The OpenNET Project / Index page

[ новости /+++ | форум | теги | ]

/ Для администратора / Система / Оптимизация, тюнинг
·08.06.2022 Представлен Pyston-lite, JIT-компилятор для штатного Python (124 +20)
  Разработчики проекта Pyston, предлагающего высокопроизводительную реализацию языка Python, использующую современные технологии JIT-компиляции, представили расширение Pyston-lite с реализацией JIT-компилятора для CPython. Если Pyston является ответвлением от кодовой базы CPython и развивается обособленно, то Pyston-lite оформлен в виде универсального расширения, предназначенного для подключения к штатному интерпретатору Python (CPython)...
·31.05.2022 Проект Dragonfly развивает более быструю замену Redis и Memcached (68 +20)
  Доступен первый выпуск системы кэширования данных в оперативной памяти Dragonfly, обеспечивающей поддержку протоколов Memcached и Redis, но позволяющей выполнять запросы с гораздо более высокой производительностью и с меньшим потреблением памяти. Система манипулирует данными в формате ключ/значение и может применяться как легковесное решение для ускорения работы высоконагруженных сайтов, кэширующие медленные запросы к СУБД и промежуточные данные в оперативной памяти. Код Dragonfly написан на языках C/С++ и распространяется под лицензией BSL (Business Source License)...
·09.01.2022 Вторая версия патчей c реструктуризацией заголовочных файлов ядра Linux (51 +65)
  Инго Молнар (Ingo Molnar) представил вторую версию набора патчей, позволяющего значительно сократить время пересборки ядра за счёт реструктуризации иерархии заголовочных файлов и сокращения числа перекрёстных зависимостей. От предложенной несколько дней назад первой версии новый вариант отличается адаптацией для ядра 5.16-rc8, добавлением дополнительных оптимизаций и реализацией поддержки сборки с использованием компилятора Clang. При использовании Clang применение патчей позволило сократить время сборки на 88% или на 77% в показателях расходования ресурсов CPU. При полной пересборке ядра командой "make -j96 vmlinux время сборки сократилось с 337.788 до 179.773 секунд...
·03.01.2022 Опубликован набор патчей, ускоряющих сборку ядра Linux на 50-80% (399 +162)
  Инго Молнар (Ingo Molnar), известный разработчик ядра Linux и автор планировщика задач CFS (Completely Fair Scheduler), предложил для обсуждения в списке рассылки разработчиков ядра Linux серию патчей, затрагивающих более половины всех файлов в исходных текстах ядра и обеспечивающих увеличение скорости полной пересборки ядра на 50-80% в зависимости от настроек. Реализованная оптимизация примечательна тем, что она сопряжена с добавлением самого крупного в истории разработки ядра набора изменений - для включения разом предложено 2297 патчей, меняющих более 25 тысяч файлов (10 тысяч заголовочных файлов в каталогах "include/" и "arch/*/include/" и 15 тысяч файлов с исходными текстами)...
·19.12.2021 Выпуск cache-bench 0.2.0 для исследования эффективности кэширования файлов (7 +4)
  Спустя 7 месяцев после предыдущего релиза вышел cache-bench 0.2.0. Cache-bench - это Python скрипт, позволяющий оценить влияние настроек виртуальной памяти (vm.swappiness, vm.watermark_scale_factor, Multigenerational LRU Framework и прочих) на производительность задач, выполнение которых зависит от кэширования файловых операций чтения, особенно в условиях нехватки памяти. Код открыт под лицензией CC0...
·06.12.2021 Один из разработчиков MySQL раскритиковал проект и рекомендовал использовать PostgreSQL (247 +61)
  Штайнар Гундерсон (Steinar H. Gunderson), один из авторов библиотеки сжатия Snappy и участник разработки IPv6, объявил о возвращении в компанию Google, в которой в своё время занимался разработкой сервисов поиска по изображениям и offline-картами, но теперь будет вовлечён в разработку браузера Chrome. До этого Штайнар в течение пяти лет работал в Oracle над модернизацией оптимизатора СУБД MySQL. Заметка Штайнара примечательна критическим отношением к перспективам MySQL и рекомендацией переходить на PostgreSQL...
·08.10.2021 Результаты оптимизации Chromium, реализованные проектом RenderingNG (213 +27)
  Разработчики Chromium подвели первые итоги запущенного 8 лет назад проекта RenderingNG, нацеленного на проведение постоянной работы по увеличению производительности, надёжности и расширяемости Chrome...
·28.09.2021 Анализ влияния на производительность выбранного в системе источника времени (142 +77)
  Брендан Грег (Brendan Gregg), один из разработчиков DTrace, ныне развивающий средства для анализа производительности на базе BPF в ядре Linux, обобщил опыт, полученный в ходе разбора проблем с производительностью, с которыми компания Netflix столкнулась в 2014 году при переводе СУБД Cassandra c CentOS на Ubuntu в окружениях, выполняемых в облаке Amazon EC2 на базе Xen. После миграции нагрузка на CPU увеличилась на 30% и примерно на столько же возросли задержки при выполнении операций записи. Как оказалось, производительность приложений, интенсивно запрашивающих информацию о времени, очень сильно зависит от выбранного в системе источника точного времени...
·03.08.2021 Доля Linux-пользователей в Steam составила 1%. Valve и AMD работают над улучшением управления частотой CPU AMD в Linux (202 +79)
  В соответствии с опубликованным компанией Valve июльским отчётом о предпочтениях пользователей сервиса доставки игр Steam, доля активных пользователей Steam, использующих платформу Linux, достигла значения в 1%. Месяц назад данный показатель составлял 0.89%. Из дистрибутивов лидирует Ubuntu 20.04.2, которым пользуются 0.19% пользователей Steam, далее следуют Manjaro Linux - 0.11%, Arch Linux - 0.10%, Ubuntu 21.04 - 0.06% и Linux Mint 20.1 - 0.05%...
·04.06.2021 Выпуск cache-bench 0.1.0 для исследования эффективности кэширования файлов при нехватке памяти (25 –1)
  cache-bench - это Python скрипт, позволяющий оценить влияние настроек виртуальной памяти (vm.swappiness, vm.watermark_scale_factor, Multigenerational LRU Framework и прочих) на производительность выполнения задач, выполнение которых зависит от кэширования файловых операций чтения в условиях нехватки памяти. Код открыт под лицензией CC0...
·21.05.2021 Оптимизация Linux для обработки 1.2 млн JSON-запросов в секунду (174 +63)
  Опубликовано детальное руководство по тюнингу окружения Linux для достижения максимальной производительности обработки HTTP-запросов. Предложенные методы позволили поднять производительность обработчика JSON на основе библиотеки libreactor в окружении Amazon EC2 (4 vCPU) c 224 тысяч запросов API в секунду при штатных настройках Amazon Linux 2 с ядром 4.14 до 1.2 млн запросов в секунду после проведения оптимизации (прирост 436%), а также привели к сокращению задержек при обработке запросов на 79%. Предложенные методы не специфичны для libreactor и работают при использовании других http-серверов, включая nginx, Actix, Netty и Node.js (libreactor использовался в тестах, так как решение на его основе показало лучшую производительность)...
·13.05.2021 Гвидо ван Россум намерен достигнуть двукратного увеличения производительности в CPython 3.11 (293 +41)
  Гвидо ван Россум, создатель языка программирования Python, в своём докладе на конференции Python Language Summit рассказал о планах по оптимизации производительности CPython. К версии 3.11, которая ожидается в 2022 году, разработчики надеются добиться увеличения производительности в два раза. Проектом по оптимизации CPython занимается небольшая команда разработчиков из компании Microsoft, в которую недавно перешёл на работу Гвидо...
·15.04.2021 Компания Google представила патчи многоуровневого LRU для Linux (54 +44)
  Компания Google представила патчи с улучшенной реализацией механизма LRU для Linux. LRU (Least Recently Used) - это механизм, позволяющий отбрасывать или выгружать в своп неиспользуемые страницы памяти. По мнению корпорации Google, существующая реализация механизма определения подлежащих вытеснению страниц создаёт слишком высокую нагрузку на CPU, а также часто принимает неудачные решения о том, какие именно страницы выгружать...
·12.09.2020 Доступен GameMode 1.6, оптимизатор производительности игр в Linux (77 +30)
  Компания Feral Interactive опубликовала выпуск оптимизатора GameMode 1.6, реализованного в виде фонового процесса, на лету изменяющего различные системные настройки Linux для достижения максимальной производительности игровых приложений. Код проекта написан на языке Си и поставляется под лицензией BSD...
·28.07.2020 Google начал открытие реализации модели потоков M:N (153 +38)
  Компания Google предложила для включения в состав ядра Linux первый набор патчей с реализацией компонентов, необходимых для обеспечения работы модели потоков M:N. Инициатива Google связана с открытием развивавшегося за закрытыми дверями API SwitchTo для ядра Linux, обеспечивающего работу реализованной в пространстве пользователя многопоточной подсистемы, применяющей модель потоков M:N. Подсистема используется в Google для обеспечения работы сервисов, требующих минимальных задержек. Планирование и управление распределением потоков производится целиком в пространстве пользователя, что позволяет существенно снизить число операций переключения контекста за счёт минимизации выполнения системных вызовов...
<< Предыдущая страница (позже)
Следующая страница (раньше) >>



Партнёры:
PostgresPro
Inferno Solutions
Hosting by Hoster.ru
Хостинг:

Закладки на сайте
Проследить за страницей
Created 1996-2024 by Maxim Chirkov
Добавить, Поддержать, Вебмастеру