WO2014171002A1 - メモリ管理方法、計算機及び記録媒体 - Google Patents

メモリ管理方法、計算機及び記録媒体 Download PDF

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WO2014171002A1
WO2014171002A1 PCT/JP2013/061567 JP2013061567W WO2014171002A1 WO 2014171002 A1 WO2014171002 A1 WO 2014171002A1 JP 2013061567 W JP2013061567 W JP 2013061567W WO 2014171002 A1 WO2014171002 A1 WO 2014171002A1
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WO
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data
attribute information
source attribute
memory
program
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PCT/JP2013/061567
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English (en)
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健一 井手上
元樹 小幡
博泰 西山
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3037—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a memory, e.g. virtual memory, cache
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2212/00—Indexing scheme relating to accessing, addressing or allocation within memory systems or architectures
    • G06F2212/70—Details relating to dynamic memory management
    • G06F2212/702—Conservative garbage collection

Definitions

  • the present invention relates to a memory management method, a computer, and a recording medium.
  • Application servers are generally Java (registered trademark),.
  • NET registered trademark
  • the memory usage in the execution environment is an important monitoring item. Therefore, the person in charge of the system constantly monitors the memory usage of the object, and performs measures such as memory tuning and system performance degradation or system down due to the memory usage as part of the operation work.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-151820 discloses a method for classifying generated objects for each application by calculating which application a shared object referenced by a plurality of applications belongs, and calculating a memory usage for each application. Is described.
  • a computer that generates data by executing a program from a storage device that stores a plurality of pieces of generation attribute information related to data and identification information included in the data in association with the generation source For each attribute information, the corresponding data is specified, the step of calculating the memory usage of the specified data, and the step of outputting the calculated memory usage to the interface are executed.
  • the memory usage to be used can be calculated for each of a plurality of generation source attribute information related to data.
  • FIG. It is a flowchart which shows the flow of the production
  • FIG. It is a figure which shows an example which provided the example of the program 113 in 1st Embodiment, and the origin attribute information ID storage area at the end of the data area of the program 113.
  • generation source attribute information total data 116 in 1st Embodiment is shown. It is a figure which shows the example of a screen display of the origin attribute information analysis data 117 in 1st Embodiment. It is a flowchart which shows the flow of the production
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an outline of an embodiment to which the present invention is applied, and shows an example of a method for storing an object and generation attribute information of the object.
  • a computer that executes a Java program in an object-oriented language will be described as an example. Therefore, a Java object will be described as an example.
  • object-oriented languages such as C # may be used. Is also applicable.
  • the present invention is not limited to the object language, but can be similarly applied to a computer that executes a program described in a script language such as JRRuby or Python, and a generated object is one of data.
  • the memory usage of an object generated for each application to be used can be grasped by using an application ID that is one of the generation source attribute information.
  • This is realized by storing source attribute information such as request related information, user related information, and source information related to object generation in a Java object.
  • the Java object includes a mark area 2, a klass area 3, and a data area 4.
  • the header area refers to the mark area 2 and the klass area 3.
  • the data area refers to the data area 4.
  • identification information for managing a plurality of generation source attribute information is inserted into an object generated during the operation of the program 113 operating on the Java virtual machine 104. As a result, the memory usage amount used by each source attribute information is calculated.
  • FIG. 2 shows a configuration of the computer 101 according to the first embodiment to which the present invention is applied.
  • the computer 101 has a CPU 102 and a memory 103.
  • a Java virtual machine (Java VM) 104 is executed on the CPU 102.
  • the Java virtual machine 104 executes the program (application) 113 on the memory, thereby inserting the program reading unit 105, the program execution unit 106, the object generation unit 107, the generation source attribute information ID generation unit 108, and the generation source attribute information ID.
  • a unit 109, a generation source attribute information recording unit 110, a generation source attribute information analysis unit 111, and a generation source attribute information output unit 112 are realized.
  • the memory 103 includes a program 113, a buffer 114, and a heap 118 stored on the memory 103.
  • the program reading unit 105 reads a program 113 stored on the memory 103.
  • the program execution unit 106 executes the read program 113.
  • the object generation unit 107 generates an object necessary for executing the program 113 in the heap 118.
  • the generation source attribute information ID generation unit 108 manages generation source attribute information such as request-related information, user-related information, and program-related information obtained during execution of the program 113 with a unique ID, and a generation source attribute information ID list 115 is registered.
  • the generation source attribute information ID insertion unit 109 inserts the generation source attribute information ID into the object.
  • the generation source attribute information recording unit 110 acquires the generation source attribute information ID from the object, and records it in the generation source attribute information totaling data 116 together with event occurrence time information such as the event occurrence time and the number of simultaneous user connections, and stores it in the buffer 114. Deploy.
  • the generation source attribute information analysis unit 111 performs an analysis process on the generation source attribute information aggregation data.
  • the generation source attribute information output unit 112 outputs generation source attribute information total data 116 and generation source attribute information analysis data 117.
  • the buffer 114 is a storage area for storing a generation source attribute information ID list 115, generation source attribute information aggregation data 116, and generation source attribute information analysis data 117.
  • the generation source attribute information ID list 115 is a table for managing generation source attribute information for each object.
  • FIG. 3 shows an example of the generation source attribute information ID list 115.
  • the generation source attribute information ID list 115 is configured by associating the generation source attribute information ID 301 with a request ID 302, a user ID 303, a service ID 304, an application ID 305, and a generation source class name 306.
  • the request ID 302 is a unique ID given to a request that the user requests from the Java virtual machine 104.
  • the user ID 303 is a unique ID assigned to a user who uses the program 113 operating on the Java virtual machine 104.
  • the service ID 304 is an ID uniquely assigned to a service operating on the Java virtual machine 104.
  • a service is a group of applications that realize a predetermined purpose.
  • the application ID 305 is an ID that is uniquely assigned to the program 113 operating on the Java virtual machine 104.
  • the generation source class name 306 is a class name corresponding to the generation source of the generated object. Note that session information, company (organization) information, object generation method information, source code information, object generation route information, and the like that are not described in the generation source attribute information ID list 115 may also be managed.
  • the generation source attribute information summary data 116 is a table for storing generation source attribute information.
  • FIG. 4 shows an example of the generation source attribute information total data 116.
  • the generation source attribute information aggregation data 116 is composed of various information such as request information, user information, event information, and program information.
  • the generation source attribute information summary data 116 includes the generation source attribute information ID 400, the event occurrence time 401, the event ID 402, the thread ID 403, the user concurrent execution number 404, the object class name 405, and the generation source attribute information ID list.
  • the request ID 406, the user ID 407, the service ID 408, the application ID 409, the generation source class name 410, and the data size 411 recorded in 115 are assumed to be included.
  • the event occurrence time 401 indicates the time when the event occurred.
  • the event refers to, for example, occurrence of GC, excessive user access, and large memory consumption.
  • the event ID 402 is an event ID converted according to the type of event that has occurred.
  • the thread ID 403 is the thread ID of the thread that generated the recording target object.
  • the concurrent user execution number 404 is the number of accesses to the Java virtual machine 104 when an event occurs.
  • the object class name 405 is the class name of the recording target object.
  • the data size 411 indicates the size of each object.
  • the source attribute information ID 400, request ID 406, user ID 407, service ID 408, application ID 409, and source class name 410 are the same as the contents recorded in the source attribute information ID list 115.
  • the generation source attribute information analysis data 117 is a table indicating data obtained by analyzing the generation source attribute information. Details will be described later with reference to FIGS.
  • the heap 118 is an area for storing arbitrary data dynamically secured when the program 113 is executed.
  • the heaps 118 used in the present embodiment is a Java heap that is used when the Java virtual machine 104 is executed.
  • the Java virtual machine 104 corresponding to generational garbage collection will be described.
  • the present invention can also be executed by the Java virtual machine 104 performing another memory management method such as garbage-first (G1) garbage collection.
  • G1 garbage collection garbage-first
  • the Java heap 118 is divided into three areas: a New generation area (New area), an Old generation area (Old area), and a Permanent area (Perm area). Manage. Further, the New area is divided into two areas, an Eden area and a Survivor area, and managed. In this way, by dividing the Java heap 118, garbage collection can be executed without affecting the response performance.
  • New area New generation area
  • Old area Old generation area
  • Perm area Permanent area
  • the New area is divided into two areas, an Eden area and a Survivor area, and managed. In this way, by dividing the Java heap 118, garbage collection can be executed without affecting the response performance.
  • the program 113, the generation source attribute information ID list 115, the generation source attribute information aggregation data 116, and the generation source attribute information analysis data 117 may be stored not in the memory 103 but in an external storage device 119 such as a hard disk or storage. Good.
  • the computer 101 is connected to the external input / output device 120.
  • the external input / output device 120 refers to a mouse and keyboard for receiving input from a user, a display for outputting an analysis result, and the like.
  • FIG. 5 describes the overall flow of processing of the computer 101 in this embodiment.
  • the program reading unit 105 reads the program 113 stored on the memory 103.
  • the program execution unit 106 executes the read program 113.
  • the object generation unit 107 generates an object necessary for executing the program 113 in the heap 118.
  • the source attribute information ID generation unit 108 converts the source attribute information such as request related information, user related information, program related information, and source information obtained during the execution of the program 113 to ID, Register in the information ID list 115.
  • step S505 the generation source attribute information ID insertion unit 109 inserts the generated generation source attribute information ID into the object.
  • the generation source attribute information recording unit 110 acquires the generation source attribute information ID from the object when an event occurs such as when an object promotion process occurs, and from the generation source attribute information ID list 115 using the acquired ID as a key, Get the corresponding generation source attribute information.
  • event occurrence time information such as the event occurrence time and the number of simultaneous user connections is added as additional information and stored in the generation source attribute information aggregation data 116. Then, the stored information is arranged in the buffer 114.
  • the generation attribute information analysis unit 111 analyzes the generation attribute information aggregation processing data 116 generated in the generation attribute information recording process (S506) using statistical processing or mathematical optimization technology. In order to determine, it is determined whether or not analysis processing is to be performed. When the analysis process is performed (S507: Yes), the generator attribute information summary data 116 is used as the original data in the generator attribute information analysis process (S508), and the statistical process or the mathematical optimization process according to the purpose of the analysis is performed. The analysis result is stored in the buffer 114 as the generation source attribute information analysis data 117. When the analysis process is not performed (S507: No), the process proceeds to the generation attribute information output process (S509). Finally, in S509, the generation source attribute information output processing unit 112 outputs the generation source attribute information total data 116 and the generation source attribute information analysis data 117.
  • the generation source attribute information ID generation process (S504) will be described with reference to FIG.
  • a unique ID is assigned to the generation source attribute information obtained by executing the program 113 and registered in the generation source attribute information ID list 115.
  • the generation source attribute information ID generation unit 108 acquires generation source attribute information obtained by executing the program 113 from the computer 101.
  • step S602 a unique source attribute information ID is assigned to the acquired source attribute information.
  • step S603 the source attribute information acquired in step S601 and the source attribute information ID assigned in step S602 are associated with each other and stored in the buffer 114 as the source attribute information ID list 115.
  • the generation source attribute information ID insertion process (S505) will be described with reference to FIG.
  • the generated generation source attribute information ID is inserted into an empty area of the object.
  • the insertion place is not limited to the data area, and may be anywhere within the object.
  • the header area of an object is secured at a fixed size depending on the execution environment, there are cases where a free area cannot be secured.
  • the data area of the object is larger than the normal header area and further variable in size, and therefore may be suitable for inserting the generation source attribute information ID.
  • step S ⁇ b> 701 the generation source attribute information ID insertion unit 109 checks the size of the free area of the target object.
  • step S ⁇ b> 702 the generation source attribute information ID insertion unit 109 determines whether there is a free area in the data area of the target object. If there is no free area (S702: No), a source attribute information ID storage area is added to the target object in S703. If there is an empty area in the data area (S702: Yes), the process proceeds to S704.
  • step S704 the generation source attribute information ID insertion unit 109 inserts the generation source attribute information ID in the free area. Note that the upper limit value of the size of the generation source attribute information ID to be inserted may be determined from the size of the free area of the object.
  • the alignment unit is 8 bytes, and variables are arranged at memory addresses in byte units from the beginning of the data area.
  • a memory has a boundary for each determined number of bytes due to physical specifications such as a processor and a cache line, and it is necessary to arrange data along the boundary. Arranging data along this boundary is called “alignment”. If data arrangement is performed contrary to the alignment, adverse effects such as inability to execute the program or a significant decrease in the execution efficiency of the program occur.
  • the class of the program 113 in FIG. 8A includes fields of a reference type 801, a double type 802, a short type 803, and a byte type 804, and 4 bytes, 8 bytes, 2 bytes, and 1 byte are sequentially assigned.
  • FIG. 8C shows an example in which the generation source attribute information IDs 807 and 808 are inserted into the empty areas 805 and 806 in FIG. 8B.
  • the generation source attribute information ID is divided and stored, if the inserted address is recorded, the generation source attribute information ID can be taken out when necessary.
  • the empty area can be used without any gap, the use efficiency of the memory inside the object is improved.
  • the free area in the data area may be discrete on the memory 103 as shown in FIG. 8B, or the data placement order of the fields held by the class object is changed so that the free area becomes continuous, and the generation attribute There is also a method of inserting an information ID.
  • the generation source attribute information ID is inserted into the continuous area, the data reference process for the free area is omitted, so that the process of combining the discrete data in the free area becomes unnecessary, and the processing load for accessing the generation attribute information Can be reduced.
  • the position of the empty area in the data area is determined by the data arrangement order stored in the class object that is the prototype of the object. Therefore, the information about where the generation source attribute information is arranged in the object can calculate the free area when the class object is loaded in the program execution process (S502), and the class object itself has the arrangement position information. It is also possible to give it to another data structure.
  • the program shown in FIG. 9A includes fields of a reference type 901, a reference type 902, and a double type 903, and 4 bytes, 4 bytes, and 8 bytes are assigned in order as shown in FIG. 9B. If there is no empty area in the data area as shown in FIG. 9B, there is also a method of providing a generation attribute information ID storage area 904 at the end of the data area as shown in FIG. 9C.
  • the generation attribute information ID storage area may be provided anywhere in the area.
  • the size of the free area of the object is checked in the program execution process (S502).
  • the generation source attribute information ID can be inserted without increasing the object size.
  • the maximum value of the generation source attribute information ID that can be numbered from the maximum free area size, it is possible to assign the generation source attribute information ID without increasing the object size.
  • the generation source attribute information recording unit 110 determines whether or not the recording process has occurred, and confirms whether generation source attribute information needs to be recorded.
  • the occurrence timing of the recording process may be when an event occurs, such as when an object promotion process occurs, garbage collection (GC) occurs, or when the memory usage exceeds a preset threshold.
  • GC garbage collection
  • S1001: Yes the generation source attribute information ID is acquired from the object to be recorded in S1002. If it is not an occurrence trigger (S1001: No), the process is terminated.
  • the generation source attribute information recording unit 110 acquires information from the generation source attribute information ID list using the acquired generation source attribute information ID.
  • the generation source attribute information recording unit 110 acquires event occurrence time information related to the object generation source attribute information to be recorded.
  • the event occurrence time information here refers to information such as the occurrence time of an event to be recorded, the number of simultaneous user connections and the number of threads at the time of occurrence of the event to be recorded.
  • whether or not the object is a recording target can be determined using the reference flag of the object, but other methods may be used.
  • the acquired generation source attribute information and event occurrence time information are totaled and stored in the buffer 114 as generation source attribute information total data 116.
  • the information about the inflow amount of objects and the surviving amount of objects in the areas (Survivor area, Old area, etc.) constituting the heap 118 may be totaled.
  • FIG. 11 describes the flow of the generation source attribute information analysis process (S508).
  • the generation attribute information analysis process the generation attribute information summary data 116 is analyzed by statistical and mathematical optimization techniques, and generation attribute information analysis data 117 that can be used for prediction and pattern analysis is generated.
  • step S ⁇ b> 1101 the generation source attribute information analysis unit 111 acquires the generation source attribute information total data 116 from the buffer 114.
  • step S1102 the generation source attribute information analysis unit 111 performs analysis processing such as statistical processing and mathematical optimization processing on the acquired generation source attribute information aggregation data 116.
  • analysis processing include prediction of memory usage after a certain period of time using probability analysis theory, abnormal usage pattern analysis of program specific memory usage by discriminant analysis method, analysis of user operation tendency by cluster analysis, etc. There are various analysis methods.
  • the generated data is stored in the buffer 114 as the generation source attribute information analysis data 117.
  • FIG. 12 shows an example of data extracted from the generation source attribute information summary data 116.
  • Data 1200 indicates data extracted from the generation attribute information of the application ID as an analysis condition, and indicates a result of extracting a request whose application ID 1201 is “10” from the generation attribute information total data 116.
  • the method for extracting data can be freely specified by the user.
  • the application ID 1201 is used as an analysis condition, and the user ID 1202 and the memory usage 1203 are extracted. It can be extracted as an analysis condition, or a plurality of generation source attribute information can be extracted simultaneously.
  • FIG. 13 shows an example of a display screen 1300 displaying the source attribute information analysis data 119 obtained by performing the source attribute information analysis processing from the data 1200 of FIG.
  • the display screen 1300 displays an analysis condition designation tag 1301 for designating which generation source attribute information is used to analyze the object.
  • the user can freely select the generation source attribute information as the analysis condition by using the analysis condition designation tag 1301.
  • the generation source attribute information analysis data 119 includes information such as a normal memory usage 1302, a minimum memory usage 1303, a maximum memory usage 1304, and a mode memory usage 1305, for example.
  • the display screen 1300 allows the user to grasp the memory usage necessary for executing the application.
  • the normal memory usage of an application is the average value of the memory usage for each request.
  • FIG. 14 describes the flow of the generation source attribute information output process (S509).
  • the generation source attribute information output process the generation source attribute information aggregation data 116 and the generation source attribute information analysis data 117 are output to the external input / output device 120.
  • the output data may be data obtained by processing the source attribute information total data 116 and the source attribute information analysis data 117.
  • step S ⁇ b> 1401 the generation source attribute information output unit acquires the generation source attribute information aggregation data 116 and the generation source attribute information analysis data 117 from the buffer 114.
  • step S1402 it is determined whether to process the acquired data. If the acquired data is to be processed (S1402: Yes), the process proceeds to S1403. If not (S1402: No), the process proceeds to S1404.
  • step S ⁇ b> 1403 output data is generated from the generation source attribute information aggregation data 116 and the generation source attribute information analysis data 117. Data processing in this processing is mainly format conversion for screen output and file output. Note that the analysis process (S1102) of FIG. 11 may be performed in this process.
  • step S ⁇ b> 1404 the output data is output to the external input / output device 120.
  • step S1405 it is determined whether to output the output data to the external storage device 119.
  • data is output to the external storage device 119 in S1406.
  • S1405: No When not outputting (S1405: No), a process is complete
  • FIG. 15 shows a display screen 1500 that displays an example of output data.
  • a tag 1501 for designating analysis conditions and output data 1502 are displayed.
  • the output data 1502 includes, for example, an event occurrence time 1503, a user concurrent execution number 1504, and a memory usage 1505. Other generation source attribute information may be displayed.
  • the output data 1502 displays the concurrent user execution number 1504 and the memory usage 1505 to the Java virtual machine 104 for each GC execution.
  • the memory usage 1505 is displayed for any usage amount such as the inflow amount of objects into the Old area of the heap 118, the object survival amount in the Old area of the heap 118, and the object generation amount in the New area of the heap 118. Good.
  • the memory usage status may be output to the external storage device 119 in the form of a CSV file (Comma-Separated Values file) or the like.
  • CSV file Common-Separated Values file
  • FIG. 16 is a display screen 1600 that displays an example of output data as in FIG.
  • a tag 1601 for designating analysis conditions and output data 1602 are displayed.
  • the output data 1602 displays the memory usage status for each application running on the Java virtual machine 104.
  • a legend 1603 of a graph to be displayed and a boundary line 1604 indicating a threshold value of the memory usage amount are displayed.
  • other information can be displayed on the screen.
  • the user can recognize the system abnormality of the application 3 used by Company C from the sudden increase 1605 in the memory usage on the display screen 1600. When the memory usage exceeds a predetermined threshold, an alert may be displayed on the display screen 1600 to notify the user of the abnormality.
  • the second embodiment is an embodiment in which control such as server blockage and request migration are executed from acquired source attribute information in an environment where there are a plurality of computers 1701.
  • FIG. 17 shows the overall configuration of a computer 1701 in the second embodiment. A configuration different from FIG. 2 showing the overall configuration diagram of the first embodiment will be described below.
  • a system control processing unit 121 and a load management unit 122 are provided on the Java virtual machine 104, and system control data 123 is provided on the buffer 114, respectively.
  • a system configuration in which a plurality of computers 1701 are connected is depicted, and each of the computers 1701 is drawn as having a load management unit 122.
  • any computer 1701 that constitutes the system uses the load management unit 122. It is also possible to newly provide a load management computer that can communicate with the computer 1701.
  • FIG. 18 shows an outline of processing in the second embodiment. Note that the processing from S201 to S209 in FIG. 18 is the same as that in FIG. In the system control process of S1801, which is a new process step, the blocking process and the request resuming process of the computer 1701 in which a problem has occurred are performed.
  • S1901 in order to minimize the influence range of the problem, a system blocking process for performing a request stop process and a blocking process of the computer 1701 in which the problem has occurred is performed.
  • S1902 in order to normally process the request migrated from the computer 1701 in which the problem has occurred, the request stopped in the system blocking process (S1901) is re-executed, and the process ends.
  • the flow of the system blocking process (S1901) will be described.
  • the system blocking process when a problem related to the memory usage occurs, the memory usage for each request, the memory usage for each application, the memory usage for each user, and the memory usage for each service, which are aggregated in the generation attribute information recording process (S206).
  • the generation attribute information recording process (S206).
  • the request in which the problem has occurred is stopped and the computer 1701 itself is closed.
  • the system control processing unit 121 confirms whether or not the generation timing of the control processing is a trigger. When it is a generation timing of the control process (S2001: Yes), the process proceeds to S2002, and the program execution process corresponding to the request that causes the generation timing is stopped. If it is not a trigger for the generation of the control process (S2001: No), the process is terminated.
  • the occurrence timing of the control processing is when FullGC occurs, when the memory usage of the request exceeds a preset threshold, or when the usage of the heap 118 exceeds a preset threshold.
  • the system control processing unit 121 checks whether the memory usage of the program processing corresponding to the request exceeds a preset threshold. This is to check whether the memory usage of the request for which the program execution process is stopped is an abnormal value. If the threshold is not exceeded (S2003: No), in order to make a re-execution request to another computer 1701 on the system, the session information of the stopped request is transmitted to the load management unit 122 in S2004. If it is exceeded (S2003: Yes), the request is regarded as an abnormal request, so that the process proceeds to S2005, and a blockage request for the computer 1701 in which a problem has occurred is transmitted to the load management unit 122.
  • the system control processing unit 121 acquires problem occurrence information in order to record the problem occurrence situation.
  • the system control processing unit 121 collects the acquired problem occurrence information and the handling history and records them as system control data 123 in order to record information when the problem occurs.
  • the system control processing unit 121 performs recovery processing such as restart or garbage collection processing on the computer 1701 in which the problem has occurred.
  • FIG. 21 shows an example of a display screen 2100 that displays an example of the system control data 123.
  • FIG. 21 displays the system control data 123 as a system control report, and displays the time of each event and the contents of the event.
  • the output information is not limited to this, and request information, user information, and the like may be displayed.
  • the system control data 123 may be output in a file format such as a CSV file.
  • step S ⁇ b> 2201 the system control processing unit 121 confirms whether a request for resuming a stopped session has arrived from the load management unit 122. If it has arrived (S2201: Yes), session information is acquired from the load management unit 122 in S2202. Note that the session information may be acquired directly from the computer 1701 where the problem has occurred, not from the load management unit 122. If not arrived (S2201: No), the process is terminated.
  • step S2203 the system control processing unit 121 re-executes the program processing corresponding to the stopped request in order to return a result for the request, and ends the processing.
  • the session and the request are migrated to another computer 1701 operating normally.
  • the scale-out process is performed on another computer 1701 in the hot standby state, and the scaled-out computer 1701 is transferred to the scaled-out computer 1701. Sessions and requests may be migrated.

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Abstract

　ユーザ情報やリクエスト情報等のデータの生成に関連する情報である複数の生成元属性情報毎に、夫々が使用するメモリ使用量を算出することができる。プログラムを実行してデータを生成する計算機が、データに関する複数の生成元属性情報と、データが有する識別情報とを対応付けて保持する記憶装置から、生成元属性情報毎に、対応するデータを特定し、特定したデータのメモリ使用量を算出するステップと、算出したメモリ使用量をインタフェースに出力するステップとを実行する。また、データのデータ構造は、データの制御に関する情報を格納する制御領域とデータ領域とを有し、計算機は、識別情報をデータ領域に挿入する。

Description

メモリ管理方法、計算機及び記録媒体
　本発明は、メモリを管理する方法、計算機及び記録媒体に関する。
　企業の業務が業務システムとしてＩＴ化された社会において、システムの構成要素であるアプリケーションサーバは必要不可欠な要素である。アプリケーションサーバは一般に、Ｊａｖａ（登録商標）や、．ＮＥＴ（登録商標）等の実行環境によって実現され、アプリケーションサーバを運用する際には、実行環境におけるメモリ使用量が重要な監視項目となっている。そのため、システムの運用担当者は、オブジェクトのメモリ使用量を常時監視し、メモリチューニングやメモリ使用量に起因するシステムの性能低下やシステムダウン等の対策を運用業務の一環として行っている。
  特許文献１には、複数のアプリケーションによって参照される共有オブジェクトが、いずれのアプリケーションに属するかを特定することで、生成されたオブジェクトをアプリケーション毎に分類し、アプリケーション毎のメモリ使用量を算出する方法が記載されている。
特開２０１２－２２１１４７号公報
　しかし、特許文献１に記載の方法は、複数のユーザがアプリケーションを実行する場合や、一つの仮想マシン上で多数のアプリケーションが実行されるようなシステムでは、アプリケーション毎あるいはユーザ情報等のオブジェクトの生成元に関連する情報（以下、「生成元属性情報」という。）毎にメモリ使用量を算出するには適さない。特許文献１に記載の方法では、実行環境によって固定的なサイズであるヘッダ領域にデータを格納するため、管理できるアプリケーションの数あるいは生成元属性情報の数が制限される。
　本発明の代表的な一形態は、プログラムを実行してデータを生成する計算機が、データに関する複数の生成元属性情報と、データが有する識別情報とを対応付けて保持する記憶装置から、生成元属性情報毎に、対応するデータを特定し、特定したデータのメモリ使用量を算出するステップと、算出したメモリ使用量をインタフェースに出力するステップとを実行する。
　本発明の一側面によれば、データに関する複数の生成元属性情報毎に、使用するメモリ使用量を算出することができる。
本発明を適用した第１実施形態の概要を示す図である。 第１実施形態における計算機１０１の全体構成を示す図である。 第１実施形態における生成元属性情報ＩＤリスト１１５の一例を示す図である。 第１実施形態における生成元属性情報集計データ１１６の一例を示す図である。 第１実施形態における計算機１０１の処理の全体の流れを示すフロー図である。 第１実施形態における生成元属性情報ＩＤ生成処理の流れを示すフロー図である。 第１実施形態における生成元属性情報ＩＤ挿入処理の流れを示すフロー図である。 第１実施形態におけるプログラム１１３の一例及び該プログラム１１３のデータ領域の空き領域に生成元属性情報ＩＤを挿入した一例を示す図である。 第１実施形態におけるプログラム１１３の一例及び該プログラム１１３のデータ領域の末尾に生成元属性情報ＩＤ格納領域を設けた一例を示す図である。 第１実施形態における生成元属性情報記録処理の流れを示すフロー図である。 第１実施形態における生成元属性情報解析処理の流れを示すフロー図である。 第１実施形態における生成元属性情報集計データ１１６から抽出されるデータの一例を示す。 第１実施形態における生成元属性情報解析データ１１７の画面表示例を示す図である。 第１実施形態における生成元属性情報出力処理の流れを示すフロー図である。 第１実施形態におけるアプリケーションのメモリ使用状況の表示画面の一例を示す。 第１実施形態におけるアプリケーション毎のメモリ使用状況の表示画面の一例を示す。 本発明を適用した第２実施形態である計算機１７０１の全体構成を示す図である。 第２実施形態における計算機１７０１の処理の全体の流れを示すフロー図である。 第２実施形態におけるシステム制御処理の流れを示すフロー図である。 第２実施形態におけるシステム閉塞処理の流れを示すフロー図である。 第２実施形態におけるシステム制御データ１２３の表示画面２１００の一例を示す図である。 第２実施形態におけるリクエスト再開処理の流れを示すフロー図である。
　図１は、本発明を適用した一実施の形態の概要を示す概要図、オブジェクト及びオブジェクトの生成元属性情報の格納方法の一例を示す。なお、本発明の実施形態では、オブジェクト指向言語の中で特にＪａｖａによるプログラムを実行する計算機を例に説明するため、Ｊａｖａオブジェクトを例に説明するが、その他、Ｃ＃のようなオブジェクト指向言語にも適用できる。また、オブジェクト言語に限定されず、ＪＲｕｂｙやＪｙｔｈｏｎなどのスクリプト言語で記載されたプログラムを実行する計算機にも同様に適用でき、生成されるオブジェクトはデータの一つである。
　本実施形態では、表示画面１に示すように、例えば、生成元属性情報の一つであるアプリケーションＩＤを用いて、使用するアプリケーション毎に生成したオブジェクトのメモリ使用量を把握することができる。これは、Ｊａｖａオブジェクトに、オブジェクトの生成に関連するリクエスト関連情報、ユーザ関連情報及び生成元情報等の生成元属性情報を格納することにより実現される。
  Ｊａｖａオブジェクトは、ｍａｒｋ領域２、ｋｌａｓｓ領域３及びｄａｔａ領域４からなる。一般に、ヘッダ領域とは、ｍａｒｋ領域２及びｋｌａｓｓ領域３をいう。また、データ領域とは、ｄａｔａ領域４のことをいう。
　［第１の実施形態］
  次いで、本発明を適用した計算機１０１の第１の実施形態について、図を用いて説明する。本実施形態では、Ｊａｖａ仮想マシン１０４上で動作するプログラム１１３の動作時に生成するオブジェクトに複数の生成元属性情報を管理するための識別情報を挿入する。これにより、生成元属性情報毎に夫々が使用するメモリ使用量を算出する。
　図２は、本発明を適用した第１の実施形態である計算機１０１の構成を示す。
  計算機１０１は、ＣＰＵ１０２及びメモリ１０３を有する。ＣＰＵ１０２上ではＪａｖａ仮想マシン（ＪａｖａＶＭ）１０４が実行される。Ｊａｖａ仮想マシン１０４は、メモリ上のプログラム（アプリケーション）１１３を実行することで、プログラム読込部１０５、プログラム実行部１０６、オブジェクト生成部１０７、生成元属性情報ＩＤ生成部１０８、生成元属性情報ＩＤ挿入部１０９、生成元属性情報記録部１１０、生成元属性情報解析部１１１及び生成元属性情報出力部１１２を実現する。
  メモリ１０３は、メモリ１０３上に格納されるプログラム１１３、バッファ１１４及びヒープ１１８を有する。
　プログラム読込部１０５は、メモリ１０３上に格納されているプログラム１１３を読み込む。
  プログラム実行部１０６は、読み込んだプログラム１１３を実行する。
  オブジェクト生成部１０７は、プログラム１１３の実行に必要なオブジェクトをヒープ１１８に生成する。
  生成元属性情報ＩＤ生成部１０８は、プログラム１１３の実行中に得た、リクエスト関連情報、ユーザ関連情報及びプログラム関連情報等の生成元属性情報を一意のＩＤで管理し、生成元属性情報ＩＤリスト１１５に登録する。
　生成元属性情報ＩＤ挿入部１０９は、オブジェクトに生成元属性情報ＩＤを挿入する。
  生成元属性情報記録部１１０は、オブジェクトから生成元属性情報ＩＤを取得し、さらにイベント発生時刻及びユーザ同時接続数等のイベント発生時情報とともに生成元属性情報集計データ１１６に記録し、バッファ１１４に配置する。
  生成元属性情報解析部１１１は、生成元属性情報集計データに対して解析処理を行う。
  生成元属性情報出力部１１２は、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７を出力する。
　バッファ１１４は、生成元属性情報ＩＤリスト１１５、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７を格納する記憶領域である。
  生成元属性情報ＩＤリスト１１５は、オブジェクト毎の生成元属性情報を管理するテーブルである。図３に、生成元属性情報ＩＤリスト１１５の一例を示す。生成元属性情報ＩＤリスト１１５は、生成元属性情報ＩＤ３０１に対してリクエストＩＤ３０２、ユーザＩＤ３０３、サービスＩＤ３０４、アプリケーションＩＤ３０５及び生成元クラス名３０６が対応づけられて構成される。
  リクエストＩＤ３０２は、ユーザがＪａｖａ仮想マシン１０４に要求するリクエストに対して付与した一意のＩＤである。
  ユーザＩＤ３０３は、Ｊａｖａ仮想マシン１０４上で動作するプログラム１１３を利用するユーザに対して割り振られた一意のＩＤである。
　サービスＩＤ３０４は、Ｊａｖａ仮想マシン１０４上で動作するサービスに対して、一意に割り振られたＩＤである。サービスとは、事前に定めた目的を実現するアプリケーション群のことである。
  アプリケーションＩＤ３０５は、Ｊａｖａ仮想マシン１０４上で動作するプログラム１１３に対して一意に割り振られたＩＤである。
  生成元クラス名３０６は、生成されたオブジェクトの生成元に対応するクラス名である。
  なお、生成元属性情報ＩＤリスト１１５に記載されていないセッション情報、会社（組織）情報、オブジェクトの生成メソッド情報、ソースコード情報及びオブジェクトの生成経路情報等も管理してもよい。
　生成元属性情報集計データ１１６は、生成元属性情報を格納するテーブルである。図４に、生成元属性情報集計データ１１６の一例を示す。生成元属性情報集計データ１１６は、リクエスト情報、ユーザ情報、イベント情報及びプログラム情報等の種々の情報から構成される。本実施形態では、生成元属性情報集計データ１１６は、生成元属性情報ＩＤ４００、イベント発生時刻４０１、イベントＩＤ４０２、スレッドＩＤ４０３、ユーザ同時実行数４０４及びオブジェクトクラス名４０５の他、生成元属性情報ＩＤリスト１１５で記録したリクエストＩＤ４０６、ユーザＩＤ４０７、サービスＩＤ４０８、アプリケーションＩＤ４０９、生成元クラス名４１０及びデータサイズ４１１から構成されるものとする。
　イベント発生時刻４０１は、イベントが発生した時刻を示す。イベントとは、例えばＧＣ発生、ユーザアクセス過多及びメモリ大量消費等をいう。
  イベントＩＤ４０２は発生したイベントの種類でイベントをＩＤ化したものである。
  スレッドＩＤ４０３は、記録対象オブジェクトを生成したスレッドのスレッドＩＤである。
  ユーザ同時実行数４０４は、イベント発生時のＪａｖａ仮想マシン１０４へのアクセス数である。
  オブジェクトクラス名４０５は、記録対象オブジェクトのクラス名である。
　データサイズ４１１は、各オブジェクトのサイズを示す。
  生成元属性情報ＩＤ４００、リクエストＩＤ４０６、ユーザＩＤ４０７、サービスＩＤ４０８、アプリケーションＩＤ４０９及び生成元クラス名４１０は、生成元属性情報ＩＤリスト１１５に記録されている内容と同様である。
　生成元属性情報解析データ１１７は、生成元属性情報を解析したデータを示すテーブルである。詳細は、図１２及び図１３を用いて後述する。
　ヒープ１１８は、プログラム１１３の実行時に動的に確保した任意のデータを格納する領域である。本実施形態で用いるヒープ１１８の中にはＪａｖａ仮想マシン１０４実行時に使用するＪａｖａヒープがある。本実施形態では、世代別ガベージコレクションに対応したＪａｖａ仮想マシン１０４について説明するが、Ｇａｒｂａｇｅ－Ｆｉｒｓｔ（Ｇ１）ガベージコレクション等の他のメモリ管理方法を行っているＪａｖａ仮想マシン１０４でも実行可能である。
　Ｊａｖａ仮想マシン１０４が、世代別ガベージコレクションに対応している場合、Ｊａｖａヒープ１１８は、Ｎｅｗ世代領域（Ｎｅｗ領域）、Ｏｌｄ世代領域（Ｏｌｄ領域）、Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ領域（Ｐｅｒｍ領域）の３つに分割して管理する。さらに、Ｎｅｗ領域はＥｄｅｎ領域とＳｕｒｖｉｖｏｒ領域の２つの領域に分割して管理する。このように、Ｊａｖａヒープ１１８内部を分割することによって、応答性能への影響を与えずに、ガベージコレクションを実行することができる。
　なお、プログラム１１３、生成元属性情報ＩＤリスト１１５、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７は、メモリ１０３上ではなく、ハードディスクやストレージ等の外部記憶装置１１９に格納してもよい。また、計算機１０１は、外部入出力装置１２０と接続される。外部入出力装置１２０は、ユーザからの入力を受け付けるためのマウスやキーボード、解析した結果を出力するためのディスプレイ等をいう。
　図５に、本実施形態における計算機１０１の処理の全体の流れについて説明する。
  Ｓ５０１で、プログラム読込部１０５が、メモリ１０３上に格納されているプログラム１１３を読み込む。
  Ｓ５０２で、プログラム実行部１０６が、読み込んだプログラム１１３を実行する。
  Ｓ５０３で、オブジェクト生成部１０７が、プログラム１１３の実行に必要なオブジェクトを、ヒープ１１８に生成する。
  Ｓ５０４で、生成元属性情報ＩＤ生成部１０８が、プログラム１１３の実行中に得た、リクエスト関連情報、ユーザ関連情報、プログラム関連情報及び生成元情報等の生成元属性情報をＩＤ化し、生成元属性情報ＩＤリスト１１５に登録する。
　Ｓ５０５で、生成元属性情報ＩＤ挿入部１０９が、生成した生成元属性情報ＩＤを、オブジェクトに挿入する。
  Ｓ５０６で、生成元属性情報記録部１１０が、オブジェクトのプロモーション処理発生時等のイベント発生時に、オブジェクトから生成元属性情報ＩＤを取得し、取得したＩＤをキーとして生成元属性情報ＩＤリスト１１５から、対応する生成元属性情報を取得する。このとき、イベント発生時刻及びユーザ同時接続数等のイベント発生時情報を追加情報として付加して生成元属性情報集計データ１１６に格納する。そして、格納した情報をバッファ１１４に配置する。
　Ｓ５０７で、生成元属性情報解析部１１１が、生成元属性情報記録処理（Ｓ５０６）で生成した生成元属性情報集計処理データ１１６を統計処理あるいは数理最適化技術を用いて解析する用途であるかを判別するために、解析処理を実施するかどうか判断する。解析処理を行なう場合（Ｓ５０７：Ｙｅｓ）、生成元属性情報解析処理（Ｓ５０８）で生成元属性情報集計データ１１６を元データとして、解析の目的に応じた統計処理あるいは数理最適化処理を実施し、その解析結果を生成元属性情報解析データ１１７としてバッファ１１４に格納する。解析処理を行わない場合（Ｓ５０７：Ｎｏ）、生成元属性情報出力処理（Ｓ５０９）に進む。
  最後に、Ｓ５０９で、生成元属性情報出力処理部１１２が、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７を出力する。
　以下、図５に示した各処理について、より詳細に説明する。
  図６で、生成元属性情報ＩＤ生成処理（Ｓ５０４）の流れについて説明する。生成元属性情報ＩＤ生成処理では、プログラム１１３を実行することで得た生成元属性情報に一意のＩＤを割り振り、生成元属性情報ＩＤリスト１１５に登録する。
  最初に、Ｓ６０１で、生成元属性情報ＩＤ生成部１０８が、プログラム１１３を実行することで得た生成元属性情報を計算機１０１から取得する。
　次に、Ｓ６０２で、取得した生成元属性情報に一意の生成元属性情報ＩＤを付与する。
  次いで、Ｓ６０３で、Ｓ６０１で取得した生成元属性情報とＳ６０２で付与した生成元属性情報ＩＤを対応付けて、生成元属性情報ＩＤリスト１１５として、バッファ１１４に格納する。
　図７で、生成元属性情報ＩＤ挿入処理（Ｓ５０５）の流れについて説明する。生成元属性情報ＩＤ挿入処理では、生成した生成元属性情報ＩＤをオブジェクトの空き領域に挿入する。本実施形態では、オブジェクトのデータ領域に生成元属性情報ＩＤを挿入する例を示すが、挿入する場所はデータ領域に限定されず、オブジェクト内であればどこであってもよい。一般的に、オブジェクトのヘッダ領域は、実行環境によって固定的なサイズで確保されているため、空き領域が確保できない場合がある。一方、オブジェクトのデータ領域は、通常ヘッダ領域よりもサイズが大きく、さらにサイズが可変であるため、生成元属性情報ＩＤを挿入するのに適する場合がある。
  まず、Ｓ７０１で、生成元属性情報ＩＤ挿入部１０９が、対象オブジェクトの空き領域のサイズを調査する。
  次いで、Ｓ７０２で、生成元属性情報ＩＤ挿入部１０９が、対象のオブジェクトのデータ領域に空き領域があるかどうかを判定する。空き領域がない場合（Ｓ７０２：Ｎｏ）、Ｓ７０３で対象オブジェクトに生成元属性情報ＩＤ格納用領域を追加する。データ領域に空き領域がある場合（Ｓ７０２：Ｙｅｓ）、Ｓ７０４に進む。
  最後に、Ｓ７０４で、生成元属性情報ＩＤ挿入部１０９が、空き領域に生成元属性情報ＩＤを挿入する。なお、挿入する生成元属性情報ＩＤのサイズの上限値を、オブジェクトの空き領域のサイズから決めてもよい。
　図８Ａ、図８Ｂ及び図８Ｃを用いて、データ領域の空き領域への生成元属性情報ＩＤの挿入例を図示する。
  本実施形態では、アライメントの単位を８ｂｙｔｅとして、データ領域の先頭からｂｙｔｅ単位のメモリアドレスで変数が配置される。一般に、メモリは、プロセッサやキャッシュラインといった物理的な仕様により、決められたバイト数ごとに境界があり、境界に沿ってデータを配置する必要がある。この境界に沿ってデータを配置することを「アライメント」という。アラインメントに反したデータ配置を行うと、プログラムの実行ができないあるいはプログラムの実行効率が著しく低下する等の悪影響が生じる。
　図８Ａのプログラム１１３のクラスが、参照型８０１、ｄｏｕｂｌｅ型８０２、ｓｈｏｒｔ型８０３及びｂｙｔｅ型８０４のフィールドからなり、順に４ｂｙｔｅ、８ｂｙｔｅ、２ｂｙｔｅ及び１ｂｙｔｅが割り当てられているとする。８ｂｙｔｅアライメントを考慮すると、プログラム１１３のオブジェクトは、図８Ｂに示す配置となり、空き領域８０５及び空き領域８０６が存在することになる。従って、オブジェクト全体の空き領域は「４ｂｙｔｅ＋５ｂｙｔｅ＝９ｂｙｔｅ」になる。
　図８Ｃに、図８Ｂの空き領域８０５及び空き領域８０６の空き領域に生成元属性情報ＩＤ８０７及び８０８を挿入した例を示す。生成元属性情報ＩＤを分割して格納する場合、挿入したアドレスを記録しておけば、必要な時に生成元属性情報ＩＤを取り出すことができる。また、空き領域を隙間なく利用することができるため、オブジェクト内部のメモリの使用効率がよくなる。
　データ領域中の空き領域は、図８Ｂのようにメモリ１０３上で離散的でもよいし、空き領域が連続的になるようにクラスオブジェクトが保持するフィールドのデータ配置順序を変更して、生成元属性情報ＩＤを挿入する方法もある。連続領域に生成元属性情報ＩＤを挿入する場合、空き領域に対するデータの参照処理が省略されるため、空き領域中の離散的なデータの結合処理が不要となり、生成元属性情報にアクセスする処理負荷が低減できる。
　なお、Ｊａｖａの場合、データ領域の空き領域の位置は、オブジェクトの原型となるクラスオブジェクトが記憶するデータ配置順序によって決まる。よって、生成元属性情報をオブジェクトのどこに配置するのかという情報は、プログラム実行処理（Ｓ５０２）に伴うクラスオブジェクトロード時に空き領域を計算することが可能であり、配置位置の情報をクラスオブジェクト自体に持たせたることや、別のデータ構造に持たせることも可能である。
　図９Ａ、図９Ｂ及び図９Ｃを用いて、データ領域に空き領域がない場合の生成元属性情報ＩＤの挿入方法について説明する。図９Ａに示すプログラムは、参照型９０１、参照型９０２及びｄｏｕｂｌｅ型９０３のフィールドからなり、図９Ｂに示すように、順に４ｂｙｔｅ、４ｂｙｔｅ及び８ｂｙｔｅを割り当てられているとする。図９Ｂに示すようにデータ領域に空き領域がない場合、図９Ｃのようにデータ領域の末尾に生成元属性情報ＩＤ格納領域９０４を設ける方法もある。なお、生成元属性情報ＩＤ格納用領域は、領域中であればどこに設けてもよい。
　本実施形態では、プログラム実行処理（Ｓ５０２）でオブジェクトの空き領域のサイズを調査するものとするが、アプリケーションで利用するクラスオブジェクトの情報を事前に調査し、最大空き領域サイズを把握することもできる。事前に調査することによって、オブジェクトサイズを増やさずに生成元属性情報ＩＤを挿入することができる。また、最大空き領域サイズから採番できる生成元属性情報ＩＤの最大値を求めることにより、オブジェクトサイズを増やさずに生成元属性情報ＩＤを振ることも可能である。
　図１０で、生成元属性情報記録処理（Ｓ５０６）の流れについて説明する。生成元属性情報記録処理では、生成元属性情報の記録処理が必要なオブジェクトを集計し、生成元属性情報集計データ１１６として記録する。
  最初に、Ｓ１００１で、生成元属性情報記録部１１０が、記録処理の発生契機かどうかを判定し、生成元属性情報を記録する必要があるかを確認する。記録処理の発生契機は、オブジェクトのプロモーション処理発生時、ガベージコレクション（ＧＣ）発生時及びメモリ使用量が事前に設定した閾値を超過した時等のイベント発生時が考えられる。記録処理の発生契機である場合（Ｓ１００１：Ｙｅｓ）、Ｓ１００２で記録対象のオブジェクトから生成元属性情報ＩＤを取得する。発生契機でない場合（Ｓ１００１：Ｎｏ）、処理を終了する。
　次に、Ｓ１００３で、生成元属性情報記録部１１０が、取得した生成元属性情報ＩＤを用いて生成元属性情報ＩＤリストから情報を取得する。
  次いで、Ｓ１００４で、生成元属性情報記録部１１０が、記録対象のオブジェクト生成元属性情報と関連するイベント発生時情報を取得する。ここでいうイベント発生時情報とは、記録対象となるイベントの発生時刻、記録対象となるイベント発生時のユーザ同時接続数やスレッド数等の情報を指す。ここで、記録対象のオブジェクトであるか否かは、オブジェクトが有する参照フラグを用いて判断することができるが、他の手法を用いても良い。
  最後に、Ｓ１００５で、取得した生成元属性情報及びイベント発生時情報を集計して、生成元属性情報集計データ１１６としてバッファ１１４に格納する。
　なお、生成元属性情報の集計処理時に、ヒープ１１８を構成する領域（Ｓｕｒｖｉｖｏｒ領域やＯｌｄ領域等）のオブジェクト流入量状況やオブジェクトの生存量の情報を集計しても良い。
　図１１は、生成元属性情報解析処理（Ｓ５０８）の流れについて説明する。生成元属性情報解析処理では、生成元属性情報集計データ１１６を統計及び数理最適化技術で解析し、予測やパターン分析に利用可能な生成元属性情報解析データ１１７を生成する。
  最初に、Ｓ１１０１で、生成元属性情報解析部１１１が、バッファ１１４から生成元属性情報集計データ１１６を取得する。
　次に、Ｓ１１０２で、生成元属性情報解析部１１１が、取得した生成元属性情報集計データ１１６に対して統計処理や数理最適化処理等の解析処理を実施する。解析処理の具体例としては、確率解析理論を用いた一定時間経過後のメモリ使用量の予測、判別分析法によるプログラム固有のメモリ使用量の異常使用パターン分析及びクラスター分析によるユーザの操作傾向分析等の種々の解析方法がある。
  最後に、Ｓ１１０３で、生成したデータを生成元属性情報解析データ１１７として、バッファ１１４に格納する。
　ここでは、解析処理の一つとして、メモリのサイジング方法を例示する。
  Ｓ１１０１で取得した生成元属性情報集計データ１１６から、アプリケーションＩＤ、リクエストＩＤ及びリクエストＩＤに対応するリクエスト毎のメモリ使用量を抽出する。図１２は、生成元属性情報集計データ１１６から抽出したデータの一例を示す。データ１２００は、アプリケーションＩＤの生成元属性情報を解析条件として抽出したデータを示し、生成元属性情報集計データ１１６から、アプリケーションＩＤ１２０１が「１０」であるリクエストを抽出した結果を示している。データの抽出の方法は、ユーザが自由に指定でき、本実施形態では、アプリケーションＩＤ１２０１を解析条件として、ユーザＩＤ１２０２及びメモリ使用量１２０３を抽出した例を示しているが、他の生成元属性情報を解析条件として抽出することもできるし、複数の生成元属性情報を同時に抽出することもできる。
　図１３は、図１２のデータ１２００から生成元属性情報解析処理を行った生成元属性情報解析データ１１９を表示した表示画面１３００の一例を示す。表示画面１３００には、オブジェクトをいずれの生成元属性情報を条件として解析するかを指定する解析条件指定タグ１３０１が表示される。ユーザは、解析条件指定タグ１３０１により、自由に解析条件とする生成元属性情報を選択することができる。生成元属性情報解析データ１１９は、例えば、通常メモリ使用量１３０２、最小メモリ使用量１３０３、最大メモリ使用量１３０４及び最頻メモリ使用量１３０５等の情報で構成される。ユーザは、表示画面１３００により、アプリケーションを実行する上で必要なメモリ使用量を把握することが可能になる。なお、本実施形態では、あるアプリケーションの通常メモリ使用量を、リクエスト毎のメモリ使用量の平均値としている。
　図１４で、生成元属性情報出力処理（Ｓ５０９）の流れについて説明する。生成元属性情報出力処理では、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７を、外部入出力装置１２０に出力する。なお、出力するデータは生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７を加工したものであってもよい。
　最初に、Ｓ１４０１で、生成元属性情報出力部が、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７をバッファ１１４から取得する。
  次に、Ｓ１４０２で、取得したデータを加工するか判断する。取得したデータを加工する場合（Ｓ１４０２：Ｙｅｓ）、Ｓ１４０３に進む、そうでない場合（Ｓ１４０２：Ｎо）、Ｓ１４０４に進む。
  次に、Ｓ１４０３で、生成元属性情報集計データ１１６及び生成元属性情報解析データ１１７から出力用データを生成する。なお、この処理でのデータ加工は、画面出力やファイル出力時向けの形式変換が主である。なお、図１１の分析処理（Ｓ１１０２）を、本処理で行うのでもよい。
　次に、Ｓ１４０４で、出力用データを外部入出力装置１２０に出力する。
  次に、Ｓ１４０５で、出力用データを外部記憶装置１１９にファイル出力するかどうかを判定する。ファイル出力する場合（Ｓ１４０５：Ｙｅｓ）、Ｓ１４０６で外部記憶装置１１９にデータを出力する。出力しない場合（Ｓ１４０５：Ｎｏ）、処理を終了する。
　図１５は、出力用データの一例を表示した表示画面１５００を示す。表示画面１５００には、解析条件を指定するタグ１５０１及び出力用データ１５０２が表示される。出力用データ１５０２は、例えば、イベント発生時刻１５０３、ユーザ同時実行数１５０４及びメモリ使用量１５０５で構成される。他の生成元属性情報を表示しても構わない。
  出力用データ１５０２はＧＣ実行毎のＪａｖａ仮想マシン１０４へのユーザ同時実行数１５０４及びメモリ使用量１５０５を表示している。メモリ使用量１５０５は、ヒープ１１８のＯｌｄ領域へのオブジェクトの流入量、ヒープ１１８のＯｌｄ領域でのオブジェクト生存量、ヒープ１１８のＮｅｗ領域へのオブジェクト生成量等の、どの使用量について表示してもよい。また、メモリ使用状況は、ＣＳＶファイル（Ｃｏｍｍａ－Ｓｅｐａｒａｔｅｄ　Ｖａｌｕｅｓファイル）などの形式で外部記憶装置１１９に出力してもよい。
　図１６は、図１５と同様に出力用データの一例を表示した表示画面１６００である。表示画面１６００には、解析条件を指定するタグ１６０１及び出力用データ１６０２が表示される。出力用データ１６０２は、Ｊａｖａ仮想マシン１０４上で動作するアプリケーション毎のメモリ使用状況を表示している。画面中には、表示するグラフの凡例１６０３及びメモリ使用量の閾値を示す境界線１６０４を表示しているが、これら以外の情報を画面上に表示することできる。ユーザは、表示画面１６００のメモリ使用量の急上昇１６０５から、ＣｏｍｐａｎｙＣの使用するアプリケーション３のシステム異常を認識することができる。なお、メモリ使用量が所定の閾値を超えた場合に、表示画面１６００上にアラートを表示してユーザへ異常を通知するようにしても良い。
  このように、本発明を適用することで、アプリケーションサーバの使用状況を種々の解析条件を用いて把握することができる。
　［第２の実施形態］
  次に、本発明を適用した計算機１７０１の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、計算機１７０１が複数台ある環境下で、取得した生成元属性情報から、サーバの閉塞等の制御及びリクエストのマイグレーションを実行する実施形態である。
　図１７に第２の実施形態における計算機１７０１の全体構成を示す。第１の実施形態の全体構成図を示す図２と異なる構成について、以降では説明する。
  本実施形態では、Ｊａｖａ仮想マシン１０４上にシステム制御処理部１２１及び負荷管理部１２２を、バッファ１１４にシステム制御データ１２３を夫々設ける。
　本実施形態では、計算機１７０１を複数台接続したシステム構成とし、計算機１７０１の各々が負荷管理部１２２を有するものとして描画しているが、システムを構成する何れかの計算機１７０１が負荷管理部１２２を有するものとしても、計算機１７０１に通信可能な負荷管理計算機を新たに設けるものとしてもよい。
　図１８に第２の実施形態における処理の概要を示す。なお、図１８のＳ２０１からＳ２０９までの処理は、図２と同様の処理であるため説明を省略する。
  新たな処理ステップであるＳ１８０１のシステム制御処理では、問題が発生した計算機１７０１の閉塞処理及びリクエスト再開処理を実施する。
　図１９で、システム制御処理（Ｓ１８０１）の流れについて説明する。
  最初に、Ｓ１９０１で、問題の影響範囲を最小化するために、問題が発生した計算機１７０１のリクエストの停止処理及び閉塞処理をするシステム閉塞処理を行う。
  次に、Ｓ１９０２で、問題が発生した計算機１７０１からマイグレーションされたリクエストを正常に処理するために、システム閉塞処理（Ｓ１９０１）で停止させたリクエストの再実行を行い、処理を終了する。
　図２０で、システム閉塞処理（Ｓ１９０１）の流れについて説明する。システム閉塞処理では、メモリ使用量に関する問題発生時において、生成元属性情報記録処理（Ｓ２０６）で集計したリクエスト毎のメモリ使用量、アプリケーション毎のメモリ使用量、ユーザ毎のメモリ使用量及びサービス毎のメモリ使用量等を用いて、問題が発生したリクエストを停止し、計算機１７０１自体の閉塞処理を行う。
　最初に、Ｓ２００１において、システム制御処理部１２１が、制御処理の発生契機かどうか確認する。制御処理の発生契機であった場合（Ｓ２００１：Ｙｅｓ）、Ｓ２００２に進み、発生契機の原因となったリクエストに対応するプログラム実行処理を停止する。制御処理の発生契機でない場合（Ｓ２００１：Ｎｏ）、処理を終了する。制御処理の発生契機とは、ＦｕｌｌＧＣの発生時、リクエストのメモリ使用量が事前に設定した閾値を超過した時及びヒープ１１８の使用量が事前に設定した閾値を超過した時等をいう。
　次に、Ｓ２００３で、システム制御処理部１２１が、リクエストに対応するプログラム処理のメモリ使用量が事前に設定した閾値を超過したかを確認する。これは、プログラム実行処理を停止したリクエストのメモリ使用量が異常値であるかどうかを確認するためである。閾値を超過していない場合（Ｓ２００３：Ｎｏ）、システム上にある他の計算機１７０１に再実行依頼を行うために、Ｓ２００４で、停止させたリクエストのセッション情報を負荷管理部１２２に送信する。超過している場合（Ｓ２００３：Ｙｅｓ）、異常リクエストとみなすため、Ｓ２００５に進み、問題が発生した計算機１７０１の閉塞依頼を負荷管理部１２２に送信する。
　次に、Ｓ２００６で、システム制御処理部１２１が、問題発生状況を記録するために、問題発生時情報を取得する。
  次いで、Ｓ２００７で、システム制御処理部１２１が、問題発生時の情報を記録するために、取得した問題発生時情報と対処履歴を集約してシステム制御データ１２３として記録する。
  最後に、Ｓ２００８で、システム制御処理部１２１が、問題が発生した計算機１７０１に対して、再起動やガベージコレクション処理などの回復処置を実施する。
　図２１に、システム制御データ１２３の一例を表示した表示画面２１００の一例を示す。図２１は、システム制御データ１２３をシステム制御レポートとして表示しており、各イベントの時刻とイベントの内容を表示している。なお、出力する情報はこれに限られず、リクエスト情報やユーザ情報等を表示するようにしてもよい。また、システム制御データ１２３は、ＣＳＶファイル等によりファイル形式で出力してもよい。
　図２２で、リクエスト再開処理（Ｓ１９０２）の流れについて説明する。リクエスト再開処理では、システム制御処理で停止させられた正常なリクエストを別の計算機１７０１で再実行する処理である。
  最初に、Ｓ２２０１で、システム制御処理部１２１が、停止したセッションの再開依頼が負荷管理部１２２から到着したかを確認する。到着している場合（Ｓ２２０１：Ｙｅｓ）、Ｓ２２０２で、負荷管理部１２２からセッション情報を取得する。なお、セッション情報は負荷管理部１２２からではなく、問題が発生した計算機１７０１から直接取得してもよい。到着していない場合（Ｓ２２０１：Ｎｏ）、処理を終了する。
　次に、Ｓ２２０３で、システム制御処理部１２１が、リクエストに対する結果を返すために、停止したリクエストに対応するプログラム処理を再実行して処理を終了する。
  なお、本実施形態では、セッション及びリクエストを、正常に動作している別の計算機１７０１にマイグレーションしたが、ホットスタンバイ状態の別の計算機１７０１に対してスケールアウト処理を行い、スケールアウトした計算機１７０１にセッション及びリクエストをマイグレーションしてもよい。
　上記の処理を実施することによって、計算機１７０１のメモリ使用量に異常が発生した場合においても、システムをダウンさせることなくリクエストに対して結果を返すことが可能となる。
　以上、本発明を実施するための形態を説明したが、本発明はこれらの例に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で、種々の構成や動作を適用可能である。
  また、実施形態における各機能部は、プログラムとＣＰＵとの協働によって実現する例について説明したが、これらの一部や全部をハードウェアとして実現することも可能である。
  さらに、実施形態において各種テーブル形式で示して管理する情報は、テーブル形式に限られるものではない。また、各種情報をクライアントの操作画面に表示してもよい。
  なお、実施形態において各機能部を実現するためのプログラムは、電気・電子及び／又は磁気的な非一時的な記録媒体に格納可能である。
１０１・１７０１…計算機、１０２…ＣＰＵ、１０３…メモリ、１０４…Ｊａｖａ仮想マシン、１０５…プログラム読込部、１０６…プログラム実行部、１０７…オブジェクト生成部、１０８…生成元属性情報ＩＤ生成部、１０９…生成元属性情報ＩＤ挿入部、１１０…生成元属性情報記録部、１１１…生成元属性情報解析部、１１２…生成元属性情報出力部、１１３…プログラム、１１４…バッファ、１１５…生成元属性情報ＩＤリスト、１１６…生成元属性情報集計データ、１１７…生成元属性情報解析データ、１１８…ヒープ、１１９…外部記憶装置、１２０…外部入出力装置、１２１…システム制御処理部、１２２…負荷管理部、１２３…システム制御データ

Claims (11)

  1. 　プログラムを実行してデータを生成する計算機が、
    　前記データに関する複数の生成元属性情報と、前記データが有する識別情報とを対応付けて保持する記憶装置から、前記生成元属性情報毎に、対応するデータを特定し、特定したデータのメモリ使用量を算出するステップと、
    　算出したメモリ使用量をインタフェースに出力するステップと
    を実行することを特徴とするメモリ管理方法。
  2. 　請求項１に記載のメモリ管理方法であって、
    　前記データのデータ構造は、前記データの制御に関する情報を格納する制御領域とデータ領域とを有し、
    　前記計算機が、前記識別情報を前記データ領域に挿入するステップ
    を実行することを特徴とするメモリ管理方法。
  3. 　請求項２に記載のメモリ管理方法であって、
    　前記生成元属性情報は、前記データの定義を示すプログラム情報、前記データの生成に関するリクエスト情報、前記プログラムを実行するユーザ情報又は前記プログラムによって指示されるイベント情報の少なくともいずれか一つを含む
    ことを特徴とするメモリ管理方法。
  4. 　請求項３に記載のメモリ管理方法であって、
    　前記メモリは、複数の領域から構成され、
    　前記計算機は、前記データが前記プログラムの実行により生成されたこと、前記メモリの解放を指示するガベージコレクションの発生に応じて、前記データを解放が指示された領域とは異なるメモリ領域へ移動すること又は前記メモリ使用量が閾値以上であること、の少なくともいずれか一つを契機として前記メモリ使用量を算出する
    ことを特徴とするメモリ管理方法。
  5. 　請求項３に記載のメモリ管理方法であって、
    　前記計算機は、
    　前記メモリ使用量を用いて前記メモリ使用量に関する統計処理あるいは最適化処理を行うステップと、
    　前記統計処理あるいは最適化処理を行った結果を前記インタフェースに出力するステップと
    を実行することを特徴とするメモリ管理方法。
  6. 　プログラムを実行してデータを生成する計算機は、
    　前記データが有する識別情報を前記データのデータ構造に挿入する挿入部と、
    　前記データに関する複数の生成元属性情報と前記識別情報とを対応付けて保持する記憶部と、
    　前記識別情報により前記生成元属性情報毎に対応するデータを特定して、特定したデータのメモリ使用量を算出する解析部と、
    　前記メモリ使用量を出力する出力部と
    を有することを特徴とする計算機。
  7. 　請求項６に記載の計算機であって、
    　前記データのデータ構造は、前記データの制御に関する情報を格納する制御領域とデータ領域とを有し、
    　前記挿入部は、前記識別情報を前記データ領域に挿入する
    ことを特徴とする計算機。
  8. 　請求項７に記載の計算機であって、
    　前記生成元属性情報は、前記データの定義を示すプログラム情報、前記データの生成に関するリクエスト情報、前記プログラムを実行するユーザ情報又は前記プログラムによって指示されるイベント情報の少なくともいずれか一つを含む
    ことを特徴とする計算機。
  9. 　請求項８に記載の計算機であって、
    　前記メモリは、複数の領域から構成され、
    　前記解析部は、前記データが前記プログラムの実行により生成されたこと、前記メモリの解放を指示するガベージコレクションの発生に応じて、前記データを解放が指示された領域とは異なるメモリ領域へ移動すること又は前記メモリ使用量が閾値以上であることの少なくともいずれか一つを契機として前記メモリ使用量を算出する
    ことを特徴とする計算機。
  10. 　請求項８に記載の計算機であって、
    　前記解析部は、さらに前記メモリ使用量を用いて前記メモリ使用量に関する統計処理あるいは最適化処理を行い、
    　前記出力部は、前記統計処理あるいは最適化処理を行った結果を出力する
    ことを実行することを特徴とする計算機。
  11. 　プログラムを実行してデータを生成する計算機に、
    　前記データに関する複数の生成元属性情報と、前記データが有する識別情報とを対応付けて保持させるステップと、
    　前記生成元属性情報毎に、対応するデータを特定させ、特定させてデータのメモリ使用量を算出させるステップと、
    　算出した前記メモリ使用量を表示させるステップと
    を実行させるプログラムを格納するコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体。
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