Рубрика «профилирование производительности»

в 16:06, , рубрики: linux pipes, Rust, vmsplice, профилирование производительности

Некоторые программы используют системный вызов vmsplice для более быстрого перемещения данных через pipe. Франческо уже провел детальный анализ использования vmsplice для ускорения работы. Однако, во время экспериментов, я заметил, что при отсутствии vmsplice pipe в Linux работают медленнее, чем я ожидал. Поскольку vmsplice нельзя использовать всегда, я захотел понять, почему так происходит и можно ли ускорить pipe.

Я пишу программу для сверхбыстрого кодирования/декодирования азбуки Морзе и использую pipe для передачи данных.

Читать полностью »

в 18:25, , рубрики: Go, webserver, Блог компании Southbridge, настройка, отладка, профилирование производительности, Серверное администрирование, системное администрирование

Анализ производительности и настройка — мощный инструмент проверки соответствия производительности для клиентов.

Анализ производительности можно применять для проверки узких мест в программе, применяя научный подход при проверке экспериментов по настройке. Эта статья определяет общий подход к анализу производительности и настройке с использованием в качестве примера вебсервера на Go.

Go тут особенно хорошо подходит, поскольку у него есть инструменты профилирования pprof в стандартной библиотеке.

SRE: Анализ производительности. Способ настройки с использованием простого вебсервера на Go - 1

Читать полностью »

в 6:44, , рубрики: c++, callgrind, google perftools, heapdump, tcmalloc, valgrind, высокая производительность, никто не читает теги, но некоторые по ним ищут, Программирование, профилирование, профилирование памяти, профилирование производительности, Серверная оптимизация
Особенности профилирования программ на C++ - 1

Временами бывает нужно отпрофилировать производительность программы или потребление памяти в программе на C++. К сожалению, зачастую это сделать не так просто как может показаться.

Здесь будут рассмотрены особенности профилирования программ с использованием инструментов valgrind и google perftools. Материал получился не очень структурированным, это скорее попытка собрать базу знаний «для личных целей», чтобы в будущем не приходилось судорожно вспоминать, «а почему не работает то» или «а как сделать это». Скорее всего, здесь будут затронуты далеко не все неочевидные случаи, если вам есть что добавить, пишите пожалуйста в комментарии.

Все примеры будут запускаться в системе linux. Читать полностью »

в 12:52, , рубрики: unity, игровые движки, Клиентская оптимизация, оптимизация кода, профилирование производительности, разработка игр

Итак, вы оптимизировали самые очевидные части своей игры. Однако на самом деле это не так. Вы упустили хитрый, не совсем заметный момент: оптимизацию иерархии сцены Unity.

А что не так с иерархией? Позвольте вам кое-что показать.

Запустите Unity и откройте проект своей игры. Затем запустите игру на целевом устройстве
и подключите к ней Unity Profiler. Запишите несколько кадров во время игрового процесса.

В Unity Profiler поищите следующие неприятные маркеры профайлера:

Оптимизация Unity: как вас обкрадывает иерархия сцен - 1

Не нашли? Продолжайте искать, уверен, найдётся хотя бы один.

Это могут быть UpdateRendererBoundingVolumes, Physics.SyncColliderTransform или TransformChangedDispatch.

Они появятся, когда вы уже будете готовы сдаться. Они возникнут, когда вы уже наведёте курсор мыши на кнопку закрытия Profiler.

Нашли? Если да, то вам повезло. Я тоже нашёл их в одном из своих предыдущих проектов и узнал, как полностью избавиться от них. Я понял, какое зло в них скрыто…

Хотите узнать секреты производительности иерархий сцен Unity?
Читать полностью »

в 12:04, , рубрики: c++, nix-системы, perf, александр алексеев, Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико), высокая производительность, профилирование, профилирование производительности, системное программирование

Профилирование кода на C-С++ в *nix-системах - 1

Александр Алексеев (Postgres Professional)

Отличный обзорный доклад конференции HighLoad++ 2016 о том, как надо проводить профилирование программного кода. О типичных ошибках, происходящих при измерениях. И, конечно, об инструментах:

— gettimeofday
— strace, ltrace, truss
— gprof
— gdb / lldb
— perf
— pmcstat
— SystemTap
— DTrace
— HeapTrack
— BPF / bcc

image

В начале у меня будет не слишком техническая часть, о том, как не надо делать benchmark’и.

Я наблюдаю, что люди часто делают типичные ошибки, когда делают benchmark’и. И вот первая из них…
Читать полностью »

в 13:39, , рубрики: javascript, node.js, nodejs, profiling, yandex serp, Блог компании Яндекс, высокая производительность, профилирование производительности, Серверная оптимизация, метки:

Последние полгода всем знакомый интерфейс поисковой выдачи Яндекса (Search Engine Result Page — SERP) переезжает на новую архитектуру, с которой разработка неспецифичных фич становится очень быстрой, а разработка специфичных фич — прогнозируемой. Для большой распределенной команды из 40 фронтендеров это большой успех. Когда все было почти готово и новый код начали обкатывать в production экспериментах, оказалось, что серверная JS-шаблонизация в новой архитектуре ощутимо замедлилась.

Профилирование JS-кода из функций. Опыт Яндекса - 1

Новый код был проще и логичнее скомпонован, поэтому замедление было не только нежелательным, но и неожиданным. Чтобы получить «зеленый свет» для новой архитектуры, нужно было ускорить код, чтобы он работал как минимум не медленнее старого.

Простым «разглядыванием» проблему решить не удалось, нужно было разбираться, нужно было профилировать. Читайте дальше, чтобы узнать, как это было сделано.

Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js