大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog
以下、長々と書いてますが、結論は ”私の環境で”大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablogに書いてます はじめに awk file より cat file|awk のほうが速いという以下のブログエントリが興味深いので調べてみました。 ちなみに cat file|awk が速くなる環境は稀で、巷では awk file のほうが速い環境のほうが多いようで、どちらが速いかは環境依存です。 [root@localhost sample]# cat command1 awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' sample.txt > result1.txt （中略） [root@localhost sample]# time sh command1 real 0m53.92
シンプルでかつ最高のJavaScriptプロファイラ sjsp を作りました！ ― Webアプリケーションが複雑化する中でプロファイラに求められるものとは何か - プログラムモグモグ
あらすじ Web技術が複雑になる中で、JavaScriptのプロファイリングをとる方法とは。 プロファイリングを取るためのコードを手で書いてみましょう。 とてもシンプルで、かつ最高のJavaScriptプロファイラ sjsp を作りました。 本当にあった怖い話 上司 「とにかくJavaScriptのコードを速くしてくれ」 私 「分かりました、速くします」 (次の日) 私 「いいプロファイラがないなら作ればいいじゃない」 同じチームの人 「えっ？」 私 「最高のJavaScriptプロファイラ作ったよ」 同じチームの人 「「えっえっ？？？」」 私 「早速使ってみたらこことここが遅いって分かったよ」 同じチームの人 「「「この子は一体…」」」 JavaScriptのプロファイリングの難しさ 近年、Webブラウザーの処理速度は著しく向上し、その可用性の高さから、アプリケーションのプラットフォーム
Chrome DevToolsを使ってJavaScriptのメモリリークを検出し、解消する - 人生dat落ち
JavaScriptを書いていたらブラウザがくっそ重くなる症状に出くわした。あぁ、噂のメモリリークですわ。 先人の知恵に頼るマン。それっぽい記事が見つかる。 javascriptのメモリリーク対策(随時更新) - Qiita Shibu’s Diary: JavaScriptのメモリリークを10倍速で発見する Taming The Unicorn: Easing JavaScript Memory Profiling In Chrome DevTools Writing Fast, Memory-Efficient JavaScript - Smashing Magazine angularjs - How to catch memory leaks in an Angular application? - Stack Overflow 上の記事はProfiles + Take Heap
GitHub - Glimpse/Glimpse: The open source diagnostics platform for the web
NOTE: Work on v2 of Glimpse has shifted to Glimpse/Glimpse.Prototype The Diagnostics platform of the web Providing real time diagnostics & insights to the fingertips of hundreds of thousands of developers daily How does Glimpse help? Once installed, Glimpse inspects web requests as they happen, providing insights and tooling that reduce debugging time and empower every developer to improve their w
Ruby の高速化の道。 - だいありー
pwd が何の略か？ ということを聞かれた。確かに答えられない。 http://www.abbreviations.com/pwd の中で working directory を含むものをピックアップすると、 Print Working Directory Present Working Directory Path of Working Directory の３説が見つかる。 man を見ても、あんまりしっくりこない。なんで cwd （current working directory）にしなかったんだろう？ system call は getcwd(2) なのに。 昨日の続き。 早速中田さんが r49614 を入れてくれて、こういう a, b = x, y の時には、 push x # stack: x push y # stack: x y newarray 2 # stack: [
GHCのヒーププロファイルの結果を適当に間引く - maoeのブログ
GHCのヒーププロファイラが出力する.hpファイルは、計測対象のプログラムが動いている間ずっと追記されるので、長時間動かしているとファイルがとても大きくなって、hp2any-managerなどで開けなくなってしまう。 そういう場合は.hpファイルの中身を適当に間引くといいそうなので、ghpというスクリプトを書いた。 % ghp 10 big.hp とすると10サンプル中から1サンプルに間引いて標準出力に出力する。
Ruby でラインメモリプロファイラ - Qiita
プロファイラ好きなモニタの前の皆さんこんにちは。@sonots です。この記事では、Ruby コードのどの行がどのぐらいメモリを消費しているか調べる方法を紹介します。 オブジェクトの数を数える Ruby には ObjectSpace というオブジェクトの情報を集めたり操作したりする module があります。 このモジュールの each_object メソッドを使用すると、RubyVM 上の全てのオブジェクトを取り出すことができます。 このメソッドを使って、以下のようなコードを書くと、実行した地点で、RubyVM 中にどのクラスのオブジェクトが何個存在しているのかカウントできたりするわけです。興味深いですね! ObjectSpace.each_object.inject(Hash.new 0) {|h,o| h[o.class]+=1; h } #=> {Class=>241, Strin
Easy Haskell Profiling
Would you rather look at: or The above are two presentations of the same information - profiling reports for a Haskell program. I want to show you a tool that I wrote, which generates the second type of report and makes it easy to find the hot spots in your programs. To quote the package description: visual-prof profiles your Haskell program and generates a HTML file containing its source code wit
Scalaのコンパイルを3倍速くした話
CircleCIのinfrastructureを支えるTerraformを利用したプロジェクトでの改善を紹介します。Drift Detectionの導入、monorepoにおけるDynamic Workflowの採用など過去1年で実施したTerrafromを利用するプロジェクトの改善を紹介します。 The document discusses Amazon FSx for Lustre, a fully managed file system for high-performance computing workloads. It provides fast parallel access to data stored in Amazon S3. The presentation covers how FSx for Lustre delivers scalable throughput
jaspervdj - Profiteur: a visualiser for Haskell GHC .prof files
A nicer way to browse big profile files Published on February 25, 2014 under the tag haskell Introduction GHC comes with some amazing tools to do profiling of Haskell programs. In .prof files, you can see exactly in which function most time is spent and where most allocation is done. However, at Erudify, we have a huge amount of Haskell code – and at this point .prof files can become very unwieldy
Performance profiling with ghc-events-analyze - Well-Typed - The Haskell Consultants
ghc-events-analyze is a new simple Haskell profiling tool that uses GHC's eventlog system. It helps with some profiling use cases that are not covered by the existing GHC profiling modes or tools. It has two major features: While ThreadScope shows CPU activity across all your cores, ghc-events-analyze shows CPU activity across all your Haskell threads.It lets you label periods of time during progr
Hp2any - HaskellWiki
Overview The name hp2any covers a set of tools and libraries to deal with heap profiles of Haskell programs. At the present moment, the project consists of three packages: hp2any-core: a library offering functions to read heap profiles during and after run, and to perform queries on them. hp2any-graph: an OpenGL-based live grapher that can show the memory usage of local and remote processes (the l
JavaのCPUプロファイリング - nekop's blog
JBoss / WildFly (全部俺) Advent Calendar 2013の19日目です。Java一般なトピック寄りで。 自分で主に利用するJavaのプロファイラはYourKitなのですが、YourKitを購入していない場合で性能問題を解析するときとかに何が使えるかなぁと思って調べてみました。 $ uname -a Linux localhost.localdomain 3.11.10-301.fc20.x86_64 #1 SMP Thu Dec 5 14:01:17 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ java -version java version "1.7.0_45" OpenJDK Runtime Environment (fedora-2.4.3.0.fc20-x86_64 u45-b15) OpenJDK 64-Bi
Effective Java Profiling With Open Source Tools
Sustainable Security Requirements with the ASVS Josh Grossman provides a brief overview of what the ASVS is, but takes a closer look at balancing trade-offs and prioritizing different security requirements. Josh shares how to make the process repeatable and how to implement it as part of your own organization's requirements process.
Systems Programming at Twitter
Systems Programming at Twitter Facebook, October 30, 2012 Marius Eriksen Twitter Inc. (Press space or enter to navigate to the next slide, left arrow to go backwards.) A history lesson Twitter evolves 2009: Pure Ruby-on-Rails app with MySQL; lots of memcache. Materialized timelines into memcaches. Social graph moved to a service. Delayed work through queues. 2010: Starting to move timelines out to
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GitHub - LinkedInAttic/JTune: A high precision Java CMS optimizer
GitHub - newtoncodes/devil: GUI-based debugger, profiler and runtime interface for node.js.
Chapter 5. Profiling
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