Conversation
| before do | ||
| `head -n #{8000} data_large.txt > data_small.txt` | ||
| end | ||
| it 'works under 1 ms' do |
|
|
||
| let(:measurement_time_seconds) { 1 } | ||
| let(:warmup_seconds) { 0.2 } | ||
| it 'works faster than 1 ips' do |
| }.to perform_at_least(1).within(measurement_time_seconds).warmup(warmup_seconds).ips | ||
| end | ||
|
|
||
| it 'works with data_large under 35sec' do |
There was a problem hiding this comment.
для реального теста конечно слишком много; сейчас пришла идея, что в принципе можно даже закомитить что-то подобное в рабочую репу, но добавить например ENV-переменную вроде PERF_TEST
и запускать такие тесты только если ENV[PERF_TEST] == 'true'
| Я решил исправить эту проблему, оптимизировав эту программу. | ||
|
|
||
| ## Формирование метрики | ||
| Для того, чтобы понимать, дают ли мои изменения положительный эффект на быстродействие программы я придумал использовать такую метрику: Файл размером 3250940 строк должен обрабатываться за 30 секунд. |
There was a problem hiding this comment.
Это не совсем метрика, это финальный бюджет скорее
Этот вопрос в данном случае tricky. По факту нет простого одного ответа на всю работу. У нас на каждую итерацию оптимизации новая метрика - время работы на файлах разного размера. Когда мы не можем посчитать общую метрику на всю систему / исходную проблему, то мы можем воспользоваться промежуточными метриками. Их функция получается в том, чтобы помочь нам понять, была ли оптимизация успешна на данной итерации.
| ### Ваша находка №1 | ||
| - Все отчеты показали главную точку роста Array#select (59.64% по ruby-prof flat) | ||
| - Вместо перебора сессий в select создала массив sessins_hash c ключом user_id | ||
| - На 16000 строк ips увеличился с 0.236 до 2.581 |
There was a problem hiding this comment.
главное, что асимптотику поправили
|
|
||
| ### Ваша находка №3 | ||
| - callstack отчет показывает точку роста в collect_stats_from_users, а конкретно в Date#parse | ||
| - Я решила сделать сортировку даты без парсинга |
| - Проблема все еще имеет высокий процент, но он снизился до (8.84%) | ||
|
|
||
| На этом моменте я решила использовать для бенчмаркинга и профилирования большие величины, чтобы увеличить точность. | ||
| На 128_000 строк ips - 0.867i/s |
There was a problem hiding this comment.
ips лучше подходит для микро-бенчмарков, где много итераций в секунду
у нас тут скорее ситуация, когда надо много секунд на одну итерацию, поэтому проще в секундах считать
|
|
||
| ### Ваша находка №7 | ||
| - ruby-prof flat показывает точку роста в Array#map | ||
| - Несколько раз вызываются лишние map, убрала их. Так же заменила метод поиска уникальных браузеров на Set |
|
|
||
| ## Результаты | ||
| В результате проделанной оптимизации наконец удалось обработать файл с данными. | ||
| Удалось улучшить метрику системы с до 33.65 что почти укладывается в заданный бюджет. |
There was a problem hiding this comment.
это конечно от компа зависит; в целом вроде у вас основное всё сделано чего обычно хватает для победы
есть шанс что во втором задании при подходе к этой проблеме с другой стороны получиться уложиться в 30 сек!
2 participants
No description provided.