500ms to 1.7ms In React: A Journey And A Checklist
Written by Oren Farhi, Front End Engineer Tech Lead, follow me on This article has been translated: Chinese 1 (by Qlly) Chinese 2 (by Qlly) Korean (by Ykss) I bet the need to tweak perfomance comes in a certain phase of development for every developer, in every app. There are very good resources and articles about how to tweak performance in react and this article is no exception. I thought I will
Use Fast Data Algorithms | Joey Lynch's Site
Disclaimer: There are lies, damn lies, and benchmarks from some random person on the internet. If you are considering taking some of the advice in this post please remember to test your specific workloads, which might have different bottlenecks. Also the implementation quality in your particular software stack for your particular hardware matters a lot. For this post I’ll be playing with a ~5 GiB
パフォーマンス改善のいろは
こんにちは、@kaa_a_zu です。私は、今までいくつかの組織でフロントエンドのパフォーマンス改善に取り組んできました。パフォーマンスが劇的に改善したこともあれば、改善点の洗い出しで終わったこともありました。この記事では、それらの経験に基づいて、どのようにしたらチームがパフォーマンスに意識を向けることができるのか、改善を習慣化できるのかについて基本的なことを紹介させていただきます。少しでも参考になったらありがたいです。また、ご指摘や感想も随時お待ちしております。 ※この記事はWebフロントエンド領域を対象にしています。 なぜパフォーマンス改善をするのか パフォーマンスを改善する目的には、大きく３つあると考えています。 ユーザー体験の質を向上させるため(追記: この動画はパフォーマンスの重要性を説いています) SEO対策のため 将来的にリッチな機能を導入するため(既にTWA化の基準にはパフ
BPF Performance Toolsを読んだ感想 - go_vargoのブログ
BPF Performance Toolsを読んだので、感想ブログです。 先に感想を言っておくと「最高」でした。 BPF Performance Toolsとは？ NetflixでKernel・パフォーマンスにかかわるチューニング・アーキテクチャを専門にしているBrendan Greggさんが書いた本です。BPFのiovisorというTracing分野の第一人者でもあります。 www.brendangregg.com 2019年12月に発売したばかりなので、BPFの分野では最新の本でしょう。他の著書に有名な本として(日本語版の)「詳解システム・パフォーマンス」があります。 BPF Performance Toolsは「詳解システム・パフォーマンス」第二弾と言えるかもしれません。ちなみにページ数は880Pあり、Kindleで表示される読み終わるための平均的な時間は「27時間30分」で、大作R
Linux Performance
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
The USE Method
The Utilization Saturation and Errors (USE) Method is a methodology for analyzing the performance of any system. It directs the construction of a checklist, which for server analysis can be used for quickly identifying resource bottlenecks or errors. It begins by posing questions, and then seeks answers, instead of beginning with given metrics (partial answers) and trying to work backwards. The re
Latency Numbers Every Programmer Should Know
latency.txt :�]�U Latency Comparison Numbers (~2012) ---------------------------------- L1 cache reference 0.5 ns Branch mispredict 5 ns L2 cache reference 7 ns 14x L1 cache Mutex lock/unlock 25 ns Main memory reference 100 ns 20x L2 cache, 200x L1 cache Compress 1K bytes with Zippy 3,000 ns 3 us Send 1K bytes over 1 Gbps network 10,000 ns 10 us Read 4K randomly from SSD* 150,000 ns 150 us ~1GB/se
CPU使用率は間違っている | Yakst
Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか？プロセッサーがどのくらい忙しいか？違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが
CPU Utilization is Wrong
Recent posts: 29 Oct 2024 » AI Flame Graphs 22 Jul 2024 » No More Blue Fridays 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan
Linux Systems Performance 2016
Talk for PerconaLive 2016 by Brendan Gregg. Video: https://www.youtube.com/watch?v=CbmEDXq7es0 . "Systems performance provides a different perspective for analysis and tuning, and can help you find performance wins for your databases, applications, and the kernel. However, most of us are not performance or kernel engineers, and have limited time to study this topic. This talk summarizes six import
雑なツイートをしてしまったばかりにrubyを高速化するはめになった俺たちは！
逆に言うと、Rubyの文字列型の内部実装がropeになれば、freezeしてもしなくても変わらない速度が出るようになって、結局freezeする必要なんてなかったんやーで丸く収まるんじゃないの？と思いました #雑な感想 — Kazuho Oku (@kazuho) October 6, 2015とツイートしたところ、処理系の中の人から @kazuho 文字列を弄る話じゃなくて、文字列の identity の話なので、ちょっと関係ないかなぁ、と — _ko1 (@_ko1) October 6, 2015みたいなツッコミをもらって、うっすみません…ってなってRuby VMのコードを読むことになったわけです。 で、まあ、いくつか気になる点があったので手をつけてしまいました。 1. オブジェクト生成のホットパスの最適化 ホットスポットだとされていたところのコードを読んでると、オブジェクト生成の際に
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