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
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方法 : パフォーマンスを向上させる
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 更新 : 2007 年 11 月 次の方法でプログラミングすることで、メモリを節約し、デバイス アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。 Windows フォームおよびグラフィックスで使用されるメモリを節約するには BeginUpdate メソッドおよび EndUpdate メソッドが用意されているコントロール (ComboBox、ListBox、ListView、ToolStripComboBox、TreeView など) では、これらのメソッドを使用します。 コントロールの位置を変更するときは、SuspendLayout メソッドおよび ResumeLayout メソッドを使用します。
[Python-Dev] FAT Python (lack of) performance
Victor Stinner victor.stinner at gmail.com Mon Jan 25 13:16:29 EST 2016 Previous message (by thread): [Python-Dev] Buildbot timing out - test suite failure - test_socket issue with UDP6? Next message (by thread): [Python-Dev] FAT Python (lack of) performance Messages sorted by: [ date ] [ thread ] [ subject ] [ author ] Hi, Summary: FAT Python is not faster, but it will be ;-) -- When I started th
PyPy3 2.4.0を使ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し
最近、仕事でPyPy3を試したりしているので、メモを書き残しておく。 PyPy - Welcome to PyPy インストール 今回はUbuntu 14.04LTSで試した。PyPy3はPPAリポジトリに無いので、Linux向けのコンパイル済みバイナリをダウンロードして使うことにした。 利用するときは、virtualenvでpypy3用の環境を作っている。 $ wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2 $ bzip2 -dc pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2|tar xf - $ sudo mv pypy3-2.4.0-linux64 /opt/ $ sudo ln -s /opt/pypy3-2.4.0-linux64/bin/pypy3 /usr/bin/
CPythonとPyPyの速度比較 - Qiita
リストに要素を追加する処理速度の比較 前提 処理速度の比較として、Pythonの公式実装であるCPythonと、PythonのPythonによるJITコンパイラ実装であるPyPyの実行時間について比較しました。 Pythonのリスト内包表記で使った以下の3つの関数に対して、Pythonで実行時間を計測する方法 その1で定義したデコレータを用いました。 評価対象の関数 # 1. testfunc1: 空リストを用意してappend @time def testfunc1(rangelist): templist = [] for temp in rangelist: templist.append(temp) # 2. testfunc2: 1+appendをオブジェクト化 @time def testfunc2(rangelist): templist = [] append = temp
PyPy IO improvements
The second branch was done by Gregor Wegberg for his master thesis and finished by Maciej Fijałkowski and Armin Rigo. Because of the way it works, the PyPy GC from time to time moves the objects in memory, meaning that their address can change. Therefore, if you want to pass pointers to some external C function (for example, write(2) or read(2)), you need to ensure that the objects they are pointi
16の言語と57のフレームワークを比較したベンチマークが凄い
いつの時代もより高速に動作するフレームワークや言語に対する関心は高いものですが、そんな疑問に答えるWeb Framework Benchmarksの最新版が公開されています。こちらのベンチマークはテスト用のコードや環境がオープンソースになっており16の言語(C C# Clojure D Erlang Go Groovy Haskell Java JavaScript Lua Perl PHP Python Ruby Scala)と57のフレームワークについて最適な実装が集められてテストされているという点で一般性があります。また実行環境もEC2と実マシンの2種類をそれぞれ実行している点も興味深いです。 気になるテスト結果のうち特に複雑度の高いデータベースから複数件のデータを取得してHTMLページとして出力した場合の結果は下記のとおりです。 堂々のトップに輝いているのはServletで最大で1
Framework Benchmarks Round 1 – TechEmpower
How much does your framework choice affect performance? The answer may surprise you. Authors’ Note: We’re using the word “framework” loosely to refer to platforms, micro-frameworks, and full-stack frameworks. We have our own personal favorites among these frameworks, but we’ve tried our best to give each a fair shot. Show me the winners! We know you’re curious (we were too!) so here is a chart of
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String CombSort Benchmark update!
tomo🐧@learning on Twitter: "@chezou 変数に型の無い動的言語ではどれも似たようなもんだと思いますよ。ただし、V8 は JIT あるので、その分有利かも。CPython には JIT は無いので。(PyPy にはある) 後、このコードなら Python3 対応は（私は）楽にできますよ welcome!"
ianlewis@hachyderm.io on Twitter: "@shibu_jp @voluntas うむ。ところどころ改善するのにCythonがいいかもしれないけど、システム全体のパフォーマンスアップするのに難しいよねぇ。あと、Cythonはメンテコストは高いと思う"
TechEmpower Framework Benchmarks
長文日記
JavaScript General Profiler