差分検出エンジン 以前投稿した記事（1、2）で、React.memoの仕組みと、コンポジションを通じてよりスマートにパフォーマンスを最適化する方法について説明しました。しかし、Reactのパフォーマンスを完全にマスターするには、すべてを動かすエンジンである、Reactの差分検出アルゴリズムを理解する必要があります。 差分検出は、ReactがDOMをアップデートし、コンポーネントツリーと一致させるプロセスです。Reactの宣言的プログラミングを可能にしているのが差分検出です。ユーザーが求めるものを説明すると、Reactがそれを効率的に実現する方法を探します。 コンポーネントの識別情報とstateの永続性 技術的な内容について話し始める前に、Reactがコンポーネントの識別情報（そのコンポーネントらしさを形成する独自性）についてどのように考えているかを示す驚くべき動作を見てみましょう。 以下の
TypeScriptのコンパイラをGo言語でネイティブ化、10倍速にした「TypeScript Native Previews」が公開 マイクロソフトは、TypeScriptのコンパイラを始め各種ツール群をGo言語に移植することでコンパイラの処理速度を10倍速にした新バージョンとなるTypeScriptのプレビュー版「TypeScript Native Previews」の公開を発表しました。 Today we're announcing previews of the native port of TypeScript! These nightly previews will be available on npm and the VS Code marketplace! npm install -D @typescript/native-preview npx tsgo --vers
どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック
TypeScript、パフォーマンス改善のためにネイティブ実装の取り組みを発表 ——ネイティブ実装にGo言語を使い、ビルド時間（tsc）は10倍の速度改善 TypeScriptのリードアーキテクトであるMicrosoftの Anders Hejlsberg氏は、TypeScriptのパフォーマンス改善とそれに伴う開発体験の向上のために、TypeScriptコンパイラとそのツールのネイティブ実装に取り組んでいることを発表した。これは従来のJavaScriptを基にしたコードベースにかわるもので、このネイティブ実装の取り組みによってパフォーマンスが10倍程度改善することを示した。 A 10x Faster TypeScript このネイティブ実装はGo言語によって開発が進められている。すでに既存のプロジェクトの一部でもこの恩恵を確認することができることに触れ、実際にtsc実行時の時間
React Scan automatically detects performance issues in your React app Previously, existing tools required lots of code change, lacked simple visual cues, and didn't have a simple, portable API Instead, React Scan:Requires no code changesHighlights exactly the components you need to optimizeAvailable via script tag, npm, you name it!
登場以来、Reactはアプリケーションのパフォーマンスを最適化するためのツールを多数供してきました。中には極めて有益でありながら、あまり知られていないものもあります。useDeferredValueはその一つです。このツールは、特定の状況においてユーザーエクスペリエンスを大きく左右することができます。⚡ 筆者は最近このフックを使用し、このブログの厄介なパフォーマンス問題を解決したのですが、そのあまりの効果に衝撃を受けました。低性能デバイスでは反則級の改善が見られ、まるで黒魔術のようでした。 useDeferredValueには若干気後れさせるような評判があり、実際かなり洗練されたツールではあるのですが、正しいメンタルモデルで向き合えば恐るるに足りません。このチュートリアルでは、その仕組みと、アプリケーションのパフォーマンスを劇的に改善させる使い方を詳しく説明します。 問題 数年前、筆者は本
While human-readable JSON over HTTP remains a popular choice for service communication due to its simplicity and familiarity, in Microservices architectures gRPC is emerging as a popular choice for communication. It is mainly because in the case of internal services, the structured formats, such as Protocol Buffers, are a better choice than JSON for enco…
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PassMark Software has delved into the millions of benchmark results that PerformanceTest users have posted to its web site and produced a comprehensive range of CPU charts to help compare the relative speeds of different processors from Intel, AMD, Apple, Qualcomm and others. Included in these lists are CPUs designed for servers and workstations (such as Intel Xeon and AMD EPYC processors), deskto
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
Ruby 3.3リリース！ 新機能解説 Ruby 3.3 YJITのメモリ管理とRJIT 〜すべてが新しくなった2つのJITを使いこなす 2023年12月25日、Ruby 3.3.0がリリースされ、様々な新機能が加えられました。本連載では実際に携わった皆さんにその新しいRubyをご紹介いただきます。 RubyはJust-In-Time（JIT）コンパイラという機能を備えており、これを有効化すると実行時に機械語を生成して様々な最適化が行なわれ、実行が高速になります。Ruby 3.3にはYJITとRJITという2つのJITコンパイラがあり、デフォルトでは無効になっていますが、それぞれ--yjitと--rjitで有効化できます。 この回では、Ruby 3.3でYJITの性能特性が変化した点や、YJITに新たに追加された便利な機能、またRJITはどのように使うものであるかについて解説します。 YJ
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概要 当時数ヶ月間誰も原因がわからなかった一時的にRDSの負荷（CPU使用率）がスパイクする現象の原因を調査できる環境を整えて、原因分析〜改善まで実施したときの話です。 1つ1つの取り組み自体は大きなことはやっていませんが、一連の動きで得られたものも多かったのでアウトプットしようと思い記事にまとめました。 取り組んだ課題 原因を特定するためのツールがない そもそも何が原因でRDSのCPU負荷が高まっているのかを調べるための情報がCPU使用率以外に全くない状況でした。 そこでRDSの負荷原因を探る方法を調べると、Performance InsightsやCloudWatch Logsへのスロークエリログ出力を使う記事をいくつか見つけたのでこの2つについて調べることにしました。 Performance Insights データベース負荷をSQLなどの単位で時系列で可視化したり、トップSQLやD
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