Profilage continu et efficient de verrous pour Java pour les architectures multicœurs

Continuous and Efficient Lock Profiling for Java on Multicore Architectures

• Auteur / Autrice : Florian David
• Direction : Gilles Muller, Gaël Thomas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 08/07/2015
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Didier Donsez, Jens Gustedt, Emmanuel Chailloux
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pascal Felber, Laurent Réveillère

Mots clés

Mots clés contrôlés

Java (langage de programmation)

Microprocesseurs multi-coeurs

Mots clés libres

Multicœur

Profilage

Verrou

Java

Machine virtuelle Java

Métrique

Multicore

Profiling

Résumé

Aujourd’hui, le traitement de grands jeux de données est généralement parallélisé et effectué sur des machines multi-cœurs. Cependant, les verrous peuvent sérialiser l'exécution de ces coeurs et dégrader la latence et le débit du traitement. Détecter ces problèmes de contention de verrous in-vitro (i.e. pendant le développement du logiciel) est complexe car il est difficile de reproduire un environnement de production, de créer une charge de travail réaliste représentative du contexte d’utilisation du logiciel et de tester toutes les configurations de déploiement possibles où s'exécutera le logiciel. Cette thèse présente Free Lunch, un profiler permettant d'identifier les phases de contention dues aux verrous in-vivo (i.e. en production). Free Lunch intègre une nouvelle métrique appelée Critical Section Pressure (CSP) évaluant avec précision l'impact de la synchronisation sur le progrès des threads. Free Lunch est directement intégré dans la JVM Hotspot pour minimiser le surcoût d'exécution et reporte régulièrement la CSP afin de pouvoir détecter les problèmes transitoires dus aux verrous. Free Lunch est évalué sur 31 benchmarks issus de Dacapo 9.12, SpecJVM08 et SpecJBB2005, ainsi que sur la base de données Cassandra. Nous avons identifié des phases de contention dans 6 applications dont certaines n'étaient pas détectées par les profilers actuels. Grâce à ces informations, nous avons amélioré la performance de Xalan de 15% en modifiant une seule ligne de code et identifié une phase de haute contention dans Cassandra. Free Lunch n’a jamais dégradé les performances de plus de 6% ce qui le rend approprié pour être déployé continuellement dans un environnement de production.

Today, the processing of large dataset is generally parallelised and performed on computers with many cores. However, locks can serialize the execution of these cores and hurt the latency and the processing throughput. Spotting theses lock contention issues in-vitro (i.e. during the development phase) is complex because it is difficult to reproduce a production environment, to create a realistic workload representative of the context of use of the software and to test every possible configuration of deployment where will be executed the software. This thesis introduces Free Lunch, a lock profiler that diagnoses phases of high lock contention due to locks in-vivo (i.e. during the operational phase). Free Lunch is designed around a new metric, the Critical Section Pressure (CSP), which aims to evaluate the impact of lock contention on overall thread progress. Free Lunch is integrated in Hotpost in order to minimize the overhead and regularly reports the CSP during the execution in order to detect temporary issues due to locks. Free Lunch is evaluated over 31 benchmarks from Dacapo 9.12, SpecJVM08 and SpecJBB2005, and over the Cassandra database. We were able to pinpoint the phases of lock contention in 6 applications for which some of these were not detected by existing profilers. With this information, we have improved the performance of Xalan by 15% just by rewriting one line of code and identified a phase of high lock contention in Cassandra during the replay of transactions after a crash of a node. Free Lunch has never degraded performance by more than 6%, which makes it suitable to be deployed continuously in an operational environment.