Ruby 3.3’s YJIT Runs Shopify’s Production Code 15% Faster
Ruby 3.2 YJIT is Battle-Tested Shopify deploys YJIT on business-critical services in production, such as Storefront Renderer, the software that powers all online storefronts on Shopify’s platform, and Shopify’s Monolith. As of the Ruby 3.2 release, YJIT sped up our Storefront Renderer by 10% on average. Storefront Renderer is a complex application. Your more reasonable-sized app might get better/w
Pythonで省メモリに大量の文字列を扱う工夫 - MNTSQ Techブログ
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
5.3.2. Cachegrind を使ったキャッシュ使用量のプロファイリング Red Hat Enterprise Linux 6 | Red Hat Customer Portal
パフォーマンスチューニングガイド 1. 概要 Expand section "1. 概要" Collapse section "1. 概要" 1.1. 本書を読むにあたって Expand section "1.1. 本書を読むにあたって" Collapse section "1.1. 本書を読むにあたって" 1.1.1. 対象読者 1.2. リリースの概要 Expand section "1.2. リリースの概要" Collapse section "1.2. リリースの概要" 1.2.1. Red Hat Enterprise Linux 6 における新機能 1.2.2. 水平方向のスケーラビリティ 1.2.3. 分散システム 2. Red Hat Enterprise Linux 6 のパフォーマンス機能 Expand section "2. Red Hat Enterprise Li
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