Diagnostic performances

Diagnostic performance Claude Falguière Geneva JUG le 12 Octobre 2011 JUGL Lausanne le 13 Octobre 2011 1vendredi 14 octobre 2011

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Claude Falguière @cfalguiere Technique 3vendredi 14 octobre 2011

4vendredi 14 octobre 2011

Faux ami 1 La dream Team X est performant Y est performant Z est performant => Mon système est performant 5vendredi 14 octobre 2011

Sprint ou marathon ? 6vendredi 14 octobre 2011

Bus RATP Vitesse ou charge ? Modèle Fiat 500 Modèle Simlocker 7vendredi 14 octobre 2011

Faux ami 2 C’est du bon sens ! 8vendredi 14 octobre 2011

User expe!ence 9vendredi 14 octobre 2011

Subjectif Complexité supposée Ordre dafﬁchage Stabilité 10vendredi 14 octobre 2011

Logique mais souvent Nombreux composants Interactions complexes Caches Contre-intuitif Mécanismes correctifs 11vendredi 14 octobre 2011

Faux ami 3 Avec le cloud ﬁni les problèmes 12vendredi 14 octobre 2011

Essentiellement du scale out Dʼautres problèmes liés à la mutualisation (latence I/O) Coût de la montée en charge 13vendredi 14 octobre 2011

S(t)imuler 14vendredi 14 octobre 2011

Quels vont faire les utilisateurs en production ? 16vendredi 14 octobre 2011

Les volumétries ? Les dimensionnements ? 17vendredi 14 octobre 2011

Les risques à vériﬁer ? Les critères à mesurer ? 18vendredi 14 octobre 2011

Qui ? Quoi ? Où ? Quand ? Combien ? Comment ? Pourquoi ? 19vendredi 14 octobre 2011

Qui ? 20vendredi 14 octobre 2011

Qui ? Quoi ? Consultations Paie Recherche complexe 21vendredi 14 octobre 2011

Qui ? Quoi ? 22vendredi 14 octobre 2011

Combien ? Quand ? Quelle heure ? Quel jour ? Pics 23vendredi 14 octobre 2011

Pourquoi ? Les enjeux Les coûts 24vendredi 14 octobre 2011

Pourquoi ? Temps de réponse et Disponibilité, Stabilité GALERIEopWEG Robustesse Vieillissement Résistance à leffet Twitter Consommation de ressources 25vendredi 14 octobre 2011 G

STRATEGIE DE TEST POURQUOI ? Que veut on évaluer ? Quels sont les enjeux ? QUOI ? COMBIEN ? Combien d utilisateurs ? Combien de temps ? Quel pro l de charge ? COMMENT ? Environnement requis ? Jeux de données? 26vendredi 14 octobre 2011

Représentativité 27vendredi 14 octobre 2011

représentativité Le résultat du test dépend totalement des scénarios déﬁnis et de leur implémentation 19 28vendredi 14 octobre 2011

représentativité Le résultat du test dépend totalement des scénarios déﬁnis et de leur implémentation Garbage In → Garbage Out 19 28vendredi 14 octobre 2011

Les biais 19 29vendredi 14 octobre 2011

Les biais temps de réponse = 0,2s Garbage In Garbage Out 19 30vendredi 14 octobre 2011

Les biais Martineric Vrai vie Test en éprouvette 31vendredi 14 octobre 2011

Les biais Biais Martineric Nombre, Durée, Comportement 32vendredi 14 octobre 2011

Le Jeu Trouvez des biais Trouvez des biais qui qui rendront le rendront le résultat résultat meilleur plus mauvais 33vendredi 14 octobre 2011

Volumétries 34vendredi 14 octobre 2011

Structure des données 35vendredi 14 octobre 2011

Gestion des erreurs Bref ... pas facile 36vendredi 14 octobre 2011

Cumulus 37vendredi 14 octobre 2011

DEV OPS 38vendredi 14 octobre 2011

Si vous avez un marteau tout ressemble à un clou 40vendredi 14 octobre 2011

Donʼt shoot in the dark 41vendredi 14 octobre 2011

travailler ensemble ? 42vendredi 14 octobre 2011

Et chez vous ? 45vendredi 14 octobre 2011

Partager 46vendredi 14 octobre 2011

Ne pas chercher au hasard 47vendredi 14 octobre 2011

Ne pas chercher au hasard La pêche aux infos ... 48vendredi 14 octobre 2011

Explicitez vos hypothèses et votre démarche 49vendredi 14 octobre 2011

LaScène de Crime 53vendredi 14 octobre 2011

Investigations 59vendredi 14 octobre 2011

Que fait ce système ? 60vendredi 14 octobre 2011

Comment ça marche ? 62vendredi 14 octobre 2011

Jusque là tout va bien 68vendredi 14 octobre 2011

Mesurer Ce que vous mesurez doit servir - à bâtir des hypothèses - à conﬁrmer des hypothèses Est ce que le réseau est surutilisé ? Est ce que je passe du temps côté client ou serveur ? 70vendredi 14 octobre 2011

Dresser le bilan 71vendredi 14 octobre 2011

Gagnez du temps 79vendredi 14 octobre 2011

Série Chronologique Et sa distribution 80vendredi 14 octobre 2011

Quelques mauvais temps isolés Temps très variables Bimodale !? ... 81vendredi 14 octobre 2011

Douter 82vendredi 14 octobre 2011

Latences 83vendredi 14 octobre 2011

Toujours vérifier MAN 150 Mb 84vendredi 14 octobre 2011

Toujours vérifier et prouver vos dires test JMeter sur place MAN ? 150 Mb débit < 2Mb 85vendredi 14 octobre 2011

Toujours vérifier 2Mb 86vendredi 14 octobre 2011

Patterns 87vendredi 14 octobre 2011

La rançon du succès 89vendredi 14 octobre 2011

- Se produit sous charge - Affecte tous les use cases Conﬁrmation Accroissement de l’usage sur une longue période Trouver les limites atteintes - time outs - ressources saturées 91vendredi 14 octobre 2011

Les limites physiques Memory bound : ressource non partageable → erreur quand plus de ressources CPU bound : ressource en time sharing → partage excessif, lenteur Network bound : ressource en time sharing → idem + retry et écroulement 92vendredi 14 octobre 2011

Les Quotas ulimit, hyperviseurs, shaping réseau, les licences ... Mutualisation de ressources, Réserver des ressources au système, Priorisation de service, Facturation 93vendredi 14 octobre 2011

Les Limites configurables Conﬁguration mémoire de la JVM (-Xmx) Tailles limites de pool Tailles limites de caches Nombre dʼinstances, de connexions ... 94vendredi 14 octobre 2011

- Se produit sous charge - Affecte tous les use cases - Souvent écroulement après un pic de charge Résolution Trouver la bonne conﬁguration - utilisation optimale du CPU et pas plus - vmstat (runnable) 97vendredi 14 octobre 2011

Le régime restrictif 98vendredi 14 octobre 2011

- Se produit sous charge - Affecte tous les use cases Conﬁrmation Saturation de limites conﬁgurées mais pas des limites matérielles Résolution Lever ces limites 99vendredi 14 octobre 2011

dimensionnement La limite logicielle est préférable à l’écroulement 100vendredi 14 octobre 2011

Comment dimensionner ? Dimensionnement par tests de charge - respecter le modèle de charge de l’utilisateur Inﬂuence de la vitesse des utilisateurs - attentes sur le serveur Web ou le container Web Inﬂuence des jeux de données - attentes de la base de données 101vendredi 14 octobre 2011

dimensionnement Tout ce qui rentre doit ressortir … en moyenne Le nombre d’actifs est déﬁni par la taille du pool Les ﬁles d’attente régulent les variations de débit 108vendredi 14 octobre 2011

Cohérence plutôt que Rock StarS 109vendredi 14 octobre 2011

L emprunt à durée indéterminée 111vendredi 14 octobre 2011

- Se produit avec le temps même à faible charge - Affecte tous les use cases - Les indicateurs se dégradent progressivement Résolution Trouver la fuite ... - Tester les use case isolément, la fuite est souvent liée à un scénario particulier - Certains outils d’introspection détectent les fuites de connexion sur les pools 113vendredi 14 octobre 2011

Mémoire Connexion non rendue au pool Thread bloqué 114vendredi 14 octobre 2011

Les pseudo fuites ... aka les caches Evaluer lutilité : thrashing, jamais relus Utiliser un vrai cache : durée de rétention, recyclage Weak reference, soft reference 115vendredi 14 octobre 2011

La voie unique 116vendredi 14 octobre 2011

- Très faible consommation de ressources - Temps très longs (time-outs) - Affecte particulièrement certains use cases et à faible charge Conﬁrmation Trouver le lock Provoquer le lock - test à 2 utilisateurs synchronisés → 1 des 2 est deux fois plus long 119vendredi 14 octobre 2011

Java → Thread Dump + outil danalyse (MAT, JCA, HealthCenter, Samourai) Evaluer les portées des synchronized Attention aux variables communes (données et compteurs applicatifs) BD → voir les outils de DBA 120vendredi 14 octobre 2011

La chaise musicale 121vendredi 14 octobre 2011

Utilisation par plusieurs threads de variables de classe non multi-thread safe (formatters) 123vendredi 14 octobre 2011

- Erreurs dincohérence - Affecte plus certains use cases - A faible charge - Instabilité Conﬁrmation Provoquer le problème - test synchronisés → 1 des 2 est en erreur ... si vous avez de la chance 124vendredi 14 octobre 2011

Très difﬁcile à identiﬁer Causes courantes : - Optimisations sauvage des synchronized pour régler des problèmes de performance - Caches et compteurs applicatifs mal gérés - Formatters Solutions possibles : → Thread Local, synchronized, volatile 125vendredi 14 octobre 2011

- localisé sur un use case - variations dans un use case Préciser le scénario - donnée en cause - volumes / répétition - scénario alternatif 128vendredi 14 octobre 2011

Que dis cette bimodale ? 129vendredi 14 octobre 2011

Que dis cette bimodale ? Comportement différent selon les Plusieurs cas sous instances le même use case mesuré Lock Cache 130vendredi 14 octobre 2011

Patience et longueur de temps ... 131vendredi 14 octobre 2011

Le processus Dresser le bilan → Comprendre où ça se passe à peu près Mesurer ce qui permet - de choisir un pattern - de comprendre la cause Eliminer des hypothèses Ne pas choisir une vérité trop rapidement Boucler 133vendredi 14 octobre 2011

Conclusion . 134vendredi 14 octobre 2011

Priorités Fonctions Robustesse Stabilité Rapidité 135vendredi 14 octobre 2011

Tester (s’entraîner) 136vendredi 14 octobre 2011

Surveiller Monitorer autodiagnostic journaux, alertes Anticiper ≠ planiﬁer 137vendredi 14 octobre 2011

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