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Réduire la consommation CPU due à la collecte des déchets

La consommation CPU peut être réduite grâce à des méthodes innovantes pour la collecte des déchets. Découvrez comment cela est possible !

## Les cinq stratégies efficaces pour optimiser la performance des applications et réduire les coûts d’hébergement

Tous les langages de programmation modernes tels que Golang, Node.js, Java, .NET, Python, etc. effectuent une collecte automatique des déchets afin de supprimer les objets non référencés de la mémoire. Bien que cette collecte automatique des déchets offre un certain confort aux développeurs, elle peut avoir un coût : une consommation excessive du processeur. Les cycles constants consacrés à la collecte des déchets entraînent deux effets secondaires :

  • Dégradation des performances de l’application : étant donné que les cycles du processeur sont constamment dirigés vers la collecte des déchets, les performances globales de l’application seront affectées.
  • Augmentation des coûts d’hébergement cloud : cela augmente vos coûts d’hébergement cloud. Dans le but de réduire les coûts d’hébergement cloud, Uber a récemment ajusté sa collecte des déchets pour réduire l’utilisation du processeur.
  • Dans cet article, nous nous penchons sur cinq stratégies efficaces qui peuvent aider à atténuer ce problème, permettant aux développeurs d’optimiser les performances de l’application et de limiter l’impact sur les dépenses d’hébergement.

    Pour optimiser les performances d’une application et réduire la consommation du processeur liée à la collecte des déchets, il existe plusieurs stratégies. La première consiste à utiliser un logiciel spécialisé pour gérer la mémoire. Ces outils surveillent la mémoire et libèrent les objets non référencés avant que le système ne le fasse automatiquement. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

    Une autre stratégie consiste à utiliser des outils pour profiler le code et identifier les objets qui sont stockés dans la mémoire et qui ne sont plus utilisés. Ces outils peuvent également aider à trouver des bogues qui peuvent entraîner une fuite de mémoire et à éliminer les objets non référencés.

    Enfin, il est possible d’utiliser des outils pour surveiller le comportement des applications et analyser leur utilisation de la mémoire. Ces outils peuvent aider à identifier les applications qui consomment beaucoup de mémoire et à prendre des mesures pour réduire leur consommation. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

    Source de l’article sur DZONE

    As the author of GCeasy – Garbage collection logs analysis tool, I get to see a few interesting Garbage Collection Patterns again and again. Based on the Garbage collection pattern, you can detect the health and performance characteristics of the application instantly. In this post, let me share a few interesting Garbage collection patterns that have intrigued me.

    1. Healthy Saw-tooth Pattern
    Fig 1: Healthy saw-tooth GC pattern

    You will see a beautiful saw-tooth GC pattern when an application is healthy, as shown in the above graph. Heap usage will keep rising; once a ‘Full GC’ event is triggered, heap usage will drop all the way to the bottom. 

    Source de l’article sur DZONE

    Java is a general-purpose language that follows the object-oriented programming style with a Write-Once-Run-Anywhere approach to development. It was designed for an interface with Internet-enabled devices, and over the course of the last two decades, this particular design choice has ensured Java’s relevance in the developer community.

    Even now, in 2019, Java is ubiquitous and often used to develop virtually everywhere and on every platform; from smartphones and Android devices to websites, video games, cars, and even IoT devices.

    Source de l’article sur DZONE