1. ～ネイティブな世界に注目して～
2011/11/14
末永 恭正 （ @YaSuenag ）

2. 自己紹介
すえなが やすまさ
 末永 恭正（@YaSuenag）
 NTT OSSセンタ勤務
◦ Javaの障害解析、Q&A対応
 合言葉は「Javaいい子だから！」
 hs_errログやコアの解析
 Javaとlibc、Linuxカーネルの間を行ったり来たり…
◦ たま～にOpenJDKのパッチ書いてます
 根っからのサンデープログラマー
◦ Object Pascal (Delphi) 大好き
◦ CとJavaも好き
◦ アセンブラも結構好き
 JavaOne歴：2年（2010 & 2011）

3. JavaOneで感じたこと
 求められるスキルの2極化 (EE vs SE)
◦ EE
 とりあえず「クラウド」
 とにかく「ポータビリティ」！
 EoD
対
◦ SE
極  とりあえず「並列化」
 マルチリンガル？なVMの実現
 VMの作りや動きを意識
 究極を目指すなら、マシンを意識した領域へ…
今回の注目ポイント！

4. まずは事例から…

5. みんなどうしてる？Tuning
 Twitterの場合
時間切れ

7. みんなどうしてる？Tuning
 Twitterの場合
!!!
java.lang.Integer (32bit)

8. みんなどうしてる？Tuning
 Twitterの場合
◦ GCのチューニングをきめ細かく実施
◦ GCコストを下げるため、VM内部のC++オブジェクト表現
（oop）まで意識
 クラスの継承関係やフィールドの型・数から、実際の消費メモリ
量を見積もり
メモリ負荷を考え抜いたチューニング

9. みんなどうしてる？Tuning
 Goldman Sachsの場合

10. みんなどうしてる？Tuning
 Goldman Sachsの場合
◦ hsdisを使ったディスアセンブル
http://wikis.sun.com/display/HotSpotInternals/PrintAssembly
スカラ演算…

11. みんなどうしてる？Tuning
 Goldman Sachsの場合
◦ ハードウェア関連情報のチェック
 キャッシュのミスヒット（CPUキャッシュ・TLBなど）
 etc…

12. みんなどうしてる？Tuning
 Goldman Sachsの場合
◦ Large Page

13. みんなどうしてる？Tuning
 Goldman Sachsの場合
◦ OSやハードウェアまで含む最適化
◦ JVMのハードウェア最適化を信頼しながらも、さらなる
ファインチューニング
 メモリアクセス
 命令コード
「ナノ秒レベル」のチューニング

14. ※GC以外
ななめ45°下から
チューニングポイントを
覗き見る

15. その１: Superword
 単純なベクトル化
 SSE / AVX命令を有効活用できるはず
◦ プロセッサの本領発揮！
 JDK7 RIにもUseSuperWordが存在するが、ベクトル化
の実装のみ

16. その１: Superword
①64bit転送→256bit転送
②スカラ演算→パックド演算
③ jj++ → jj +=4

17. その１: Superword

18. その２: Compressed String
 文字列内部表現をbyte配列で扱う
 SSE4の文字列処理系命令が使用される
 Java7のString switchで効果絶大！？
 OpenJDKには実装がありません…

19. その３: 細かいオプション
 OptimizeFill
◦ java.util.Arrays.fill()のような、単純な配列書き
込みループをVMの最適化済みメソッドの置換する
◦ JDK7 RIではSSE命令（MOVDQUなど）を使ったメモリ転
送命令に置換される
◦ サポートされるプリミティブ型のビット幅は32bitまで
/**
* Assigns the specified int value to each element of the specified array
* of ints.
*
* @param a the array to be filled
* @param val the value to be stored in all elements of the array
*/
public static void fill(int[] a, int val) {
for (int i = 0, len = a.length; i < len; i++)
a[i] = val;
}
 UseFPUForSpilling
◦ スタックメモリアクセスで浮動小数レジスタ（SSEの場合
はXMMレジスタ）を積極的に活用
◦ GPRを使い切るような、ローカル変数が多数登場する場合
に効果が見込める

20. その３: 細かいオプション

21. その４: ガリガリ書く！！
 ”Write Once, Run Anywhere” に敢えて逆行してみる

22. 低レベル好きエンジニアなら誰もが（？）気になる
C/C++ VS Java

23. 永遠の？テーマ：C vs Java
 去年もあったテーマ
2010 2011

24. 永遠の？テーマ：C vs Java
 内容：結構一般的な話
◦ 最適化手法
 C++の静的 VS Javaの動的
 実際に動きながらプロファイルできるのがJavaの強み
◦ メモリ管理
 mallocって、鬼速いわけではない（特にマルチスレッド環境）
 UseNUMA / UseCompressedOops / UseLargePagesでパフォーマ
ンスを上げられるかも
◦ 同時並行性
 C++はpthreadやboostでマルチスレッドが実現できるが、使うのが
なかなか大変
 Javaはカンタン
 java.util.concurrent
 Fork/Join
 バイアスロックで排他制御周りの性能向上まで見込める

25. 永遠の？テーマ：C vs Java
 で、どっちがいい？
!!!

26. 永遠の？テーマ：C vs Java
 評価軸
◦ パフォーマンス
◦ スケーラビリティ
◦ etc…
 ビジネス要素
◦ TCO
◦ ROI
◦ etc…
 保守
◦ アプリケーションの想定使用期限まで、技術的にサポート
が可能か？
関係者全員で合意をとりましょう！
～決めるのはアナタです～

27. Thank You!!

28. 今回使わせていただいた資料
 Everything I Ever Learned About JVM Performance Tuning at Twitter
https://oracleus.wingateweb.com/published/oracleus2011/sessions/37941/S37941_2408980.p
df
 Every Last Nanosecond: Tuning the JVM for Extreme Low Latency
https://oracleus.wingateweb.com/published/oracleus2011/sessions/20262/20262_Cho144249.
pdf
 From Java Code to Java Heap: Understanding the Memory Usage of Your
Application
https://oracleus.wingateweb.com/published/oracleus2011/sessions/24001/S24001_138281.pd
f
 Attack on Scaling: Methods and Tools for Eradicating Performance Bottlenecks
https://oracleus.wingateweb.com/published/oracleus2011/sessions/20580/20580_Cho156823.
pdf
 Blazing JVM Performance: Trends Fueled by the Latest Hardware and JVM
Optimizations
https://oracleus.wingateweb.com/published/oracleus2011/sessions/18540/S18540_2625060.p
df
 Java or C++: Practical Advice You Can Use
https://oracleus.wingateweb.com/published/oracleus2011/sessions/24029/S24029_239397.pd
f