für Failover und/oder Performance möglich Vertikales Clustering Mehrere JVM Instanzen (Application Server) auf einem physikalischen Server Bessere Auslastung der CPUs und optimale Heap Konfiguration Load-Balancing Verteilung von Anfragen (JMX, RMI, HTTP) auf verschiedene Application- oder Webserver basiert aus IP, User, Content, Auslastung, etc. Sticky Sessions für Load-Balancing ohne Failover für maximale Performance

42 Skalierbarkeit (2) WebSphere Edge Components Load Balancer Caching Proxy

43 Performance Übergreifend Java SE / EE Logging Verwenden eines Logging-Frameworks Abfragen des Logging-Levels vor dem Erstellen der Log-Nachricht Minimales aber richtiges Logging in Produktionsumgebungen Kein System.out.println Verwenden von Frameworks Oft schon gute Performance Richtige Verwendung! JMX für Management und Monitoring nutzen In WebSphere deklarativ über XML möglich In zos Umgebung bei mehreren Servants unumgänglich! (multicall)

44 Performance Datenbank Minimierung der Anzahl an Zugriffen DB oft auf anderen Rechnern Caching auf Resultset-Ebene (oder logische Anwendungsebene darüber) aber nicht direkt JDBC-Resultsets (Offene Cursor) Nutzung von Prefetch-Möglichkeiten Verwendung von Frameworks an Stelle von eigenen JDBC-Zugriffen Oft Caching-Möglichkeiten umsonst dabei Meistens schon sehr gute Performance Nutzung von Connection Pooling WebSphere DataSource Optimierung der Größe Optimieren der SQLs und Indizes Analyse des Anwendungsverhaltens DBA einschalten! Spezifische JDBC Treiber Optimierungen Nutzen

45 Performance Java EE (1) HTML Bilder/CSS/JavaScript/statisches HTML vom Webserver, nicht vom Application Server Zippen am Webserver einstellen, wenn Leitungskapazität ein Problem ist Auslagern von JavaScripts/Style-Informationen in Dateien um Caching der Browser zu nutzen, dynamisch erzeugte HTMLs klein halten Edge Server Caching Proxy verwenden JSP Caching teurer JSPs oder Teile davon mit WebSphere Dynamic Caching WebSphere Dynamic Caching unterstützt auch Struts und Tiles Zerlegung einer JSP, wenn Teilelement teuer und dieses gecached werden kann Saubere Kapselung in Custom Tags vereinfacht oft das Performancetuning XSL Template-Caching und -kompilierung bei Verwendung von Apache Xalan (XSLTC)

46 Performance Java EE (2) EJB Nutzung von Tuningfähikgeiten des Applicationservers (Prefetch, Isolation Level, etc.) Caching der EJB-Homes Wenn Entity-Beans nur für Datenbank-Zugriff, dann Lightweight-OR-Mapper verwenden Minimierung der Remote-Aufrufe Servlets Max. Anzahl Threads beachten (abhängig von Plattform) Vermeiden von synchronized in Servlets oder aus Servlets heraus Wenn Webserver Zippen der Ausgabe zur Minimierung der Leitungsbelastung nicht kann, dann zentral implementieren (z.b. durch Filter), Abwägen Leitung vs. Prozessor Redirects sind langsamer als Forwards, da der Browser einen neuen Request auslöst (Verzweigen innerhalb der Webapplikation oder Kontext-übergreifend) Bei Verwendung der WebSphere Command Framework API auch Command Caching möglich

47 Performance Java EE (3) HTTP-Session Keine großen Objektbäume in Session speichern, zu große Sessions verhindern Optionen zur Skalierbarkeit Kapselung des Zugriffs an zentraler Stelle Explizites Invalidieren der Session (nicht auf Timeout verlassen) Session-Timeout-Intervall möglichst klein halten Verwendung von transient für reproduzierbare Daten bei serialisierbaren Sessions

48 Performance Caching (1) Caching auf allen Ebenen möglich Edge Server Caching Proxy Servlet/JSP result caching (WebSphere Dynamic Caching) Command Caching (WebSphere Dynamic Caching) DB Zugriff (OSCache, JBoss Cache) First Level: Caching im JDBC Treiber, auf ResultSet Eebene Second Level: Caching ganzer Objektbäume für Abfragen (Hibernate) Replikation der Daten im Cluster bei WebSphere Dynamic Cache und JBoss Cache möglich Caching in Abhängigkeit der JVM prüfen!

49 Performance Caching (2)

50 Memory Tipps (1) Erst Memory-Leaks fixen, dann Performance tunen Wiederholbarer, definierter Use Case, am besten automatisiert Unsystematisches Rumklicken in der Anwendung nicht sinnvoll Use Case durch Beobachten des Heaps/GCs verifizieren Sicherstellen, dass Leak vorhanden ist Heap-Größe bei Untersuchung möglichst klein halten Verringert die zu untersuchende Datenmenge Caches und Pools auf kleinen Wert beschränken schlechtere Antwortzeiten durch kleine Caches/Pools sind hier egal Caches werden oft fehlerhaft als Leak identifiziert Nicht immer möglich, z.b. bei parallelen Zugriffen und fehlerhaften Abbruch bei leerem Pool

51 Memory Tipps (2) HTTP-Session Use Case sollte so geschnitten sein, dass die HTTP-Session immer invalidiert wird Falls dies nicht möglich, Session Timeout sehr gering wählen Vor dem Debuggen sollte Session-Klasse bekannt sein Heap einer Anwendung dauernd überprüfen Einsatz von Monitoring-Tools Änderungen an den GC-Einstellungen auch immer unter Last verifizieren Was für einzelne Zugriffe gut ist, kann unter Last schlecht sein Auch eine Untersuchung von Allocation -Hotspots kann auf ein Memory Leak hindeuten

52 Memory Tipps (3) Symmetrien bei Anlegen von Referenzen schaffen Wenn eine Methode eine Referenz schafft, muß es eine geben, die diese wieder lösen kann Untersuchung des Speicherverhaltens an kritischen Punkten früh in der Entwicklung Verifizierung von Hypothesen Dokumentation der Schnittstellen Design by Contract : Was passiert mit übergebenen Objekten? In einer Referenz-schaffenden Methode auf die Methode zum Löschen der Referenz verzweigen Eingesetzte externe Frameworks müssen diesbzgl. verstanden werden

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