ざっくりわかった気になるモダンGC入門 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
どうも！@yokotaso です！ 2018/05/26のJJUG CCC 2018で「ざっくりわかった気になるモダンGC入門」というタイトルで登壇させていただきました。 現在開発中の新しいGCアルゴリズムをざっくり理解することをテーマに発表しました。 発表練習用に作ったカンペの内容を公開します。ブックマークコメントでもツイートでも感想を書いていただけると喜びます！ 発表資料は、speakerdeck にあります。はじまり〜はじまり〜 はじめに 今日はざっくりわかった気になるモダンGC入門というお話をさせていただきます。 現在開発中のGCアルゴリズムの全体像を理解してもらうことを目的としたセッションです。よろしくおねがいします。 さて今日のアジェンダですが、まず簡単にこれまでのGCを復習した後に新しいGCが必要になってきた背景について少し話します。 次にShenandoahGC、ZGC、E
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
動的配列について – JavaのLinkedListとArrayListを分析・比較する | POSTD
私はSkienaの『Algorithm Design Manual』 (訳注：『アルゴリズム設計マニュアル』 上巻 ・ 下巻 ) を読んでいました。ところでこの本は素晴らしい本で、連結リストと配列についてこんな比較をしていました(chapter 3.1.3)。 連結リストが静的配列に勝る相対的な長所には以下のものがあります。： • メモリが本当にいっぱいにならない限り、連結構造にオーバーフローが生じない。 • 連続的な(配列)リストに比べて、挿入と削除が単純である。 • 大きなレコードを扱う場合、要素自体を動かすよりもポインタを動かすほうが容易かつ高速である。 一方で、配列の相対的な長所には以下のものがあります。 • 連結構造には、ポインタのフィールドを格納するための余計な領域が必要となる。 • 連結リストでは、要素に対する効率的なランダムアクセスができない。 • 配列は、ランダムなポイン
Mathの高速化を検証する - Qiita
Mathは本当に遅いのか 色の距離（色差）を計算するときにちょっとだけ試してみたので，実際によくある（小手先）高速化手法でMathが速くなるのか検証してみた． 検証方法 JavaとAndroidで検証． 単純に実行時間をSystem.nanoTimeで取得し，比較している． 検証順や検証タイミングで最適化がかかったりするので，何回か実行して落ち着いた値で比較している． Javaの検証はIntel Xeon E5 3.5GHzのMac Pro，Androidの検証はQualcomm Snapdragon 800 MSM8974 2.2GHzのSO-02Fで試している． 従来のMathクラスと，実装したDMathクラスで比較した． 10万回実行して1回あたりの実行時間をnano秒で表示している．詳しい方法は一番下を参照． べき乗の高速化 べき乗を計算するMath.pow()は小数のべき乗もサポ
#JJUG - Java で最速のハッシュアルゴリズムを求めて
【東京】【聴講者募集】JJUG ナイト・セミナー 「ビール片手にLT&納涼会」の発表資料です。 https://jjug.doorkeeper.jp/events/28182
MapReduceのパターン、アルゴリズム、そしてユースケース - きしだのHatena
Ilya Katsov氏による「MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases」の翻訳 http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ (下書きに入れて推敲するつもりが、なんか公開されてしまっていたので、あとでいろいろ修正すると思います) February 1, 2012 この記事では、Webや科学論文で見られる異なるテクニックの体系的な視点を与えるために、数々のMapReduceパターンとアルゴリズムをまとめた。 いくつかの実用的なケーススタディも提供している。 すべての説明とコードスニペットでは、Mapper、Reducer、Combiner、Partitionaer、ソーティングにおいてHadoopの標準的なMapReduceモデルを利用します。このフレー
quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream
<追記>ベンチマークプログラムに誤りがありました。ソート済のシーケンスに対してソートを掛けていました。ご指摘ありがとうございます＞ak氏 そんな夢のようなソートアルゴリズムがあるのかというと、あるらしいんです。それがtim sortと呼ばれるアルゴリズムです。 画期的（？）なソートアルゴリズム「Sleep Sort」：濃縮還元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 このあたりで拾ってきたネタですね。 merge sortを改良したアルゴリズムで、安定*1しており、しかも実行速度にも優れているとか。アルゴリズムの性能の評価は済んでいるらしく、CPythonやJDK7には既に導入済みのようですね。 ならば当然Perlのソートも…と考えるわけですが、まず評価のためにJavaのソースをC++にそのまま移植してみました。それがこれ（いちおうテスト済）： https://github.co
![quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9103c273a45047a455a47c2322a4ec545cd77ee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127143682567%2F17680117127143702106%2F1558185862)
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データマイニングを利用したプログラムの改善
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