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Is Terracotta’s BigMemory a big thing?

 
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转至http://www.kafka0102.com/2010/09/343.html

Terracotta最近推出了个新东西–BigMemory,使得Infoq上的这篇Terracotta’s BigMemory Aiming to Eliminate Garbage Collection for Java Caches文章引来长长的争论。像GigaSpaces、Infinispan等和Terracotta有竞争关系的商业或开源的对手,对BigMemory的诸多方面提出了疑问和质疑。如果BigMemory真的如Terracotta吹的那般好,那些竞争对手该情何以堪?就算它真的好,也要挑出它的不是,比如就有评论说现在都分布式年代了,还搞什么单JVM实例优化?暂且放下这些争论,看看BigMemory是个怎样的东西,值得大家如此大动神经。

JVM GC的问题可以说是“臭名昭著”,尽管现在一台服务器的内存可以动辄几十G到上百G,但单个JVM实例并不能充分利用硬件提供的内存资源,因为JVM内存容量越大,由GC带来的应用“暂停”现象就越明显。所以,通常单个JVM实例的内存容量要控制在一定范围内。这也使得,为了能有效利用机器的内存,一台机器会部署多个JVM实例。而对于需要大规模内存的Java应用,比如Cache系统,想不分布式都不行。

但Terracotta说了,他们的大多数客户并不需要分布式的Cache系统,单个Ehcache实例就够用了,只是客户们希望单个Ehcache实例能支持更大的内存容量,并且不要有性能问题。所以,BigMemory被创造出来了。BigMemory不是在JVM堆上分配内存的(off heap),内存的分配与回收不受GC控制,容量方面可以达到物理内存规模。因为BigMemory不是开源的,Terracotta没有透露出BigMemory的实现原理,但其使用文档指出,使用BigMemory需要配置MaxDirectMemorySize选项,并且其是100%Java开发的,所以BigMemory应该是基于DirectBuffer的。至于BigMemory的技术难度和复杂性,我还不好揣测,是不是通过DirectBuffer分配了一块大的ByteArray,然后有一套有效的堆外内存管理机制呢?

说说BigMemory的效果吧。以Ehcache为例,它原来支持两层store,即MemStore和DiskStore,MemStore的大小受限于GC影响,一般控制在(4G?,我有些记不清了,它的文档应该有说明的)以下为好;而DiskStore相比于MemStore,性能方面有百倍的差距,更适合做个备份。现在引入BigMemory后,Ehcache的Stroe就有三层:MemStore可以控制在较好的规模(比如2G),使得GC不会对应用服务产生严重的影响,并且能cache住大多数热的内容;BigMemory可以给出更大的容量,cache那些不是很热的内容,因为BigMemory保存的是对象序列化后的内容,所以对BigMemory管理的对象操作有个序列化和反序列化过程,使得BigMemory相比MemStore会有10倍左右的性能损失,但相比于分布式的cache读取,这些性能损失是已经很小了;而DiskStore,它就真的适合做个备份,以提升应用重启动时间。

如果Terracotta给出的数据和评测准确,我觉得BigMemory是个很不错的东西。即便是应用的分布式化盛行,但提升单个JVM的内存使用效果对很多场景还是很有价值的,君不见还有大公司热衷于mysql的单机优化吗?不知道是否会有有心人做出个通用的开源的BigMemory出来,甚至集成到JDK中,以造福Javaer们呢?

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