Skip to content

Latest commit

 

History

History
119 lines (93 loc) · 10.7 KB

README.md

File metadata and controls

119 lines (93 loc) · 10.7 KB
Raw

Note

Для работы скрипта требуется Ruby 2.4+

Задание №1

В файле task-1.rb находится ruby-программа, которая выполняет обработку данных из файла.

В файл встроен тест, который показывает, как программа должна работать.

С помощью этой программы нужно обработать файл данных data_large.txt.

Проблема в том, что это происходит слишком долго, дождаться пока никому не удавалось.

Задача

  • Оптимизировать эту программу, выстроив процесс согласно "общему фреймворку оптимизации" из первой лекции;
  • Профилировать программу с помощью инструментов, с которыми мы познакомились в первой лекции;
  • Добиться того, чтобы программа корректно обработала файл data_large.txt за 30 секунд;
  • Написать кейс-стади о вашей оптимизации по шаблону case-study-template.md.

Case-study должен получиться рассказом с техническими подробностями о том как вы пришли к успеху в оптимизации. Можно сказать, заготовкой статьи на Хабр/Medium/...

Сдача задания

Для сдачи задания нужно форкнуть этот проект, сделать PR в него и прислать ссылку для проверки.

В PR

  • должны быть внесены оптимизации в task-1.rb;
  • должен быть файл case-study.md с описанием проделанной оптимизации;

Комментарии

Риски

Задание моделирует такую ситуацию: вы получили неффективную систему, в которой код и производительность оставляет желать лучшего. При этом актуальной проблемой является именно производительность. Вам нужно оптимизировать эту систему.

С какими искушениями вы сталкиваететь:

  • вы “с ходу” замечаете какие-то непроизводительные идиомы, и у вас возникает соблазн их сразу исправить;

Эти искушения типичны и часто возникают в моделируемой ситуации.

Их риски:

  • перед рефакторингом “очевидных” косяков не написать тестов и незаметно внести регрессию;
  • потратить время на рефакторинг, хотя время было только на оптимизацию;
  • исправить все очевидные на глаз проблемы производительности, не получить заметного результата, решить что наверное просто Ruby слишком медленный для этой задачи, демотивироваться и разочароваться в попытках оптимизации

Советы

  • Найдите объём данных, на которых программа отрабатывает достаточно быстро - это позволит вам выстроить фидбек-луп; если улучшите метрику для части данных, то улучшите и для полного объёма данных;
  • Попробуйте прикинуть ассимтотику роста времени работы в зависимости от объёма входных данных (попробуйте объём x, 2x, 4x, 8x)
  • Оцените, как долго программа будет обрабатывать полный обём данных
  • Оцените, сколько времени занимает работа GC (попробовав отключить его на небольшом объёме данных)
  • Вкладывайтесь в удобство работы и скорость получения обратной связи, сделайте себе эффективный фидбек-луп

Советы по профилированию и измерению метрики

  • Задайте простую и понятную метрику для оптимизируемой системы
  • При профилировании лучше выключать GC (он может вносить непредсказуемые замедления в рандомные части программы)
  • Но не отключайте GC при вычислении метрики (в результате мы хотим, чтобы программа работала с включенным GC, значит без него мы будем мерить не то что надо)
  • Отключайте профилировщики при вычислении метрики (они замедляют работу системы)
  • Не замеряйте время профилировщиком (при замерах он вообще должен быть отключен)

Совет: как посчитать кол-во строк в файле

wc -l data_large.rb # (3250940)  total line count

Совет: как создать меньший файл из большего, оставив перевые N строк

head -n N data_large.txt > dataN.txt # create smaller file from larger (take N first lines)

Что можно делать

  • рефакторить код
  • рефакторить/дописывать тесты
  • разбивать скрипт на несколько файлов

Что нужно делать

  • исследовать предложенную вам на рассмотрение систему
  • построить фидбек-луп, который позволит вам быстро тестировать гипотезы и измерять их эффект
  • применить инструменты профилирования CPU, чтобы найти главные точки роста
  • выписывать в case-study несколько пунктов: каким профилировщиком вы нашли точку роста, как её оптимизировали, какой получили прирост метрики, как найденная проблема перестала быть главной точкой роста;

Что не нужно делать

  • переписывать с нуля
  • забивать на выстраивание фидбек-лупа
  • вносить оптимизации по наитию, без профилировщика и без оценки эффективности

Основная польза задания

Главная польза этого задания - попрактиковаться в применении грамотного подхода к оптимизации, почуствовать этот процесс:

  • как взяли незнакомую систему и исследовали её
  • как выстроили фидбек луп
  • как с помощью профилировщиков нашли что именно даст вам наибольший эффект (главную точку роста)
  • как быстро протестировали гипотезу, получили измеримый результат и зафиксировали его
  • как в итоге написали небольшой отчёт об успешных шагах этого процесса

Checklist

Советую использовать все рассмотренные в лекции инструменты хотя бы по разу - попрактикуйтесь с ними, научитесь с ними работать.

  • Прикинуть зависимость времени работы програмы от размера обрабатываемого файла
  • Построить и проанализировать отчёт ruby-prof в режиме Flat;
  • Построить и проанализировать отчёт ruby-prof в режиме Graph;
  • Построить и проанализировать отчёт ruby-prof в режиме CallStack;
  • Построить и проанализировать отчёт ruby-prof в режиме CallTree c визуализацией в QCachegrind;
  • Построить дамп stackprof и проанализировать его с помощью CLI
  • Построить дамп stackprof в json и проанализировать его с помощью speedscope.app
  • Профилировать работающий процесс rbspy;
  • Добавить в программу ProgressBar;
  • Постараться довести асимптотику до линейной и проверить это тестом;
  • Написать простой тест на время работы: когда вы придёте к оптимизированному решению, замерьте, сколько оно будет работать на тестовом объёме данных; и напишите тест на то, что это время не превышается (чтобы не было ложных срабатываний, задайте время с небольшим запасом);

Главное

Нужно потренироваться методично работать по схеме с фидбек-лупом:

  • построили отчёт каким-то из профилировщиков
  • осознали его
  • поняли, какая самая большая точка роста
  • внесли минимальные изменения, чтобы использовать только эту точку роста
  • вычислили метрику - оценили, как изменение повлияло на метрику
  • перестроили отчёт, убедились, что проблема решена
  • записали полученные результаты
  • закоммитились
  • перешли к следующей итерации