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
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2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
DiscordがGoで書かれていたコンポーネントをRustに移行しているらしい。Windowsの低レイヤ層の一部で採用されるなど、近年どんどん注目を集めているRustだが、DiscordはなぜRustを選んだのか。その最大の特徴である「パフォーマンスを妨げる要素であるGCを排した上でメモリセーフな言語」であることにクローズアップした面白い内容だったので、えっちらおっちら和訳してみた。英語が得意というわけでもなく、無理やり翻訳しているところも多いのであしからず。ほとんどGoogle翻訳のままというのは内緒。 追記: 7/31にはてブでいっぱいブックマークされたみたい。気になったブコメへの返信を末尾に追記した。 原文: Why Discord is switching from Go to Rust - Discord Blog Rustは様々な分野において第一級の言語になりつつあります。Di
これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == Julia ちなみに fibonacci数の計算（計算結果のメモ化なし）で比較させてみたところ、C++ == Rust > Go > Kotlin == Julia >
「C」や「C++」に代わるシステムプログラミング言語として「Rust」が注目を集めている。メモリ安全性が高く、メモリ破壊バグといった脆弱（ぜいじゃく）性を作り込みにくいからだ（関連記事）。 ただし、システムプログラミング言語では、高い処理性能が必須条件であり、これがCやC++が使われ続けている理由となっている。Rustはどの程度「速い」のだろうか。 ドイツのミュンヘン工科大学で博士課程の学生であるポール・エメリク氏は2019年9月9日、Rustで作成したデバイスドライバの性能評価をGitHubで発表した。 同氏のグループはさまざまな言語で同じ機能を備えたデバイスドライバを記述し、性能を比較している。 何が性能低下を引き起こしているのか 性能評価用に作成したのは、Intelのイーサネットコントローラー向けのLinux用デバイスドライバだ（ixgbeタイプ）。 エメリク氏は解説の冒頭で研究に取
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
後置インクリメントにはひと目で遅くなりそうな処理が見て取れますね。 前置インクリメントがインクリメント処理後、単純に自身の参照を返すのに対し、後置インクリメントではインクリメント前に一時オブジェクトの生成、そしてインクリメント後にはその前に生成した一時オブジェクトを値で返しています。 前置と後置では、単純にオブジェクトをコピーして返す分、普通に考えたら後置の方が遅いよね。というのが従来の認識でした。 「C++ Coding Standards -101のルール、ガイドライン、ベストプラクティス」の中でも、特に後置インクリメントの必然性が無い時は迷わず前置インクリメントを使うことが推奨されてきました。 元の値を必要としないときは前置形式の演算子を使おう ＿＿C++ Coding Standards (p50) 新たな主張 「ゲームエンジン・アーキテクチャ第二版」の中の一節を紹介します。 しか
GoはPythonのようなLLと比べると実行速度は速いのですが、GCは特別速いわけではないので、相対的にGCがパフォーマンスに与える影響は大きくなります。 また、Java に比べると、一時オブジェクトなどのために頻繁にヒープアロケーションを行うとGCの停止時間が長くなりがちですが、一方でヒープアロケーションを避けたプログラミングがしやすい言語でもあります。 MySQL ドライバのような低レイヤーのライブラリを作る場合、アプリケーション側の性能要件を勝手に決めることができないので、現実的な範囲でアロケーションを減らす努力をするべきです。 ということで、前回の記事 で紹介したプレースホルダ置換を実装するにあたって経験した、アロケーションに気を使ったプログラミングについて、チューニングする手順やコード上のテクニックを紹介したいと思います。 1. まずは正しく動くものを作る go-sql-driv
こんにちは、サイボウズ・ラボの光成です。 PicoHTTPParserは@kazuhoさんたちが開発している高速なHTTPパーサです。 同じ作者によるHTTPサーバH2Oにも使われています。 11月4日の開発ブログによると、その時点でNode.jsなどに使われているhttp-parserの10倍程度の速度を誇るそうです（現在はhttp-parserも速度向上しその差は縮まりました。それでも4倍以上の差があるようです）。 該当ブログにはその高速化のためのノウハウが書かれていて大変興味深いです。ただIntel系CPUに搭載されているSIMD命令は用いられていませんでした。今回、@kazuhoさんと一緒に文字列処理専用のSSE4.2を用いることで1.7～1.9倍の高速化を達成しました（Improving Parser Performance using SSE Instructions (in
最近H2OというHTTPサーバを書いているのですが、プロファイルを取ってみるとsprintfが結構な時間を食っていて不満に感じていました。実際、sprintfは数値や文字列をフォーマットするのに十徳ナイフ的に便利なので、HTTPサーバに限らず良く使われる（そしてCPU時間を消費しがちな）関数です。 では、sprintfを最適化すれば、様々なプログラムが より高速に動作するようになるのではないでしょうか。ということで作ったのが、qrintfです。 qrintfは、Cプリプロセッサのラッパーとしてソースコードに含まれるsprintfの呼出フォーマットを解析し、フォーマットにあわせたコードに書き換えることで、sprintfを高速化します。 たとえば、以下のようなIPv4アドレスを文字列化するコード片を sprintf( buf, "%d.%d.%d.%d", (addr >> 24) & 0xf
Recent versions of JavaScript engines are designed to execute large bodies of code very fast but if you don't know how JavaScript engines work internally you could easily degrade your application's performance. It's specially true for games that need every drop of performance they can get. In this article I will try to explain some common optimization methods for JavaScript code that I picked up d
http://da-data.blogspot.jp/2013/10/experience-with-epaxos-systems-research.html Go言語についての記事をまとめていて困るのが、特にHacker Newsでは熱狂的な賛成派と執拗な反対派が感情的に戦っていて、Go言語の何がいいのかはわかるが、まだ改善すべき余地のあることが実際どれほどの支障になるのかについては、議論からは判別しづらいことです。 カーネギーメロン大のDavid Andersonが、分散アルゴリズムEPaxosをGo言語でインプリしたときの経験について”Huge Positive” “It proved a huge win” としていながら、苦労したポイントを挙げています。このような具体的な事例がもった蓄積していくと参考になるのではないかと思います。 Go言語による開発で苦労したのは、Zookeep
連載「Webサイト・アプリ高速化テクニック徹底解説」の第5回は、前回の「DOM操作の最適化によるJavaScriptチューニング（前編）」に続く後編です。後編では、createElement()などのDOM操作メソッドを使ったさまざまなテクニックや、パフォーマンスを劣化させるよくあるパターンについて詳しく解説します。 CodeIQとの連動企画！ この記事で学べるJavaScriptチューニングのテクニックを、実際にCodeIQの問題で試すことができます。もう既に自信がある方は腕試しに、もしくは理解度チェックのための復習として是非ご活用ください！こちらから問題にチャレンジ！ 前回は、DOM操作が遅い原因と仕組みについて簡単に説明し、チューニングのサンプルをいくつか解説しました。その中で、innerHTMLを利用したコードをサンプルにあげていますが、innerHTMLを利用する場合、いくつかの
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