Привет!
Если вы писали бенчмарки и пытались понять, что там ускорилось и на сколько, то наверняка вы пользовались утилитами вроде benchstat.
Мне очень нравится эта утилита, но временами я понимаю, что некоторые её особенности работают против меня. Сегодня я расскажу вам о своей обёртке над benchstat, которая добавляет улучшения, полезные в моей работе.
Вы когда-нибудь задумывались над тем, как компилятор понимает, какую функцию и откуда вызвать? Постараемся разобраться.
Method Dispatch - это алгоритм, который решает, какой метод должен вызываться в ответ на сообщение. Его цель заключается в том, чтобы проинформировать процессор о том, где он может найти код для вызова метода в памяти.
Swift имеет три типа method dispatch:
Static Dispatch
Table Dispatch
Message Dispatch
В чем отличие разных типов диспетчеризации?
Познакомился я с этой темой на одном из собеседований, когда мне задали вопрос о том, что есть какая-то большая структура и сколько памяти будет занято, если переменную с экземпляром этой структуры присвоить другой переменной. Тогда, вспоминая о том, что происходит при взятие подстроки, я ответил, что объем памяти не изменится и ошибся. Ну и уже после собеседования полез читать о copy-on-write (далее COW).
Как и многие разработчики, впервые столкнувшиеся с нагрузочным тестированием, я начал с JMeter. Для ознакомления и простых сценариев JMeter полностью меня устраивал, но с усложнением задач и потребностью в большем контроле я начал задумываться о поиске более удобной альтернативы. Особенно хотелось чтобы инструмент легко адаптировался или уже был адаптирован под экосистему .NET.
В этой статье мы рассмотрим NBomber как легкую для освоения альтернативу JMeter, а также постараемся ответить на вопрос "Почему я должен проводить нагрузочное тестирование именно с NBomber ?".
Сегодня мы будем анализировать бинарники на пару с CPU профилями, чтобы создать на их основе расширенные профили исполнения. Эти дополненные профили мы сможем использовать для оценки времени, которое программа тратит на проверки выхода за границу массивов и слайсов.
Кому не нравится LINQ в C#? Встроенная и уже достаточно старая фича языка C# и рантайма .NET.
Но можем ли мы сделать более эффективную версию этой фичи?
Можем сделать более эффективную, но намного менее универсальную. Github проекта.
В октябре 2020 года в техническую поддержку Авито стали обращаться пользователи с проблемами нагрева девайса и просадками FPS вплоть до полного фриза iOS-приложения. Проблема, как казалось, была глобальной. Она не относилась к какой-то конкретной функциональности приложения и поэтому не подходила в бэклоги продуктовых команд. Выход был один: засучить рукава и самому разобраться, что пошло не так. Не даром же я performance engineer.
В статье я расскажу, как происходило погружение во тьму, выход из неё и к каким выводам это путешествие меня привело.
Эта история про то, как искать виновника торможения запросов, если база и бэкенд переводят стрелки друг на друга; почему при обновлении базы не стоит раньше времени завершать нагрузочное тестирование; а также о том, что не всегда во встроенных инструментах оказываются те, что упомянуты в документации.
Ну а начиналось все очень мирно: мы хотели немного подтянуть сайт под обновленные требования Google.
Сегодняшний основной доклад Apple Mac был очень насыщенным — компания анонсировала новую линейку устройств MacBook Pro на базе двух различных новых SoC в линейке Apple Silicon: M1 Pro и M1 Max.
M1 Pro и Max представляют собой продолжение прошлогоднего M1, процессора Mac первого поколения Apple, который стал первым этапом для Apple в реализации планов по замене процессоров на архитектуре x86 чипами собственного дизайна. M1 был успешным для Apple, продемонстрировав фантастическую производительность при невиданной доселе энергоэффективности на рынке ноутбуков. Хотя M1 достаточно быстрый, это все еще был небольшой SoC. Он предназначался, в первую очередь, для таких устройств, как iPad Pro. Соответственно, у него более низкий TDP, уступающий более производительным и мощным чипам от конкурентов.
Читать полностью »
В мобильной разработке периодически возникают ситуации, когда нужно оценить время выполнения кода. Помимо теоретических подходов (например, Big O), которые позволяют отсеять очевидно неудачные решения, существуют бенчмарки для тестирования кода и поиска более мелких отличий.
