Рубрика «производительность»

Закончив очередной проект на Java, я попытался разобраться в причинах накопившегося раздражения. Да я люблю Яву и все такое, но… Есть несколько «но», которые досаждают. Приходится писать довольно много шаблонного кода, с генерацией которого вполне может справиться сам компилятор, IDE, конечно, выручает, но это не решение проблемы, а скорее костыль: если что-то изменилось, нужно перегенерить и вычистить и т.д. Проверки на null! Это зубная боль, по-хорошему, нужно делать их всегда дабы не нарваться на «нежданчик» в виде NullPointerException в самый неподходящий момент. Короче говоря, появилось желание посмотреть, что еще появилось в природе и сможет ли это нечто заменить мне Java. Дальше имеет смысл описать участников данного сравнения. Сразу скажу, что не претендую на полноту анализа, к сожалению, у меня было слишком мало времени, чтобы как следует познакомиться с каждым языком.

Обязательные требования к претендентам, которые у меня были:

• Язык общего назначения
• Кроссплатформенность (хотя бы Windows/Linux)
• Стабильность
• Статическая типизация
• Автоматическая уборка памяти
• Поддержка полноценной объектно-ориентированной парадигмы
• Хорошая поддержка в IDE (Eclipse, IDEA или на худой конец NetBeans)
• Безгемморойный доступ к существующим фреймворкам/библиотекам
• Производительность на уровне Java
Читать полностью »

Не так давно я стал присматриваться к языку программирования Rust. Прочитав Rustbook, изучив код некоторых популярных проектов, я решил своими руками попробовать этот язык программирования и своими глазами оценить его преимущества и недостатки, его производительность и эко-систему.

Язык Rust позиционирует себя, как язык системного программирования, поэтому основным его vis-à-vis следует называть C/C++. Сравнивать же молодой и мультипарадигмальный Rust, который поддерживает множество современных конструкций программирования (таких, как итераторы, RAII и др.) с «голым» C я считаю не правильно. Поэтому в данной статье речь пойдет об сравнении с C++.

Чтобы сравнить код и производительность Rust и C++, я взял ряд алгоритмических задач, которые нашел в онлайн курсах по программированию и алгоритмам.

Статья построена следующим образом: в первой части я опишу основные плюсы и минусы, на которые я обратил внимание, работая с Rust. Во второй части я приведу краткое описание алгоритмических задач, которые были решены в Rust и C++, прокомментирую основные моменты реализации программ. В третьей части будет приведена таблица замера производительности программ на Rust и C++.
Читать полностью »

В силу специфики научной деятельности мне нужно замерять время работы алгоритмов и строить по получившимся данным графики. Раньше процесс выглядел так:

  1. Алгоритм подготовлен.
  2. Запуск эксперимента, выходные данные идут в лог.
  3. Перенос данных в эксель.
  4. Постобработка: разбить, группировать, отсортировать.
  5. Строим график, а он кривой — ошибка в эксперименте, переход на шаг 1.

Первая проблема — просто посмотреть как прошел эксперимент занимало очень много времени.

Ладно, пережили, графики построили, время идет, готовим публикацию и выясняется, что в результатах экспериментов не сохранены некоторые параметры запуска алгоритма. Не доглядел. Это уже вторая проблема — хранение метаданных об эксперименте.

Меня как программиста всегда раздражала необходимость «ручной работы». Да график готов, но мы еще что-то вручную подвинем, там перекрасим, тут подрисуем. Каждый раз когда приходят новые данные этот процесс приходится повторять. Третья проблема — перестроение графиков должно быть полностью автоматизированным.

Для решения озвученных проблем я придумал формат хранения данных в JSON и назвал его Measurelook. В этой статье я расскажу о Measurelook и о его применении в подготовке научной публикации.

Как я придумывал и применял формат хранения результатов экспериментов Measurelook - 1

Читать полностью »

React — это один из ведущих фронтенд-фреймворков не только потому, что за ним стоит Facebook, но и благодаря его высокой производительности. Виртуальный DOM React известен благодаря эффективному рендерингу компонентов. Но как быть, если эти компоненты внезапно становятся не такими уж и быстрыми? Куда стоит посмотреть? Как это исправить?

В данном материале, на примере реального React-приложения, будут показаны новые мощные средства мониторинга производительности кода с использованием инструментов разработчика Chrome. Этими средствами может воспользоваться любой React-разработчик для поиска проблем в медленных компонентах.

Анализ производительности React 16 приложений с помощью инструментов разработчика Chrome - 1
Читать полностью »

Недавно в компании Reside Real Estate столкнулись с проблемами: в самые ответственные моменты начал падать Node.js-сервер. Подозрение пало на память. Сотрудники компании прибегли к временным мерам, что позволило избавить от неудобств пользователей, и занялись поисками источника проблем. В результате им удалось найти и устранить неполадки.

Решение проблем неправильного использования памяти в Node.js - 1


В этом материале они рассказывают о том, как искать и устранять ошибки, связанные с использованием памяти. А именно, речь пойдёт об утечках памяти, и о ситуациях, когда программы используют гораздо больше памяти, чем им на самом деле нужно. Этот рассказ поможет тем, кто столкнётся с чем-то похожим, сразу понять причину странного поведения сервера и быстро вернуть его в строй.
Читать полностью »

Apache Kafka и миллионы сообщений в секунду - 1

Мы в компании любим и уважаем Apache Kafka, и в ознаменование выхода ее недавнего обновления я решил подготовить статью про ее производительность. А еще рассказать немного про то, как выжать из нее максимум.
Читать полностью »

Нередко рассказы о том, как веб-разработчики заботятся о своих приложениях, начинаются с процесса визуализации сайта, опускаются на уровень DOM и останавливаются на утверждениях типа: «И это быстро потому, что используется ускорение». Мартин Сплитт рассказывает о производительности снизу вверх: он начинает с пикселя и поднимается уровень за уровнем, заканчивая компоновкой страницы.

В основе статьи – выступление Мартина на JavaScript-конференции HolyJS 2017 в Питере, где он рассказывает о том, как происходит визуализация в браузерах и что нужно делать для того, чтобы ваши сайты «летали».

Читать полностью »

Java EE 8: краткий и весьма оптимистичный обзор новых возможностей - 1

Автор снимка — Сабине Хюрдлер / Fotolia.com

Привет!

Когда-то давно, знойным летом 2013 года вы и именно вы убедили нас взяться за работу над замечательной книгой "Изучаем Java EE 7" Энтони Гонсалвеса, которая выдержала 6 тиражей и стала настоящим бестселлером. Теперь мы всерьез рассчитываем еще до конца года приступить к работе над книгой по Java EE 8 от грамотного и симпатичного специалиста Себастьяна Дашнера.

Java EE 8: краткий и весьма оптимистичный обзор новых возможностей - 2

7 ноября господин Дашнер опубликовал статью с собственными размышлениями о перспективах и плюшках Java EE 8. Под катом вашему вниманию предлагается перевод этой статьи с немецкого языка
Читать полностью »

Представлен выпуск проекта netutils-linux 2.5.0, набора утилит для мониторинга и тюнинга производительности сетевого стека Linux. Всё написано на Python (поддерживаются python 2.6+ и 3.4+) и доступно под MIT-лицензией.

Цель проекта — упростить и унифицировать процесс тюнинга сетевого стека и сетевых карт, снизив необходимость разбираться в устройстве сетевого стека для сисадминов и освободить их головы от рутинных вычислений и написания с нуля кучи одинаковых bash-скриптов.

Рекомендации для использования — наличие канала с 200+ Мбит/с, обрабатываемого Linux-based машиной, и требований к минимизации задержек и потерь.

С прошлого (и первого) публичного релиза было исправлено несколько неприятных ошибок, связанных с совместимостью с архитектурами, дистрибутивами Linux, версиями Python и зависимостей проекта, приводивших к невозможностям запуска некоторых утилит.

Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи SQL Server Insert Performance for Clustered Indexes vs. Heap Tables

Вопрос

Я прочел множество различной документации по современным методам работы с SQL Server, утверждающей, что каждая таблица должна иметь кластеризованный индекс и не быть кучей с некаластеризованными индексами. Большинство источников отмечает административную выгоду от использования кластеризованных индексов. Но есть ли в этом какое-то влияние на производительность и другие положительные или отрицательные стороны?
Читать полностью »