Рубрика «производительность»

Как создавать собственные компоненты для мониторинга устройств и автоматизации ИТ-задач - 1

Комплексное RMM-решение Panda Systems Management для централизованного и удаленного управления, контроля и обслуживания корпоративных сетей, устройств и ИТ-инфраструктуры позволяет администраторам создавать собственные специфические компоненты для мониторинга устройств и автоматизации своих ИТ-задач. Рассмотрим пример создания такого компонента.Читать полностью »

Однажды, в студёную зимнюю пору (хотя на дворе был март) мне нужно было покопаться в куче (того, что называется heap dump, а не того, о чём вы подумали). Расчехлив VisualVM я открыл нужный файл и перешел в OQL консоль. Пока суд да дело, моё внимание привлекли запросы, доступные из коробки. Особенно в глаза бросался один из них, озаглавленный "Too many Booleans". В его описании английским по белому сказано:

Check if there are more than two instances of Boolean on the heap (only Boolean.TRUE and Boolean.FALSE are necessary).

Чувствуете, да? Вот и я проникся.

Читать полностью »

Работа со звуком — это ресурсоёмкий для вашего компьютера процесс. Каждый звукорежиссёр не раз сталкивался с проблемой «крупных проектов», с которыми имеющееся оборудование отказывается дружить из-за недостаточных мощностей. По этой причине самым надёжным способом добиться идеальной производительности в таких случаях является проектирование звукового тракта специально под нужды sound production вашего уровня.

Но решение дорогостоящее и не во всякой ситуации возможное. Что же делать тем, кто в данный момент не может позволить себе апгрейд?
Читать полностью »

Базы данных, сети дистрибуции контента, big data, искусственный интеллект, машинное обучение — все эти data-driven сценарии требуют высокой производительности всей ИТ-инфраструктуры. Для подсистемы хранения все решается просто — установка скоростных NVMe и SSD вместо SAS и SATA. С вычислительной частью все сложнее — центральные процессоры не успевают за множеством операций, очень чувствительных ко времени. Для устранения этого «бутылочного горлышка» компания ScaleFlux разработала новые типы носителей. Внутри них бок о бок с 3D NAND памятью работают FPGA-компоненты, которые берут на себя множество типовых операций с данными. В этом посте мы подробно расскажем о решении ScaleFlux.

CSS ScaleFlux, или как ускорить базы данных в два-три раза простой заменой NVMe - 1
Читать полностью »

Первая часть — разбор самой холиварной задачи из четырёх:

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.forEach(ps::println);
    }

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.stream().forEach(ps::println);
    }

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.parallelStream().forEach(ps::println);
    }

Под катом условие задач, история их появления, а также разбор первой задачи и статистика её правильных решений среди участников конференции.
Читать полностью »

Теория дряхлого ноутбука - 1

Здравствуйте. Хочу поделиться немного глупой теорией. Суть ее в том, что дохлые ноутбуки, да и «железо» в принципе, заставляют вас делать софт лучше.
Читать полностью »

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 »