Homework. Task 8. #14
Open
Conversation
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
spajic
approved these changes
Apr 24, 2020
| @@ -0,0 +1,24 @@ | |||
| 1. Я работаю в одном из учреждений Минкомсвязи, проект, которым занимаюсь в основном -- система мониторинга цифровизации регионов РФ. Проект существует несколько лет. На некоторых эндпоинтах видны "просадки" перфоманса той или иной степени. По одному из них руководство поставило мне задачу по оптимизации, которую и использую для 8-го ДЗ по данному курсу. | |||
There was a problem hiding this comment.
Работа государственного уровня 👍
| Соответственно, продолжил работу на `local_production`. Защиту на соответствие данных в генерируемых файлах решил сделать в той же `rake`-задаче -- сравнивал предварительно созданный заведомо верный `JSON` с тем, что получался при выполнении задачи. Делал это не с помощью тестов, т.к. хотел проверять работу на реальных данных, а не сфабрикованных в изначально пустой тестовой базе. | ||
| 4. Первым делом завернул задачу в `stackprof`. Ничего бросающегося в глаза не обнаружил -- в топе были гемы, код самого приложения встречался где-то на 15-ом месте и ничего криминального на первый взгляд не нёс. | ||
| 5. Запрофилировал задачу в `ruby-prof` -- чуть более многословно. Видно, что много времени (66%) проводится в `Jbuilder`, из которого идут вызовы различных методов `ActiveRecord`. Но по коду самого приложения по-прежнему никаких намёков на неоптимальность. | ||
| 6. Сделал вывод, что упор надо делать на профилирование памяти и работу с ней. Воспользовался `memory_profiler`. В топе -- `ActiveRecord` и `Jbuilder` (обращающийся к первому, как показывают предыдущие отчёты). Изучил гугл. Убрал `Jbuilder` -- переписал рендерер по принципу, изложенному в [этой статье](https://medium.com/neuronio/performance-comparison-for-json-generation-in-ruby-cc2cce55cf0b). Также, там, где было можно, перешёл на `Oj`. Итого: |
| Run time: 133.63 sec. | ||
| Memory increase equals 844 Mb. | ||
| ``` | ||
| По памяти `х2.27`, по времени -- `х1.3`. |
There was a problem hiding this comment.
Эх, хотелось бы конечно побольше, но всё равно хорошо 👍
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.
This suggestion is invalid because no changes were made to the code.
Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.
Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.
Only one suggestion per line can be applied in a batch.
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.
Applying suggestions on deleted lines is not supported.
You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.
Outdated suggestions cannot be applied.
This suggestion has been applied or marked resolved.
Suggestions cannot be applied from pending reviews.
Suggestions cannot be applied on multi-line comments.
Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.
Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
API. В виду большого объёма обрабатываемых данных, обработкаJSON-ответов на запросы происходит не на лету, а с помощью кэширования.Resqueраз в 15 минут запускает задачу, из которой происходит обращение к рассматриваемому контроллеру. В экшене этого контроллера происходит проверка наличие файлов с закэшированными данными. Если файла с соответствующим названием нет или данные в нём устарели, происходит генерация нового файла. Если файл есть и он актуален, то происходит отдача этого файла. В итоге клиенты при запросах на этот эндпоинт мгновенно начинают получать подготовленные данные (обновляемые раз в 15 минут).Resqueворкеры при создании файлов потребляют много ресурсов (как по памяти, так и поCPU), задача заключалась в оптимизации именно этой ступени технологической цепочки.rake-задачи, из которой запускал выполнениеresque-работы на ограниченном (для вменяемого времени обратной связи) объёме данных. В теле этой же задачи замерял время выполнения и потребление памяти до и после выполнения задачи. Попробовал сначала делать это вdevelopmentокружении -- задача выполнялась650секунд. Создалlocal_production-- ускорение почти в 4 раза:# RACK_ENV=local_production RAILS_ENV=local_production bundle exec rails test_generate:run Cleaning public/system/budget/ directory... Running TestGenerateEventsApiJob task... Run time: 174.28 sec. Memory increase equals 1923 Mb.Соответственно, продолжил работу на
local_production. Защиту на соответствие данных в генерируемых файлах решил сделать в той жеrake-задаче -- сравнивал предварительно созданный заведомо верныйJSONс тем, что получался при выполнении задачи. Делал это не с помощью тестов, т.к. хотел проверять работу на реальных данных, а не сфабрикованных в изначально пустой тестовой базе.4. Первым делом завернул задачу в
stackprof. Ничего бросающегося в глаза не обнаружил -- в топе были гемы, код самого приложения встречался где-то на 15-ом месте и ничего криминального на первый взгляд не нёс.5. Запрофилировал задачу в
ruby-prof-- чуть более многословно. Видно, что много времени (66%) проводится вJbuilder, из которого идут вызовы различных методовActiveRecord. Но по коду самого приложения по-прежнему никаких намёков на неоптимальность.6. Сделал вывод, что упор надо делать на профилирование памяти и работу с ней. Воспользовался
memory_profiler. В топе --ActiveRecordиJbuilder(обращающийся к первому, как показывают предыдущие отчёты). Изучил гугл. УбралJbuilder-- переписал рендерер по принципу, изложенному в этой статье. Также, там, где было можно, перешёл наOj. Итого:# RACK_ENV=local_production RAILS_ENV=local_production bundle exec rails test_generate:run Cleaning public/system/budget/ directory... Running TestGenerateEventsApiJob task... Run time: 133.63 sec. Memory increase equals 844 Mb.По памяти
х2.27, по времени --х1.3.