Problème de chargement de données

Bonjour, je suis en train de coder un petit moteur de jeu de type voxel, à un moment je dois charger des données, et ça me prend entre 20 et 100 ms, sauf que dès fois pour un même jeu de données j'ai un temps de 100ms ou + 1000ms le problème ne vient pas de mon algo car c'est les mêmes données, est-ce un problème de swap, je charge dans ma mémoire environ +1Go au départ et ce nombre n'augmente normalement plus il est capé on va dire

La première fois que tu fais le chargement depuis le disque, les données (les blocs disque) ne sont pas en mémoire (pas plus que les i_nodes etc...) donc cela prend plus de temps que les fois d'après. Cela peut expliquer la différence de temps. De même si tu fais tourner plus de processus, alors ta machine ira moins vite, ne serait-ce qu'à cause des commutations de contexte etc...

en fait mes données je les ai avec un bruit de perlin j'ai chargé au début de mon programme ces données et là j'ai 100 ms ensuite au cours de mon programme pour le même jeu de données le temps de chargement peu être plus long ça dès fois il le fais en 100 ms et autrement en + de 1000 ms ...

Beaucoup de chose interviennent dans ton cas, surtout si tu ne fait le chargement qu'une fois par lancement de l'application:

1) le données peuvent ou non être déjà dans le cache du système d'exploitation, ce qui implique plus ou moins d'accès disque
2) Il peux y avoir trop peu de mémoire libre, obligeant le système d'exploitation à préalablement swapper d'autres données
3) lors du démarrage de ton application, le compilateur jit de java entre en jeu. Il identifie par heurisitiques les parties de ton code java les plus solicitée et fait une compilation native de ces parties pour qu'elles aillent plus vite. D'une run à l'autre, à cause de légère variations dans le contexte, il peux choisir d'autres voies d'optimisation, et donc parfois se planter, ce qui implique aucun gain de perfs :)
4) les vitesse du disque dur:

d'après tom's hardware, tests de 2012,
* un Western Digital VelociRaptor WD1000DHTZ (1 TB, 10,000 rpm, SATA 6 Gbit/s) a une vitesse de lecture moyenne de 164MB/s.
* un SSD Samsung 840 Pro 512 GB, MDX monte à 390MB/s

Pour charger 1G, il te faudrait, en l'absence de cache du système d'exploitation, entre 2 et 8 secondes donc!

EDIT: si les données sont aléatoire (pas lues depuis un fichier) et que tu fais plusieurs run dans la même jvm, alors la différence est à chercher dans le garbage collector. Les données dont tu n'a plus besoin doivent être virée, le GC a besoin de travailler. Comme le GC c'est une grosse fadasse, il empile dans une coin les trucs à jeter et, c'est quand il est coincé avec plus de place nulle part qu'il se décide à sortir ses poubelle, d'où le ralentissement ^^.

Tu peux atteindre plus de stabilité dans les performance, si ce n'est pas déjà le cas, en forcant ta jvm à travailler en mode "server". Elle est pas plus performante sur le long terme, mais elle tente d'éviter les gros "gel" du au GC afin de garantir une certaine réactivité (au prix d'autres sacrifices)

bon j’exécute en mode serveur bon j'ai réduit de moitié mon problème j'étais à + de 1700 ms maintenant je suis à environ 900 ms c'est toujours trop ...

Je code un moteur de jeu basé sur les voxels et là en fait je m'occupe du chargement des chunks quand le joueur se déplace, un toutes les frames et 0.9s c'est assez long dans un jeu vidéo je ne connais pas trop le gc bon je sais à quoi il sert comment il fonctionne un minimum, on peut le paramétrer

edit ::::

Bon j'ai lancé jconsole et j'ai regardé du côté de la mémoire, les baisses de mon fps correspondent au déchargement de la mémoire du coup y a t'il un moyen de dire au gc de la décharger dès que possible et non atteindre un seuil et se mettre au boulot ?

Non, de toutes facons ca ne résoudrais pas ton problème., a lieu d'avoir 0.9s de temps en temps t'aurais une perte de temps constante. Pour le gc, travailler pour libérer 5 objets ou 50.000 objet, le temps de travail est similaire. Ton problème ici c'est que tu passe ton temps à allouer, désallouer. Normalement, je suppose, tu garde une quantité constante de données à afficher, donc il vaudrait mieux jouer sur la réutilisation des chunks, plutot que de les dropper et d'en créer de nouveau. Je suppose qu'un "chunk", c'est un byte[] ou un truc du genre?

Tu pourrais aussi nous montrer comment tu gère ta structure de donnée qu'on vois ce qui pose problème ;)

ben en fait j'ai presque résolu mon problème j'ai utilisé CMS collector, en clair c'est comme le gc normal mais avec des threads ... et du coup j'ai des petits lags mais pas trop gênant

Alors sinon un Chunk ben c'est un Objet il a plusieurs attributs :

private Block[][][] blocks; // de taille CHUNK_SIZEY*CHUNK_SIZEXZ*CHUNK_SIZEXZ

public static int CHUNK_SIZEY;
public static int CHUNK_SIZEXZ;

private int []vboId; // pour l'utilisation des VBO (c'est de l'opengl bref) taille 16

private int x,z; // la position du chunk dans le monde

private ArrayList<ArrayList<float[]>> ls; // le maillage du chunk

private int [] nb_polygons; // .... taille 16

constructeur, get et set + 8 méthodes

Donc pour Block :

private boolean active;
private BlockType type;

constructeur, get et set

BlockType une enumération ...

la taille max d'un Chunk c'est 16*16*(256) Block, c'est pour ça Block faut pas qu'il soit trop grand sinon ça va pas être terrible niveau mémoire .
Ensuite je génère 21*21 Chunk (c'est là les +1Go) je peux pas en afficher une infinité ... , le joueur est sur le Chunk 11,11 au début et j'affiche ce qu'il faut afficher ... je tourne à 150-200 fps environ.
Après les 21*21 c'est complètement arbitraire si j'ai 16 Go de ram je veux bien partir sur du 100*100 ^^

Ta structure implique, il me semble, beaucoup trop d'objets pour faire le rendu d'une scene. Tu te rends compte que tu créè là, rien qu'en se basant sur le nombre de chunks * le nombre de block par chunck, 28 millions d'objets en mémoire. A, au minima, 8 octets de structure par objet, tu occupe 220M de mémoire, juste pour ta structure, il n'y a encore aucune donnée là....

Quand on travaille avec de nombreuses données, il faut penser à applatir un peu tout ça.
Je pense que tu peux vachement limiter le travail du GC si un Chunk ressemble à ça:

private boolean[] blockActive; // de taille CHUNK_SIZEY*CHUNK_SIZEXZ*CHUNK_SIZEXZ
private BlockType[] blockType; // de taille CHUNK_SIZEY*CHUNK_SIZEXZ*CHUNK_SIZEXZ

Là, tout d'un coup, tu remplace déjà 28 millions d'objets par 441!!

Et en plus, tu peux facilement récupérer un chunk après usage pour y mettre de nouvelles données, sans devoir jeter les tableau, ce qui économise encore du travail au GC.

ok je vais essayer ça,
j'ai suivit un peu ce tuto pour commencer :

https://sites.google.com/site/letsma...data-structure

car je ne savais pas par où commencer (..), dans un post précédent tu disais que "Pour le gc, travailler pour libérer 5 objets ou 50.000 objet, le temps de travail est similaire" bon certes 28M >>> 50000 mais bon ... parce qu'un tableau de 16*16*256*441*1( boolean sur 1 octet non ?) + 16*16*256*441*8(int sur 8 je crois) ça fait aussi beaucoup en mémoire, bon c'est pas des objets oui je suis d'accord sur ce point mais ref en haut de ma réponse .

un boolean en java occupe en général 32bits.

Oui, libéré 1 objet ou 500, c'est le même genre de boulot pour le GC: il parcourt, en gros, la masse de tes objets en mémoire pour déterminer si ils sont encore référencés ou pas. Et ce calcul n'est pas proportionnel au nombre d'objets que tu libére, mais au nombre d'objets en mémoire dans la JVM et la taille de cette mémoire ;)

Imagine un tas de trucs vaguement rangé et tu dois déterminer ce qui ne sert plus. Que tu mette 5 objet dans la pile de gauche et 50.000 dans celle de droite, ou que tu mette 10.000 à gauche et 40.000 à droite, c'est la même chose. T'as toujours 50.000 objets à à contrôler ;)

Par contre si au lieu d'avoir un tas de 50.000 feuilles à controller, t'as juste 20 caisses à classer. Ca va plus vite :aie:

Voilà un exemple simple pour démontrer la différence. Je ne stocke que des boolean et des BlockType dans mon cas pour simplifier.

Avec Block:

Code:

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public class Block {
	private boolean active = true;
	private BlockType type = BlockType.A;
	public boolean isActive() {
		return active;
	}
	public void setActive(boolean active) {
		this.active = active;
	}
	public BlockType getType() {
		return type;
	}
	public void setType(BlockType type) {
		this.type = type;
	}
 
}
 
public class ChunkA {
 
	private Block[][][] blocks = new Block[16][16][256];
 
	public ChunkA() {
		for (Block[][] a : blocks) {
			for (Block[] b : a)
				for (int i = 0; i < b.length; i++)
					b[i] = new Block();
		}
	}
 
	public static void main(String[] argv) {
		ChunkA[] bs;
		long start = System.currentTimeMillis();
		for (int loop = 0; loop < 30; loop++) {
			bs = new ChunkA[11 * 11];
			for (int i = 0; i < bs.length; i++)
				bs[i] = new ChunkA();
			List<MemoryPoolMXBean> memPoolBeans = ManagementFactory
					.getMemoryPoolMXBeans();
			for (MemoryPoolMXBean mpb : memPoolBeans) {
				System.out.printf(
						"Memory Pool: %s\n\tpeak:%sM\n\tcurrent:%sM\n",
						mpb.getName(), mpb.getPeakUsage().getUsed() / 1048576,
						mpb.getUsage().getUsed() / 1048576);
			}
			Arrays.deepToString(bs);
		}
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.printf("Execution: %d millis\n", (end-start));
	}
}

Sans Block:

Code:

1
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public class ChunkB {
	private boolean[] active = new boolean[256*16*16];
	private BlockType[] type = new BlockType[256*16*16];
 
	public ChunkB() {
		for (int i = 0; i< active.length;i++){
			active[i]=true;
			type[i]=BlockType.A;
		}
	}
	public static void main(String[] argv){
		ChunkB[] bs;
		long start = System.currentTimeMillis();
		for (int loop = 0; loop < 30; loop++) {
			bs = new ChunkB[11 * 11];
			for (int i = 0; i < bs.length; i++)
				bs[i] = new ChunkB();
			List<MemoryPoolMXBean> memPoolBeans = ManagementFactory
					.getMemoryPoolMXBeans();
			for (MemoryPoolMXBean mpb : memPoolBeans) {
				System.out.printf(
						"Memory Pool: %s\n\tpeak:%sM\n\tcurrent:%sM\n",
						mpb.getName(), mpb.getPeakUsage().getUsed() / 1048576,
						mpb.getUsage().getUsed() / 1048576);
			}
			Arrays.deepToString(bs);
		}
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.printf("Execution: %d millis\n", (end-start));
	}
}

Dans les deux cas, j'ai restraint la jvm à 300M (-Xmx) pour forcer le GC à bosser (sinon c'est facile, il bouffe 2G de ram et bosse pas :mrgreen:)

En jouant avec les Bloc: 51 secondes de travail.
En jouant sans bloc: 1.7 secondes de travail
Si je force la version sans bloc à 100M, elle monte à 3.5secondes.
Si je force la version avec bloc à 100M, elle crashe sur un Out of memory.

Si on regarde le eden+old gen du premier passage, on vois qu'en faisant la différence entre les deux version, la structure de Block occupe un surcoût en mémoire de (26+187) - (8+26) = 179M chez moi. Note c'est au moins inférieur à l'estimation grosse louche que j'avais fait :)

Résultat d'exécution avec Block:

Code:

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73
74
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96
97
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110
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113
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294
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296
297
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299
300
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306
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308
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323
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325
326
327
328
329
330
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332
333
334
335
336
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338
339
340
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342
343
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345
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347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
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365
366
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368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
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404
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425
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427
428
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430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
 
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:63M
	current:26M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:5M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:190M
	current:187M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:88M
	current:60M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:5M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:190M
	current:152M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:27M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:190M
	current:185M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:13M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:199M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:25M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:187M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:12M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:199M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:25M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:187M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:12M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:199M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:25M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:187M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:12M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:199M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:25M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:187M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:12M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:199M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:25M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:0M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:199M
	current:187M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
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	current:38M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:3M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:33M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:100M
	current:39M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Memory Pool: Code Cache
	peak:0M
	current:0M
Memory Pool: PS Eden Space
	peak:89M
	current:8M
Memory Pool: PS Survivor Space
	peak:33M
	current:33M
Memory Pool: PS Old Gen
	peak:100M
	current:72M
Memory Pool: PS Perm Gen
	peak:2M
	current:2M
Execution: 1719 millis

bon bah merci j'en ai encore beaucoup à apprendre en programmation(pourtant j'ai bientôt mon master ) :D c'est ça qu'est bon .

J'ai tiré le CMS collector et j'en suis à ~200ms pour les plus gros ! donc j'ai encore divisé par 4 ^^.

avec le CMS collector et la jvm en mode server je ne ressens rien du tout et j'ai plus de fps entre 200 et 300 contre 150 et 200 jmv client par défaut

Je rajoute aussi, en général, en java, on s'en cogne un peu de savoir combien d'objet on fait ramasser au GC, il travaille très bien.

Là tu es dans une application particulière qui demande de la réactivité, qui consomme beaucoup de données et surtout dont la taille de donnée est de grandeur n^5. Gagner des objet à ce niveau là, ça commence à devenir intéressant.

ouais je me doute qu'autrement c'est moins important ok et bien merci pour tout