mimalloc のメモリ管理 - Qiita
Microsoft の mimalloc は面白い割り切り方で、小さいソースコードで高速なアロケータを実装しています。 確保するメモリブロックのサイズを、 Small (~8KiB), Large (~512KiB), Huge (512KiB~) の3つに分類し、 Small と Large は同じアルゴリズムで管理し、 Huge は OS 任せにして、 Small と Large は同じアルゴリズムをうまく利用しています。 基礎 OSはpage (x86では基本 4KiB) ごとにメモリをプロセスに割り当てています。 しかしアプリケーションではずっと小さいメモリブロックが必要になることが多くあります。また、必要になるたびに毎回OSからメモリを割り当ててもらうのはパフォーマンスも悪いです。 mimalloc やその他の malloc 実装 (以降 malloc と呼びます) は OS か
mimalloc を Python で使う - Qiita
Microsoft が microsoft/mimalloc という新しいアロケータを公開しました。 https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/mimalloc-free-list-sharding-in-action/ によると、 One increasing use-case for allocators is as back-end implementations of languages, such as Swift and Python, that use reference counting to automatically deallocate objects. We present mimalloc, a memory allocator that effectively balances these dema
Python 開発者は -W default オプションを使おう - Qiita
Python はデフォルトで多くの警告を表示しません。これはPython開発者ではないエンドユーザーが警告を見た時に混乱するのを防ぐためです。 デフォルトで ignore される Warning は次のとおりです。 (ref: https://docs.python.org/3/library/warnings.html#default-warning-filters) DeprecationWarning PendingDeprecationWarning ImportWarning BytesWarning ResourceWarning これらの warning を Python 開発者が表示しないと、せっかく使っているライブラリが長期間 Deprecation 期間を設けていてもその Warning に気づかないとかいう事が起きます。 また、 warning システムは同じ場所から
Rubyist が pyenv を使うときに知っておいてほしいこと - Qiita
はじめに 機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python には pyenv に否定的な意見が多いんですよね。 私は pyenv を使っていますし、便利だと思っています。また、 Ruby は殆ど使わないのですが、RubyとPythonのツールスタックの違いについても調べました。 (参考: gem, bundler と pip, venv の比較) その視点から、 Rubyユーザーが自分でpyenvの使い方を自分で決める上で知っておいた方が良いだろうなと思う Ruby と Python の環境の違いをまとめてみます。 tl;dr 丁寧に解説しても、「Python使うにはこんな長い記事を読まないといけないの」とすぐに否
Github issue で質問してはいけない - Qiita
この記事は個人ブログで海外向けに書きかけの記事の日本語版です。そのため、一部日本人向けではない記述が含まれます。 英語版はこちらです Why you must not ask questions on Github issues 現在は GitHub は Discussions を提供しています。 Issue Template から Discussion へと誘導するのがおすすめです。 2023-06-14 追記 TL;DR: Issue Tracker で質問するのは開発者に対する DoS 攻撃になるかもしれない。 Forum がある場合は Issue Tracker で質問してはいけない。 背景 Github の時代になる前は、ある程度の規模のOSSプロジェクトはみんな Issue Tracker と別に フォーラム (BBS, ML など) を持っていました。ユーザーはフォーラムでデ
コネクションプールのチューニング - Qiita
##TL;DR 負荷の変動が激しい環境でコネクションプールの設定のチューニングをさぼるためによくやるハックを紹介します。 ##問題 Go から https や mysql など外部のリソースにアクセスする場合、一般的にコネクションプールを使うことになります。 コネクションプールは、利用が終わった (idle) コネクションをプールしておき、次に使いたい時に再利用するものです。 (idle コネクションのプールを以後 free pool と呼びます。) ほとんどのコネクションプールの実装には、 idle なコネクションの最大数を制限するオプションがあります。 また、利用中の (active) コネクションと idle なコネクションを合計した全体を制限するオプションを持つものもあります。 例えば net/http パッケージの Transport は MaxIdleConnsPerHost
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Go 1.4 の環境構築 Homebrew + Vim 編 (2014.12) - Qiita