Optimisation des performances Spring Boot : comprendre l'impact des paramètres JVM
Lorsqu'une application Spring Boot commence à montrer des signes de ralentissement, notre premier réflexe est souvent de chercher du côté du code. Pourtant, la configuration de la machine virtuelle Java peut considérablement influencer les performances, parfois de manière spectaculaire.
Les fondamentaux à comprendre
La JVM dispose de nombreux paramètres configurables qui définissent son comportement. Par défaut, elle utilise des réglages génériques qui conviennent à la plupart des cas d'usage, mais rarement aux applications nécessitant des performances optimales.
Les ajustements JVM recommandés
Voici les principaux paramètres à considérer pour optimiser votre application Spring Boot :
Garbage Collection :
✅ -XX:+UseG1GC : Active le garbage collector G1, plus efficace pour les gros volumes
✅ -XX:+ParallelRefProcEnabled : Parallélise le traitement des références
✅ -XX:MaxGCPauseMillis=100 : Limite les pauses du garbage collector à 100ms
Gestion mémoire :
✅ -XX:+UseStringDeduplication : Élimine les doublons de chaînes en mémoire
✅ -XX:+AlwaysPreTouch : Pré-alloue la mémoire pour éviter les latences d'initialisation
✅ -Xms2g -Xmx2g : Définit une taille de heap fixe pour éviter les redimensionnements
Diagnostic et monitoring :
✅ -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError : Génère un dump mémoire en cas de crash
✅ -XX:HeapDumpPath=/tmp : Spécifie l'emplacement des dumps mémoire
✅ -XX:+ExitOnOutOfMemoryError : Force l'arrêt immédiat en cas d'épuisement mémoire
Optimisations avancées :
✅ -XX:+UnlockExperimentalVMOptions : Déverrouille les options expérimentales
✅ -XX:+UseContainerSupport : Optimise la détection des ressources dans les conteneurs
Java Developer Analyst | AI EVANGELIST
| Développeur Core Banking System – Intégrateur Systèmes Bancaires | Aspiring Tech Entrepreneur 🚀
1 month ago
Ahh qu’est-ce que je n’ai pas encore vu avec le GC ?
Je suis de ceux qui ont déjà eux à faire -Xmx à 64g "parce que le serveur a de la RAM".
Bref surtout pensé à scaler en fonction des ressources aussi de la machine.
Merci Philémon GLOBLÉHI
Merci pour ce super rappel des options JVM 👏
Juste un complément d’expérience : ces paramètres sont un très bon point de départ, mais il est crucial de les tuner selon le contexte, surtout lors d'une migration Java.⚠️⚠️
Dans notre cas, après un passage Java 17 → 21, nos tests de perf étaient bons avec G1GC… jusqu'à ce qu'on passe en prod. La JVM ne supportait plus la charge. Le problème venait justement de G1GC.
On est passé à ZGC, on a ajusté -XX:MaxRAMPercentage et -XX:InitialRAMPercentage, et après plusieurs tests en charge, on a trouvé la combinaison la plus performante.
Malheureusement, cette étape de tuning est souvent ignorée, certaines équipes préférant scaler horizontalement (plus de pods) dès qu’un souci apparaît. Pourtant, un tuning JVM bien fait peut éviter des surcoûts d'infra et garantir plus de stabilité.