云原生JVM诊断和性能调优平台-在大数据领域的探索与实践
2019年7月20日
性能和安全
杨晓峰
京东零售数据中台数据基础平台部架构师
京东零售数据中台数据基础平台部架构师，领导智能化系统研发团队，OpenJDK Committer，在此之前曾领导 Oracle 北京 Java 核心类库等团队，参与或负责过 Java 8～11 核心类库等部分新特性的相关任务，目前专注于大数据基础架构、Java/JVM演进等技术领域。
  • 分享简介
    传统的JVM及其诊断工具，大多是针对长时间运行的单体式（Monolithic）应用场景，而云原生场景复杂、弹性、动态的JVM负载特点，对性能工作提出了更高的挑战，本讲将从大数据性能实践出发，分享如何在新场景下高效地进行性能诊断调优等工作。
  • 分享提纲
    1 云原生性能工作挑战
    2 系统架构：大数据平台性能服务架构与JVM解决方案
    3 案例：大数据典型JVM负载性能案例
    Q&A
  • 分享收益
    目标：
    在云原生场景中，传统JVM工具逐渐力不从心，本文将结合大数据平台案例，探讨新场景下JVM诊断与调优解决方案。

    成功要点：
    1. 系统性梳理，在云原生场景下，JVM性能工作的全新需求和痛点。
    2. 介绍大数据平台性能服务基础架构，并着重分享云原生JVM诊断与调优解决方案。
    3. 从大数据平台生产案例出发，分享典型大数据JVM负载性能调优实践。

    启示：
    如何克服云原生架构引入的复杂性
    重新审视新场景下JVM核心能力、工具与系统架构
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