-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 134
New issue
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
igor-arkhipov/performance-improvement-2 #103
base: master
Are you sure you want to change the base?
igor-arkhipov/performance-improvement-2 #103
Conversation
There was a problem hiding this comment.
Choose a reason for hiding this comment
The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.
То что надо 👍
- какой отчёт показал главную точку роста | ||
* после того, как предыдущие итерации оптимизации снизили сложность алгоритма до линейного, стало возможным запускать бенчмарк и профилировщики на полном наборе данных. | ||
* бенчмарк показал MEMORY USAGE: 1245 MB, Finished in 10.06 | ||
* memory_profiler показал MEMORY USAGE: 7188 MB, Total allocated: 3.55 GB (43771136 objects), Total retained: 40.00 B (1 objects) |
There was a problem hiding this comment.
Choose a reason for hiding this comment
The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.
само наличие memory_profiler раздувает память, потому что он держит в памяти кучу всего для построения отчёта. Надо всегда разделять профилирование и замеры
- как изменилась метрика | ||
* MEMORY USAGE: 33 MB, Finished in 7.69 | ||
- как изменился отчёт профилировщика | ||
* скриншот из valgrind_massif показал, что в пике во время обработки файла со всеми данными использование памяти не выходит за рамки 37,1 MB |
There was a problem hiding this comment.
Choose a reason for hiding this comment
The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.
да, то, что надо; самое приятное, что так можно файл любого объёма переварить, или даже стрим, у которого неизвестно где конец будет
В результате проделанной оптимизации наконец удалось обработать файл с данными. | ||
Удалось улучшить метрику системы со 103 MB при 10.000 строк из исходного файла до 37 MB при всем объеме строк из data_large и уложиться в заданный бюджет. | ||
|
||
Время выполнения обработки исходного файла с данными на полном объеме строк составило почти в 2 раза меньше времени, чем в первом задании с оптимизацией по вычислительной мощности. |
There was a problem hiding this comment.
Choose a reason for hiding this comment
The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.
👍 👍 👍
Checklist
memory_profiler
ruby-prof
в режимеFlat
;ruby-prof
в режимеGraph
;ruby-prof
в режимеCallStack
;ruby-prof
в режимеCallTree
c визуализацией вQCachegrind
;stackprof
;flamegraph
с помощьюstackprof
и визуализировать его вspeedscope.app
;valgrind massif visualier
и включить скриншот в описание вашегоPR
;