Это малоизвестная функция входящая в состав Visual Studio 2010 Premium которой я хочу посвятить немного времени и познакомить вас с ней. Она полезна когда вы пытаетесь определить почему ваше приложение ASP.NET не работает с такой производительностью с которой должно было бы, и как построены запросы приложения к базе данных, улучшают ли они производительность или снижают.

Краткая заметка с линками и примерами о профайлинге:

1. производительности: hotshot или python profile/cProfile + визуализатор логов kcachegrind (есть порт под windows, аналог WinCacheGrind)
2. использование памяти: dowser с web-интерфейсом

Напишем эту алгоритмическую игру [1] так, чтобы извлечь из неё максимальную образовательную пользу в области алгоритмов, языка Javascript, хорошего стиля программ, умения оптимизировать код. Центральным местом обсуждения будет не игра, а код, способы реализации, оптимизация.

Неоднократно встречалось в литературе и статьях мнение, что эту игру знает каждый программист и что почти каждый пробовал её программировать. Например, разные авторы писали, что через неё изучают новые для них языки программирования.

Недавно проведённый на Хабре опрос [3] показал реальную картину — 20% программистов написали когда-либо её работающую реализацию, а порядка 10% о ней не слышали. Что ж, тем интереснее будет оставшимся 80% узнать, что можно извлечь из реализации игры.

Американская полиция уже несколько лет экспериментирует с автоматической обработкой статистики о преступлениях. Например, в 2011 году в городе Санта-Крус (Калифорния) начали использовать в экспериментальном режиме программу предсказания преступлений. Там на базе статистики преступлений за последние несколько лет вычисляется частотность каждого типа преступлений в разных районах города — и соответствующим образом составляются маршруты для полицейских патрулей с указанием «горячих точек».



Полицейский отдел Чикаго вывел дата-майнинг на новый уровень — и объединил статистику с профилированием. Например, в прошлом году местная пресса писала о том, что полиция составила список наблюдения. В него внесены около 400 граждан, которые по профилю наиболее склонны совершить преступление в ближайшем будущем.

Всем привет! Только что произошел очередной релиз наших инструментов для .NET-разработчиков вместе с первой версией ReSharper для разработчиков C++. Вместе взятые, все эти инструменты называются ReSharper Ultimate, и инсталлятор, содержащий их свежие версии, можно скачать здесь!



Полный список входящих в новый релиз ReSharper Ultimate обновлений таков: ReSharper 9.1, ReSharper C++ 1.0, dotMemory 4.3, dotTrace 6.1, dotCover 3.1 и dotPeek 1.4. Разберем наиболее заметные изменения в этих продуктах.

Попалась мне задача написать на PHP оптимальный алгоритм вставки нового значения в упорядоченный массив. Причем аргументировано доказать, что именно этот алгоритм лучший. Для этого предлагалось написать три варианта и выбрать из них лучший. Конечно же я знаю, что лучший метод поиска — бинарный, но раз сказали доказать, что он лучший, так и быть, напишу еще два. С таким настроем и уверенностью в будущем результате я и принялся кодить.

Что из этого получилось приглашаю начинающих программистов почитать, а опытных обсудить.

Мы постоянно работаем над тем, чтобы IaaS был простым и понятным даже для тех, кто не сталкивался с ИТ-сферой. Для этого мы проводим оптимизацию всех систем и рассказываем о своем опыте в нашем блоге на Хабре.

Пара примеров:

• «Удобный хостинг»: Предустановка панели управления и дозаказ лицензий на лету
• Как работает API нашего IaaS-провайдера
• Как мы разработали свой DNS-менеджер

Сегодня мы поговорим о том, как ускорить загрузку страниц, и взглянем на советы эксперта по Ruby Нейта Беркопеца (Nate Berkopec).

Производительность всегда играла ключевую роль в программном обеспечении. А в веб-приложениях её значение ещё выше, поскольку пользователи легко могут пойти к конкурентам, если сделанный вами сайт работает медленно. Любой профессиональный веб-разработчик должен об этом помнить. Сегодня по-прежнему можно успешно применять массу старых приёмов оптимизации производительности, вроде минимизации количества запросов, использования CDN и не использования для рендеринга блокирующего кода. Но чем больше разработчики применяют JavaScript, тем важнее становится задача оптимизации его кода.

Работу каждой программы можно ускорить минимум в десять раз

Рабочая установка разработчиков Smart Engines

Мы расскажем о нескольких приемах ускорения распознавания с помощью OCR Tesseract. Всё рассказанное было использовано в реализации проекта, смысл которого состоял в классификации большого числа образов страниц деловых документов (таких документов как паспорт, договор, контракт, доверенность, свидетельство о регистрации и т.п.) и сохранении результатов в электронном архиве. Часть алгоритмов классификации была основана на анализе собственно образов страниц, а часть – на анализе извлечённых из образа текстов. Для извлечения текстов было необходимо распознавание с помощью OCR.

В R есть встроенная утилита для профилирования производительности и памяти — Rprof. Наберите в консоли ?Rprof, чтобы узнать о ней больше.

Профайлер работает так:

1. запускаете профайлер, вызывая Rprof и передавая имя файла, где будут храниться данные профилирования
2. вызываете функции R, которые хотите проанализировать
3. вызываете Rprof(NULL), чтобы остановить профайлер
4. анализируете файл, созданный Rprof, как правило, с помощью summaryRprof

Всем привет! Хочу поделиться небольшой историей допиливания HeatonResearchNeural — библиотеки разнообразных нейросетей. Сразу оговорюсь, что работаю аналитиком, а честным программистом перестал быть лет 10 назад.

Однако у меня есть собственный проект на C#, который развиваю в свободное время. Чтобы не заморачиваться написанием велосипеда когда-то скачал HeatonResearchNeural прикрутил скотчем и спокойно гонял тесты, дорабатывал логику своего кода и т.д. Для максимального ускорения заложил в архитектуру решения параллелизацию выполнения расчетов и глядя на загрузку CPU по 80-90% по телу разливалось приятное хозяйское тепло — все пашут, все при деле!

Привет, хабр!

Больше года мы не делились здесь новостями о релизах в семействе инструментов ReSharper Ultimate. Это не значит, что работа встала, напротив: ее было много.

Читатели нашего англоязычного блога уже в курсе, что в ReSharper 2016.3 появилась начальная поддержка Visual Studio 2017, C# 7, VB.NET 15 и возможность запуска и отладки .NET Core юнит-тестов. Под катом вы найдете обзор этих и других обновлений в .NET продуктах и в ReSharper C++.

Всем привет. Несколько месяцев назад мы вместе с victorzs решили сделать простой и удобный профилировщик c++ кода (подразумевается профилирование времени исполнения участков кода, функций).


Скриншот профилирования примера из SDK CryEngine

Существующие решения нам не подходили по ряду причин. Нам нужен был качественный профайлер, умеющий делать следующее:

• Профилировать выбранные участки кода
• Работать на нескольких платформах
• Учитывать переключение контекста
• Требовать минимальных дополнительных затрат памяти во время профилирования
• Не накладывать дополнительных временных ограничений во время выполнения приложения. Согласитесь, если профилировщик будет работать дольше, чем профилиуремый кусочек кода, то можно сделать некорректные выводы.

В результате тщательной проработки появился на свет профайлер, умеющий делать всё вышеперечисленное, и даже больше!

Если вы хотите знать, сколько времени работает ваш код, и иметь при этом объективные доказательства — прошу под кат, где я покажу, как использовать профилировщик.

Пожалуй, будет достаточно справедливо сказать, что JavaScript — самая важная современная технология в разработке программного обеспечения. Для многих из тех, кто изучал языки программирования, компиляторы и виртуальные машины, всё ещё удивителен тот факт, что при всей своей элегантности с точки зрения структуры языка JavaScript не слишком хорошо оптимизируем с точки зрения компилирования и не может похвастаться замечательной стандартной библиотекой. В зависимости от того, кто ваш собеседник, вы можете неделями перечислять недоработки в JavaScript и всё равно обнаружите какую-то странность, о которой ещё не слышали. Но несмотря на очевидные недостатки, сегодня JavaScript является ключевой технологией в вебе, идет к доминированию в серверной/облачной сфере (благодаря Node.js), а также проникает в интернет вещей.

Давайте будем откровенны: неэффективно работающее приложение у большинства разработчиков вызывает дискомфорт. Подчас погоня за производительностью имеет почти спортивную природу, не связанную с прямыми обязанностями. На хабре, как и в жизни многих из нас, найдется немало впечатляющих примеров побед над неэффективностью разного толка. В общем, хороший разработчик не понаслышке знаком с инструментами и техниками профилирования. В этой же статья я хотел бы рассмотреть процесс профилирования в виртуальной среде Parallels Desktop 9 для Mac и VMWare Fusion 5. Под катом ждут тесткейсы, разбор полетов и внутренности гипервизора в самом брутальном виде.

Легко подумать, что от профилирования не стоит ожидать больших новостей: поскольку разработчики профилируют уже десятилетиями, до чего там можно было ещё не додуматься? Но в Java-профилировании кроются серьёзные подводные камни вроде safepoint bias, и появляются новые инструменты для решения подобных проблем.

Андрей apangin Паньгин (Одноклассники) недавно создал один из таких инструментов: на конференции JPoint в апреле он представил опенсорсный проект async-profiler, которому safepoint bias не страшен. Другой эксперт в этой теме — Нитсан Вакарт: о той же проблеме с safepoints многие узнали благодаря его блог-посту «Why (Most) Sampling Java Profilers Are Fucking Terrible».

Мы решили поговорить с ними обоими сразу, начав разговор с последних новостей об async-profiler, а позже перейдя к состоянию Java-профилирования в целом.

Возможно, вы знаете, что у браузере Google Chrome есть встроенный профилировщик. Но даже из тех людей, кто его видел, большинство считает, что использовать его можно только для отладки Javascript или отрисовки кадров в браузере. Но на самом деле его весьма просто можно прикрутить в качестве средства визуализации данных профилирования в вашем проекте.

Я не открою здесь каких-то уникальных секретов, например, Colt McAnlis писал о подобном применении профилировщика Chrome в игровых проектах ещё в 2012 году. Всё, написанное там, всё ещё является правдой, а я напишу ещё один материал — просто для лучшего распространения знаний о столь полезном инструменте.

Предыстория

Для некоторой части нашей системы сборки кода мы когда-то написали простенький профилировщик (называется TinyProfiler). Он достаточно тривиален — замеряет время выполнения определенных блоков кода и создаёт набор HTML+SVG файлов, которые визуализируют эти данные в стиле flame-графов:



Это, в принципе, неплохо работало, но полученный HTML был не очень интерактивным. Можно было подвести мышку к определенному блоку и увидеть его название во всплывающей подсказке, но на этом все удобства и заканчивались. Не было ни зума, ни фильтрации, ни скрола, ни поиска — в общем ничего, чего хотелось бы получить от более-менее профессионального инструмента. Всё это можно было, конечно, сесть и написать, но… зачем же это делать, если можно этого не делать? Ведь уже есть кто-то (разработчики Chrome), кто всё это уже сделал.

Пару месяцев назад я прикрутил профилирование к нашей билд-системе (форке JamPlus). Оно было реализовано на уже описанном мной ранее Chrome Tracing View, так что добавить его поддержку в Jam было просто. Jam написан на С, так что я просто нашел подходящую библиотеку для профилирования на С (это была minitrace) и буквально несколькими строками обернул интересующие меня места (собственно, сборку).



Здесь нет ничего выдающегося. Однако… как только у вас появляются первые результаты профилирования, они чаще всего заставляют задуматься и начать кое-что замечать.

Проблематика и назначение:

Периодически Oracle разработчики сталкиваются с проблемой производительности PL/SQL кода. Возникают проблемы с тем, чтобы найти место pl/sql кода, в котором возникают проблемы.

Обычно профилирование pl/sql кода используется, когда необходимо определить проблему производительности в очень большом методе, либо когда у метода много внутренних зависимостей с большим количеством логики, а также нет понимание в каком месте метод код тормозит.

Методы решения проблемы:

В решение проблем с производительность в БД Oracle нам помогут:

• PL/SQL Developer — Популярное IDE для Oracle разработчиков.
• DBMS_PROFILE — Oracle пакет для профилирования (не будет рассматриваться в рамках данной статьи, т.к. информации достаточно на просторах интернета).

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



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…