/rails-optimization-2-task2

Primary LanguageRuby

Note

Для работы скрипта требуется Ruby 2.4+

Задание №2

В этом задании нужно сделать дальнейшие оптимизации программы, с которой вы познакомились в задании №1.

На этот раз нужно оптимизировать её по памяти.

Бюджет: программа не должна потреблять больше 75Мб памяти в течение своей работы.

Как измерять кол-во использованной памяти

В фидбек-лупе можно получать кол-во памяти в конце выполнения программы:

puts "MEMORY USAGE: %d MB" % (`ps -o rss= -p #{Process.pid}`.to_i / 1024)"

После успешной оптимизации дополнительно нужно профилировать программу с помощью valgrind massif visualizer и проверить, что память укладывается в бюджет не только в конце работы программы, но и в течение вообще всего времени работы.

Задача

  • Оптимизировать эту программу, выстроив процесс согласно "общему фреймворку оптимизации" из первой лекции;
  • Профилировать программу с помощью инструментов, с которыми мы познакомились во второй лекции;
  • Добиться того, чтобы программа корректно обработала файл data_large.txt с потреблением памяти < 70Mb;
  • Написать кейс-стади о вашей оптимизации по шаблону case-study-template.md.

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-2.rb;
  • должен быть файл case-study.md с описанием проделанной оптимизации;
  • в описании должен быть скриншот из valgrind massif visualizer, на котором видно, что программа укладывается в бюджет на протяжении всего времени исполнения;
  • в описание PR добавьте чеклист и отметьте, что из него сделали; для получения максимальной пользы надо отметить всё.

Checklist

  • Построить и проанализировать отчёт гемом memory_profiler
  • 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 и проанализировать текстовый отчёт stackprof;
  • Построить и проанализировать отчёт flamegraph с помощью stackprof и визуализировать его в speedscope.app;
  • Построить график потребления памяти в valgrind massif visualier и включить скриншот в описание вашего PR;
  • Написать тест, на то что программа укладывается в бюджет по памяти

Не нужно включать в PR выводы всех этих отчётов, просто используйте каждый хотя бы по разу в вашем Case-study.

Формат шагов case-study

Каждый шаг оптимизации в case-study должен содержать четыре составляющих:

  • какой отчёт показал главную точку роста
  • как вы решили её оптимизировать
  • как изменилась метрика
  • как изменился отчёт профилировщика

Заметки

  • Не отключайте GC при вычислении метрики
  • Отключайте профилировщик при вычислении метрики
  • Используйте все описанные инструменты и отчёты хотя бы по разу – научитесь с ними работать!
  • Вкладывайтесь в удобство разработки и скорость фидбек-лупа!