マイクロベンチマークツール、JMHについて - Qiita
これは何？ これはJava Advent Calendar 2016 - Qiitaの9日目の記事です。 8日目の記事はcero_tさんのOptimizing JavaというJavaパフォーマンス系の書籍が面白そう でした。 10日目は @sh-ogawa さんです。 最初に Javaでプログラムを書くとき、そのロジックのパフォーマンスについて思いをはせたことはありますか？ コーディングルールや、先輩の教えをそのまま鵜呑みにして書いていませんか？ 例えば、文字列の結合はStringBuilderを使えと教わり、何の疑いもなくそのまま書いていませんか？ 先輩の教えは尊いものです。無下にしてはいけません。 しかしながら、その教えは実は古いバージョンでは有効だったが、最新バージョンでは古い知識だったということもあるかもしれません。 または、重たい処理ロジックを書いてしまったけど、金の弾丸で解決す
Javaのマイクロベンチマークツール「JMH」 - Taste of Tech Topics
本ブログの読者の皆様方におかれましては、JavaのArrayListとLinkedListの 実装の違いにより性能に差があることは、当然のように熟知のことと存じあげます。 しかし！ 実際にいかほどの差があるのか、それを数値で説明できるという方はどれほどいらっしゃるでしょうか。 いきなり丁寧語の煽りでスタートしました @cero_t です。 そう、今日のテーマはマイクロベンチマークです。 たとえば、 文字列を + で結合すると遅い。 ArrayListの初期化時にはサイズを指定したほうが良い。 ArrayListはループ処理が得意、LinkedListは途中の追加が得意。 など、よくあるパフォーマンスのプラクティスについては既に知っているという方も多いと思うのですが 実際に何倍ぐらいの差なのか（どれぐらいのオーダーの差なのか）を数値で話すことができるという方は、 あまり多くないように思います
文字列連結について検証しようと思ったらそもそも検証の仕方が予想していたのと全然違った件
本記事は Java Advent Calendar 2015 19日目 です。19日目大変ギリギリの投稿で本当に申し訳ないです。 どうもこんにちは。まーやです。Javaの猛者が集うアドベントカレンダーになぜかうっかり参加しちゃった初心者系の人間のお話です。 最近お仕事で参画した某改修プロジェクトでは、文字列の連結の処理がものすごい多いソースでした。改修にあたり「そういえば文字の連結ってどのくらいの量の時にどれ使えばいいのかしらん…」とふと考えました。多分多くのできるエンジニアとっくにそんなところは通り過ぎたと思うし、ググれば”これくらい差があるよ！”って結果が出された記事もたくさん見ることがでるんですが、あえて「自分でも検証してみよう〜」というのが今回の記事の内容・・・だったんですが、タイトルの通り、脱線してまーやがいかに無知だったかの話になります。 【最初に考えていたこと】 文字列の連結
Apache httpd 2.4.1を試してみた
接続数とリクエスト/秒はserver-statusハンドラーで取得したものです。使用帯域については、2.2のserver-statusは正確な値を返さないので2.4.1とは比較できません。そこでネットワークインターフェイスの出力帯域の直近の5分平均を採りました。メモリーの使用量とCPUの使用率は、httpdのプロセスの合計の値をprstat -aで調べました。 出力帯域を見る限り、どちらのバージョンも同様な負荷状況にあります。出力帯域にはFTPやrsyncも含まれていますが、HTTPがほとんどだからです。しかし、接続数やリクエスト/秒は2.2.22より2.4.1のほうがずっと小さいです。まだソースコードを読んでいないので正確なことはわかりませんが、計測方法が異なっているためではないかと思います。問題のメモリーとCPUの使用状況ですが、2.2.22よりも2.4.1のほうが2倍以上大きくなって
JSにコンパイルされたDartがPerlより速い件 - Islands in the byte stream (legacy)
Dartのインストールが簡単になっていたので試してみたところ、Perlよりも高速だった。 なにこれ悔しい。 Dart: void main() { final t = new Stopwatch(); t.start(); final a = new List<int>(); for(var i = 0; i < 1000000; ++i) { a.add(i); } for(var i = 0; i < a.length; ++i) { ++a[i]; } var sum = 0; for(var i = 0; i < a.length; ++i) { sum += a[i]; } print(sum); print(t.elapsedMilliseconds / 1000); } Perl: use 5.12.0; use Time::HiRes qw(gettimeofday tv_
Vim script のベンチマーク - Alone Like a Rhinoceros Horn
数万回くらい実行されるループの中で文字列が空かどうかを調べなければならないとする。 empty(str) str == "" さて、どちらがいいだろう？ empty() を使う方が、文字列が空かどうかを調べる、という意図が明確になっていいような気がするが、empty() の方は関数呼び出しなので、ひょっとすると ==演算子に比べて相当遅いかも知れないぞ…… この手の疑問／迷いを解消するために、同じことをする複数の Vim script コード片の速度性能を簡単に比較できるツールを作ってみました。 h1mesuke/vim-benchmark - GitHub +reltime と +float が必要。7.2以降の Vim なら多分大丈夫（だと思うけど自信はないw） 使い方はこんな感じ。最初の疑問を解消すべく、ベンチマーク・スクリプトを作ってみる。 let s:bm = benchmark
KVM/Xen/VirtualBox、OSS仮想化環境の性能比較結果 - Phoronix | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Phoronix Media is the largest Internet media company devoted to enriching the Linux hardware experience and catering its content to Linux gamers and computer enthusiasts. PhoronixにKVM、VirtualBox、Xenを使用したベンチマーク比較が「Ubuntu 11.10: Xen vs. KVM vs. VirtualBox」として掲載されている。こうしたベンチマークは、使用するハードウェアやテストするベンチマークの種類、ホストやゲストのソフトウェアの設定など、状況如何で大きく変わるため、自分が必要とする条件で比較することが大切で、資料程度に留めておく必要があるが、公開された内容は一般的な予測とは異なる結果でなか
OpenFlowのベンチマークプログラムをJavaで書く - 日々雑感
昨日に引き続き、OpenFlowネタ。昨日のエントリの最後の方で、OpenFlowコントローラのベンチマークの話に少しだけ触れた。OpenFlowコントローラを作っている過程でOpenFlowコントローラ用のベンチマークプログラムを自作したのもあり、OpenFlowのベンチマークについて書く。 OpenFlowスイッチやコントローラのベンチマークプログラムで一番に思い浮かぶのは、OpenFlowの総本山スタンフォード大学のProf. Nick McKeownのグループが開発しているoflopsである。というか、oflops以外に少なくとも私は聞いたことがない。 oflopsはgitレポジトリから # git clone git://gitosis.stanford.edu/oflops.git で、入手可能。正しく説明すると、oflopsはOpenFlowスイッチ用のベンチマークで、同じパ
円周率計算プログラム「スーパーπ」
円周率計算プログラム「スーパーπ」は円周率を1.6万桁～3355万桁まで計算することができるWindows用プログラムです。 このソフトウェアは円周率の計算を行っている東京大学金田研究室が、世界記録を樹立したプログラムをWindowsに移植したものです。 この「スーパーπ」は、パソコンのパフォーマンスにより計算時間が大幅に違ってくることから、ベンチマークなどに幅広く使用されています。 どこまで続くんだろう、円周率。？百桁まで覚えようとおもってもデータがない。 ・・・・というあなた！。 円周率を計算してくれるソフトがありました。 このソフトは1万6000桁～3355万桁まで計算することができます。 3355万桁を計算するには十分なメモリーとパワーがいります。PentiumIIで十分メモリーがあれば、12時間以内で計算できるそうです。 この下の表は解凍後に出てくるテキストファイルの内容です。
高価なストレージを導入する価値はあるのか？ストレージベンチマーク（前編） | OTTOSERVER "TECH" Blog
ストレージ関連機器は、数万円で購入できる安価なものから、数十万円を超える大規模なものなど、豊富な種類があります。 はたして、高価なストレージを導入する意味はあるのでしょうか？パフォーマンスの観点から、そのメリットを検証してみます。 今回はまず、ローカルのファイルアクセスにてベンチマークを実行してみました。 測定を行った機種は、以下の通りです。 種別 機種名 サーバ
Python の JSONライブラリのパフォーマンステスト
概要 最近、あるお客さんから、 快速なので、 cjson を使おうという要望をいただきましたが、 以前、僕は cjson は色なエッジケースの処理が微妙と分かっていて、実際に他のライブラリより早いのかなと思いました。 cjsonのPyPiページ いろなコメントが書かれています。しかも、 最新パージョンは 2007 リリースでかなり古い。バグがあるのに、直っていないし、あんまりメンテしてないライブラリに見える。 simplejson も jsonlib もCで拡張があり、 かなり最適化されていると思ったので、テストしてみようと思いました。 というわけで、パフォーマンステストを作って、bitbucket にアップしました https://bitbucket.org/IanLewis/jsonlib-test 準備 buildout を使って、環境を作ります テストを実行 ./bin/run_t
メソッド呼び出しループベンチにSmalltalkで参戦してみる - Smalltalkのtは小文字です
Objective-Cの『遅さ』を計測したら、JavaやC++の5倍も遅かった: ニュースの社会科学的な裏側 ただし手元の環境（MacBook Air 11", 1.6GHz Core 2 Duo, Win 7）は非力なので、ループ回数は 268435455回に減らしました。Cygwin環境であるせいか、Objective-C は元記事でとりざたされている結果と違い、C++ の５倍までは遅くなっていませんでした。かたや Java は C++ の２倍程度に遅くなっていて、Objective-C とはほとんど差がありませんでした。 Smalltalk はまずまずの結果といった感じでしょうか。正直、爆速を誇る商用処理系であるところの VisualWorks には、C++ とまではいかずとも Objective-C には肉薄して欲しかったところですが、前述の通り Objective-C に逃げ切ら
VirtualBox での unixbench 実行結果を32ビット版と64ビット版それぞれで比較してみる - [ぴ](2010-10-31)
※β = apache2 + php5 + libapache2-mod-perl2 + libapache2-mod-python + libapache2-mod-ruby + libapache2-mod-jk + postgresql + mysql-server + squid3 まとめ -/+ buffers/cache を見ると、64ビット版は32ビット版と比べておおむね1.6倍メモリ喰いであることがわかる。 これはほとんどデータの入っていないコード中心のメモリ利用における比較なので、実運用においてはより差が縮まるとは思われるが、それでも 512MB という少ないメモリ環境では無視できない差。 極端な言い方をすれば、メモリ 512MB の環境を64ビット版 OS で使うという行為は、32ビット版 OS をメモリ 320MB の環境で使うようなもので、実にもったいない。 さくら
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