軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
Java8からはHashMapの性能のためにComparableを実装しておいた方がいい - interprism's blog
こんにちは、andoです。 ついにJava8がリリースされたのでさっそくインストールしてみました。 Java8になってラムダ式を始め、多くの機能が追加されたのですが、既存機能についても性能改善が行われています。 人気がありそうな新機能の紹介は他の人にお任せして、今回はHashMapの変更点について確認したいと思います。 はたして既存のプログラムはJava8で実行するだけで、その恩恵を享受できるのでしょうか。 java.util.HashMap HashMapといえば使用頻度1、2を争うコレクションクラスでデータの検索、追加がO(1)で行え、 辞書的に使える事から簡易的なDTOやキャッシュ、データベースのレコード構造、さらにはListですむところでさえ数値をキーにして使う兵もいるというくらい良くも悪くも色々使えます。 それが速くなるのであれば、既存のプログラムも速くなるはず、ということでさっ
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Javaパフォーマンス計測 そんなタイマーで大丈夫か？ - プログラマーの脳みそ
駄目だ。大問題だ。 long t1 = System.currentTimeMillis(); long t2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println(t2-t1); 結果はなんとでるか？ 99.9%以上の確率で0が表示される。そもそもSystem.currentTimeMillis()は時刻をミリ秒で返す。1行のプログラムを実行するのに1ミリ秒もかかってたら、たかだか1000行分動いただけで1秒かかってしまう。今のコンピュータはそんなに遅くない。 そもそもドキュメントをちゃんと読むと ミリ秒で表される現在の時間を返します。戻り値の時間単位はミリ秒ですが、値の粒度は基本となるオペレーティングシステムによって異なり、単位がより大きくなる場合があります。たとえば、多くのオペレーティングシステムでは、時間を 10 ミリ秒の単位で計測します
Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基本的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか？ スピードのボトルネックはどこか？ どのくらいのメモリを使うか？ メモリリークしているのはどこか？ これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ
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