Привет любители Linkedin и производительности!
Я слышал про это, но думал, что это шутка. Но в Linkedin встроен детектор расширений браузера Chrome. Написан он коряво и просто перебирает все возможные расширения через HTTP-запросы. И вот сработал для меня сейчас. Проверяется 4278 расширений (на фото 1309 уже проверено) — сайт понятно не грузится и тормозит жестко
Кто-то на...кодил🤦♂️ знатно на главной странице
А расширений у меня в браузере нет. Вот незадача. Лишь тормоза и нагревание воздуха
Из крутого в Sources сейчас по умолчанию показывается сколько раз каждая строка кода выполнилась — профилирование включено по умолчанию
И раз уж этот пост про linkedin — https://www.linkedin.com/in/v8v/ — добавляйтесь в контакты 🤗
Я слышал про это, но думал, что это шутка. Но в Linkedin встроен детектор расширений браузера Chrome. Написан он коряво и просто перебирает все возможные расширения через HTTP-запросы. И вот сработал для меня сейчас. Проверяется 4278 расширений (на фото 1309 уже проверено) — сайт понятно не грузится и тормозит жестко
Кто-то на...кодил
А расширений у меня в браузере нет. Вот незадача. Лишь тормоза и нагревание воздуха
Из крутого в Sources сейчас по умолчанию показывается сколько раз каждая строка кода выполнилась — профилирование включено по умолчанию
И раз уж этот пост про linkedin — https://www.linkedin.com/in/v8v/ — добавляйтесь в контакты 🤗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Привет любители производительности!
Появилась задача тестировать текстовый поиск, текстовый индекс и большие тексты. И подумал — а где мне взять внятный текст большого размера?
Выбор пал на книгу:
🤩 https://github.com/dendibakh/perf-book
🤩 Denis Bakhvalov - Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs
под лицензией "Creative Commons Zero v1.0 Universal"
🤩 https://github.com/dendibakh/perf-book/blob/main/LICENSE
В формате MarkDown это 460 КБайт текста. Если сделать статью где будет две таких книги подряд — 920 КБайт, а если три — 1300 КБайт.
Сама книга отличная. И я сразу нашел узкие места, она оказалась еще и очень удачной !!!
Следующая версия YouTrack будет с оптимизациями касательно статей и более быстрой обработки крупных текстов
Появилась задача тестировать текстовый поиск, текстовый индекс и большие тексты. И подумал — а где мне взять внятный текст большого размера?
Выбор пал на книгу:
под лицензией "Creative Commons Zero v1.0 Universal"
В формате MarkDown это 460 КБайт текста. Если сделать статью где будет две таких книги подряд — 920 КБайт, а если три — 1300 КБайт.
Сама книга отличная. И я сразу нашел узкие места, она оказалась еще и очень удачной !!!
Следующая версия YouTrack будет с оптимизациями касательно статей и более быстрой обработки крупных текстов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍2
Привет любители производительности!
Согласно аналитике с levels, habr, … в нагрузке в 2026-м платить стали больше, особенно в GPU и AI-проектах
Если есть ускорение за счет AI, использование облаков, k6 и Rust, если уже не просто скрипты, а SRE-путь, …
И всем же интересно что качать, чтобы доходы росли? И здорово понимать, какие вообще сейчас доходы
Вот тут 4 анонимных опроса про локацию, доход, технологии и тренды:
🤩 https://t.me/qa_load/170588/170590
🤩 https://t.me/qa_load/170588/170593
🤩 https://t.me/qa_load/170588/170595
🤩 https://t.me/qa_load/170588/170596
Примите участие в них. Они закроются через месяц автоматически и обсудим результаты. Сравним тенденции и данные аналитиков с тем что видят любители нагрузки своими глазами
Согласно аналитике с levels, habr, … в нагрузке в 2026-м платить стали больше, особенно в GPU и AI-проектах
Если есть ускорение за счет AI, использование облаков, k6 и Rust, если уже не просто скрипты, а SRE-путь, …
И всем же интересно что качать, чтобы доходы росли? И здорово понимать, какие вообще сейчас доходы
Вот тут 4 анонимных опроса про локацию, доход, технологии и тренды:
Примите участие в них. Они закроются через месяц автоматически и обсудим результаты. Сравним тенденции и данные аналитиков с тем что видят любители нагрузки своими глазами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Viacheslav Smirnov in QA — Load & Performance
Опрос 1: Локация и Грейд (Макрорегионы)
🇷🇺 🇧🇾 РФ и РБ (Middle+) / 🇷🇺 🇧🇾 РФ и РБ (Senior / Lead / Arch) / 🇺🇦 🇲🇩 Вост. Европа: Украина, Молдова (Middle+) / 🇺🇦 🇲🇩 Вост. Европа: Украина, Молдова (Senior+) / 🇰🇿 🇦🇲 Центр. Азия и Кавказ: КЗ, УЗ, АМ, ГЕ (Middle+)…
🇷🇺 🇧🇾 РФ и РБ (Middle+) / 🇷🇺 🇧🇾 РФ и РБ (Senior / Lead / Arch) / 🇺🇦 🇲🇩 Вост. Европа: Украина, Молдова (Middle+) / 🇺🇦 🇲🇩 Вост. Европа: Украина, Молдова (Senior+) / 🇰🇿 🇦🇲 Центр. Азия и Кавказ: КЗ, УЗ, АМ, ГЕ (Middle+)…
👍5😁2
Привет любители производительности!
Как подружить Gatling и JUnit 5
Вызов Java-метода
import io.gatling.app.Gatling
Думаю что вы уже знаете, как вызвать Gatling программно
но вот незадача — там в конце main-вызова есть
и этот код завершит текущий процесс, включая и Junit 5 процесс — все просто схлопнется, но нагрузка выполнится до конца, а вот сделать какой-то assert или обработку в Junit уже не получится
Вызов Scala-метода
import io.gatling.app.`Gatling$`
Можно запустить Scala-класс явно, без Java-обертки которая вызывает exit в конце
Тут все получится и тест не завершится. Но он не упадет если внутри Gatling сработали ассерты.
Добавить проверку статуса
import io.gatling.app.`Gatling$` + код возврата
Чтобы внутренние ассерты сработали надо еще добавить проверку кода:
Проверка на Kotlin может выглядеть вот так
Как подружить Gatling и JUnit 5
Вызов Java-метода
import io.gatling.app.Gatling
Думаю что вы уже знаете, как вызвать Gatling программно
Gatling.main(gatlingArgs);
но вот незадача — там в конце main-вызова есть
.MODULE$.exit(this.fromArgs(args));
и этот код завершит текущий процесс, включая и Junit 5 процесс — все просто схлопнется, но нагрузка выполнится до конца, а вот сделать какой-то assert или обработку в Junit уже не получится
Вызов Scala-метода
import io.gatling.app.`Gatling$`
Можно запустить Scala-класс явно, без Java-обертки которая вызывает exit в конце
`Gatling$`.`MODULE$`.fromArgs(gatlingArgs)
Тут все получится и тест не завершится. Но он не упадет если внутри Gatling сработали ассерты.
Добавить проверку статуса
import io.gatling.app.`Gatling$` + код возврата
Чтобы внутренние ассерты сработали надо еще добавить проверку кода:
┌─────────────────────────────┬───────────┬──────────────────────┐
│ Scala case object │ Exit code │ Значение │
├─────────────────────────────┼───────────┼──────────────────────┤
│ StatusCode.Success │ 0 │ Всё ок │
├─────────────────────────────┼───────────┼──────────────────────┤
│ StatusCode.InvalidArguments │ 1 │ Ошибка аргументов │
├─────────────────────────────┼───────────┼──────────────────────┤
│ StatusCode.AssertionsFailed │ 2 │ Assertions провалены │
└─────────────────────────────┴───────────┴──────────────────────┘
Проверка на Kotlin может выглядеть вот так
val exitCode = `Gatling$`.`MODULE$`.fromArgs(gatlingArgs)
if (exitCode != 0) {
throw AssertionError(
"Gatling simulation ${simulationClass.simpleName} failed with exit code $exitCode" +
if (exitCode == 2) " (assertion failures — check Gatling report for details)" else ""
)
}
🔥3
Привет любители производительности!
У меня уходило ~ $10 в день на токены для AI агентов при кодинге. А вчера я запустил тесты агентом, где агент анализировал результаты. Ушло $137, на примерно 11 запусков коротких тестов для разных версий, анализ логов и результатов и сравнительный анализ
Что-то дорого, в разы дороже. Все потому что логи анализировались и было ожидание завершения тестов
Сегодня переделал подход, где вместо чтения и анализа логов просто assert
🤩 один раз сгенерировал код, который делает тесты на логи и метрики по результатам запуска, это стоило $2-3
🤩 теперь JUnit сам дожидается и проверяет все что нужно
🤩 запустил все в CI для разных версий, а потом посмотрел на результаты (да вручную, но было недолго)
Теперь буду для исследовательских задач писать детерминированный код, функциональный тест. Код писать недорого, а вот на инструкциях естественным языком и использовании моделей внутри процесса можно сильно потратиться к
У меня уходило ~ $10 в день на токены для AI агентов при кодинге. А вчера я запустил тесты агентом, где агент анализировал результаты. Ушло $137, на примерно 11 запусков коротких тестов для разных версий, анализ логов и результатов и сравнительный анализ
Что-то дорого, в разы дороже. Все потому что логи анализировались и было ожидание завершения тестов
Сегодня переделал подход, где вместо чтения и анализа логов просто assert
Теперь буду для исследовательских задач писать детерминированный код, функциональный тест. Код писать недорого, а вот на инструкциях естественным языком и использовании моделей внутри процесса можно сильно потратиться к
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Привет любители производительности!
Было ли такое что у вас есть какой-то важный лог в котором явно есть структура и поля в тексте сообщения. Но в Grafana вы можете показать лишь все сообщение целиком
🤩 Выделить только часть
🤩 Сгруппировать по подстроке
🤩 Сделать возможность клика и фильтрации по подстроке
... не получается
В Grafana теперь есть Extract Fields трансформация с поддержкой регулярных выражений
как для однострочных сообщений
Так и для многострочных сообщений (заканчивается на /s)
Теперь можно выделять и допаршивать тексты сообщений в браузере и делать невероятно крутые доски по алертам, по специальным классам исключений
Было ли такое что у вас есть какой-то важный лог в котором явно есть структура и поля в тексте сообщения. Но в Grafana вы можете показать лишь все сообщение целиком
... не получается
В Grafana теперь есть Extract Fields трансформация с поддержкой регулярных выражений
как для однострочных сообщений
/Failed to perform (?<Action>[^ ]+) with unexpected Exception\: Connect timeout has expired \[url=(?<url>[^,]*),/Так и для многострочных сообщений (заканчивается на /s)
/Failed to perform (?<Action>[^:]+): Status: (?<Status>[0-9]+). Message: Exception during request to (?<url>[^ ]*) with code (?<Code>[0-9]+)\: (?<Message>.*)\nGRAZIE traceID: (?<traceID>[0-9,a-f]+)\n(?<StackTrace>.*)/sТеперь можно выделять и допаршивать тексты сообщений в браузере и делать невероятно крутые доски по алертам, по специальным классам исключений
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Привет любители производительности!
Собрал промежуточные результаты наших опросов https://t.me/qa_load/170588. Картина получается интересная: местами предсказуемая, а местами заставляющая задуматься, куда мы идем. 🤩
1️⃣ Кто мы и где находимся
Большая часть нашего сообщества (более 85%) это специалисты из РФ и РБ. Рынок повзрослел: сеньоров и лидов у нас почти столько же, сколько мидлов, а вот джунов совсем мало, меньше 5%. Это подтверждает мысль: простые задачи уходят в AI, и порог входа становится выше
2️⃣ Про деньги и полярность
Медиана нашего рынка — $2 000-$3 500. Но разброс колоссальный:
👑 Верхушка айсберга: Всего 3 человека (около 1.5%) пробили планку в $15 000-$22 000+. Это почти 100% корреляция с рынком США и позициями Staff-уровня.
🦾 Эффект Overemployment: 19 человек работают на 2+ проектах одновременно. Скорее всего, это они сидят в вилке $7 500-$12 000, превращаясь в индивидуальное Performance-агентство за счет AI, экономящего им 40% времени.
📉 Зона турбулентности: 33 человека получают меньше $2 000. При этом работу ищут 27 человек. Рынок насыщен специалистами с опытом 2–3 года, которые конкурируют за все чеки и за низкие чеки тоже
#статистика_нт #карьера_2026
Собрал промежуточные результаты наших опросов https://t.me/qa_load/170588. Картина получается интересная: местами предсказуемая, а местами заставляющая задуматься, куда мы идем. 🤩
1️⃣ Кто мы и где находимся
Большая часть нашего сообщества (более 85%) это специалисты из РФ и РБ. Рынок повзрослел: сеньоров и лидов у нас почти столько же, сколько мидлов, а вот джунов совсем мало, меньше 5%. Это подтверждает мысль: простые задачи уходят в AI, и порог входа становится выше
2️⃣ Про деньги и полярность
Медиана нашего рынка — $2 000-$3 500. Но разброс колоссальный:
👑 Верхушка айсберга: Всего 3 человека (около 1.5%) пробили планку в $15 000-$22 000+. Это почти 100% корреляция с рынком США и позициями Staff-уровня.
🦾 Эффект Overemployment: 19 человек работают на 2+ проектах одновременно. Скорее всего, это они сидят в вилке $7 500-$12 000, превращаясь в индивидуальное Performance-агентство за счет AI, экономящего им 40% времени.
📉 Зона турбулентности: 33 человека получают меньше $2 000. При этом работу ищут 27 человек. Рынок насыщен специалистами с опытом 2–3 года, которые конкурируют за все чеки и за низкие чеки тоже
#статистика_нт #карьера_2026
❤1👍1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня хорошая погода. И выходной день. Речка в такой день один из лучших способов отдохнуть, чтобы завтра продолжить тесты писать
❤6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Привет performance lovers! Сегодня снова выходной, снова принес вам водицы. Это уже озеро в горах, холодное, чистое, красивое — чтобы вы отдохнули, подумали свои мысли и были готовы к любым алертам завтра, встречая их с улыбкой 🤗
Из нового — готовили с Мишей Жилиным доклад на Heisenbug и узнал из него как использовать git bisect с тестами производительности. Шел 40-й год жизни, я узнал про эту команду, которая была в git чуть ли не с начала времен🤦♂️
В рассказе Миши столько прикольных нагрузочный историй! Если вы будете на конференции завтра, то зайдите к нему, привет передайте
Из нового — готовили с Мишей Жилиным доклад на Heisenbug и узнал из него как использовать git bisect с тестами производительности. Шел 40-й год жизни, я узнал про эту команду, которая была в git чуть ли не с начала времен
# Вместо good/bad задаём свои слова: fast и slow
# Для поиска регрессий производительности
git bisect start --term-old fast --term-new slow
git bisect fast v5.17 # эта версия быстрая
git bisect slow v5.18 # эта — медленная
git bisect run ./bench.sh # exit 0 = fast, exit 1 = slow
# → 56a4d67c264e — коммит, замедливший систему
В рассказе Миши столько прикольных нагрузочный историй! Если вы будете на конференции завтра, то зайдите к нему, привет передайте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
https://performance.shopify.com/pages/services
Интересная бизнес модель у отличной платформы создания интернет магазинов shopify — можно нанять их команду производительности или команду партнеров 💡
Обычно же это просто поддержка, люди пишут задачу, задача доходит до тебя и разбираешься в ней. А тут целый найм
Как они добились и как обосновывают?
https://www.shopify.com/enterprise/blog/store-speed-conversion
Посчитали, что 100 ms задержки к LCP снижают конверсию (вероятность покупки) на 3.5%
А 32 ms к INP также снижают эту вероятность на 1.5%
И чтобы это посчитать они сделали сервис аналитики производительности (встроенный в систему)
https://help.shopify.com/en/manual/online-store/web-performance/web-performance-reports
Отчёт небольшой, использует хранилище Google и просто показывает метрики из него, эти метрики Google и так собирает со всех Google-устройств и Chrome-ов
💰 Их фишка, что они смогли собрать ключевую метрику Conversion rate по сайтам клиентов и соотнести ее с performance метриками
Для этого им скорее всего пришлось постараться и сделать непростой механизм сбора бизнес метрик. Сохранить и обогатить CrUX метрики. Выстроить сеть партнеров с perf-компетенциями. И запустить все
Крутой проект, сколько рабочих мест создано! И как же это красиво подано 🔥
Интересная бизнес модель у отличной платформы создания интернет магазинов shopify — можно нанять их команду производительности или команду партнеров 💡
Обычно же это просто поддержка, люди пишут задачу, задача доходит до тебя и разбираешься в ней. А тут целый найм
Как они добились и как обосновывают?
https://www.shopify.com/enterprise/blog/store-speed-conversion
The trend is clear: for every 100 milliseconds slower a store loads, conversion tends to be about 3.5% lower.
Посчитали, что 100 ms задержки к LCP снижают конверсию (вероятность покупки) на 3.5%
For every 32 milliseconds slower a store responds to interactions, conversion tends to drop by about 1.5%.
А 32 ms к INP также снижают эту вероятность на 1.5%
И чтобы это посчитать они сделали сервис аналитики производительности (встроенный в систему)
https://help.shopify.com/en/manual/online-store/web-performance/web-performance-reports
Отчёт небольшой, использует хранилище Google и просто показывает метрики из него, эти метрики Google и так собирает со всех Google-устройств и Chrome-ов
💰 Их фишка, что они смогли собрать ключевую метрику Conversion rate по сайтам клиентов и соотнести ее с performance метриками
Для этого им скорее всего пришлось постараться и сделать непростой механизм сбора бизнес метрик. Сохранить и обогатить CrUX метрики. Выстроить сеть партнеров с perf-компетенциями. И запустить все
Крутой проект, сколько рабочих мест создано! И как же это красиво подано 🔥
🔥8
Привет performance lovers! Я начал забывать
Двадцать лет назад я зачитывался историями про ученых Греции, про физиков и математиков. Поражала их память и объёмы информации в их голове
Тогда я делал одно упражнение по вечерам — возвращаясь домой вспоминал весь свой день в деталях. Только один день, но очень детально
И это помогало быстро вспоминать что было вчера и неделю назад и месяц
Были и специальные заучивания. В университете у меня была специальная книжка куда я выписывал номера телефонов всех своих знакомых. Я фанат блокнотов и ручек и записей. А выписывание помогало запоминать их
Как-то работая в НПО я заучил и запомнил всех коллег по фото и имени. Не помню сколько человек это было, думаю пару недель учил просматривая карточки в SharePoint снова и снова. Там можно было делать что-то типа SQL запросов к данным и создавать отчёты — только с фото, только с именем, и с фото и с именем
А сегодня мне друг напомнил про поход к водопаду рядом с Иджеваном, а я не помню где это, где Иджеван? Какой из походов это был?
Буду снова ходить домой пешком и по пути вспоминать весь свой день в деталях. И записки надо будет вести активнее, рисунки и схемы рисовать, не полагаться на Google, который найдет.
Надеюсь, когда мы встретимся с вами и возникнет вопрос — а помнишь … — буду помнить
Двадцать лет назад я зачитывался историями про ученых Греции, про физиков и математиков. Поражала их память и объёмы информации в их голове
Тогда я делал одно упражнение по вечерам — возвращаясь домой вспоминал весь свой день в деталях. Только один день, но очень детально
И это помогало быстро вспоминать что было вчера и неделю назад и месяц
Были и специальные заучивания. В университете у меня была специальная книжка куда я выписывал номера телефонов всех своих знакомых. Я фанат блокнотов и ручек и записей. А выписывание помогало запоминать их
Как-то работая в НПО я заучил и запомнил всех коллег по фото и имени. Не помню сколько человек это было, думаю пару недель учил просматривая карточки в SharePoint снова и снова. Там можно было делать что-то типа SQL запросов к данным и создавать отчёты — только с фото, только с именем, и с фото и с именем
А сегодня мне друг напомнил про поход к водопаду рядом с Иджеваном, а я не помню где это, где Иджеван? Какой из походов это был?
Буду снова ходить домой пешком и по пути вспоминать весь свой день в деталях. И записки надо будет вести активнее, рисунки и схемы рисовать, не полагаться на Google, который найдет.
Надеюсь, когда мы встретимся с вами и возникнет вопрос — а помнишь … — буду помнить
❤7
Привет любители производительности! Участвую во взаимном продвижении IT-чатов и каналов — "IT в деле" В сборке есть разные тематики
Что внутри:
🧑💻 Каналы о программировании и разработке: Python, CSS, HTML, Java и Swift
👨💻 GameDev и каналы о QA тестироварии, создание игр и тестирование (мы туть)
🤖 Авторские каналы и вайбкодинг: IT & AI, простые заметки с проектов, работа с нейросетями
🤩 Информационная безопасность: многое узнаете о работе хакеров
Много интересного! Выберите интересные вам каналы или подпишитесь на всю сборку
Что внутри:
🧑💻 Каналы о программировании и разработке: Python, CSS, HTML, Java и Swift
Много интересного! Выберите интересные вам каналы или подпишитесь на всю сборку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
IT в деле
You’ve been invited to add the folder “IT в деле”, which includes 42 chats.
🔥7
Привет performance lovers!
Все мы знаем, что профилирование это небесплатная операция, она имеет свою performance цену. Давайте посмотрим, как это может выглядеть на примере профайлера с самыми агрессивными настройками профилирования (включить все)
🔴 Видно что все потоки красные и заблокированы
🟡 Но на Flame Graphs и в стрек-трейсах ничего нет — как будто базовый метод-обертка взял и затормозил
Как такое возможно?
А возможно — профайлер не показывает в данных профилирования сам себя и накладные расходы на профилирование
Я включил все probes и загрузка всех probes замедлила все потоки — без дополнительных инструментов такое не увидеть, но можно было предположить, что так будет
Удачного профилирования!
Все мы знаем, что профилирование это небесплатная операция, она имеет свою performance цену. Давайте посмотрим, как это может выглядеть на примере профайлера с самыми агрессивными настройками профилирования (включить все)
🔴 Видно что все потоки красные и заблокированы
🟡 Но на Flame Graphs и в стрек-трейсах ничего нет — как будто базовый метод-обертка взял и затормозил
Как такое возможно?
А возможно — профайлер не показывает в данных профилирования сам себя и накладные расходы на профилирование
Я включил все probes и загрузка всех probes замедлила все потоки — без дополнительных инструментов такое не увидеть, но можно было предположить, что так будет
Удачного профилирования!
👍6❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Привет performance lovers!
Снова выходной, снова принёс вам водицы. Это река Изар, слышно как шумят пороги на ней. Неделя была интересной, теперь здорово и отдохнуть
Несколько уроков этой недели
Порядок инструкции в NGinx конфиге важен, каждая следующая дополняет или переопределяет предыдущие. И например нельзя задать размер map-ов уже после определения любой map-ы
Правила NGinx location с регулярными выражениями имеют более высокий приоритет, чем правила location с точным совпадением. Это не было очевидно. В результате, все location правила переписал на регулярки
Если размер JVM MetaSpace недостаточно большой, то при выполнении GC для MetaSpace, эта область памяти очищается, и JVM начинает по новой компилировать код (это пока не 100% истина, но основная рабочая гипотеза отладки одного случая с очень активной компиляцией кода)
Отличных вам выходных! 🤗
Снова выходной, снова принёс вам водицы. Это река Изар, слышно как шумят пороги на ней. Неделя была интересной, теперь здорово и отдохнуть
Несколько уроков этой недели
Порядок инструкции в NGinx конфиге важен, каждая следующая дополняет или переопределяет предыдущие. И например нельзя задать размер map-ов уже после определения любой map-ы
Правила NGinx location с регулярными выражениями имеют более высокий приоритет, чем правила location с точным совпадением. Это не было очевидно. В результате, все location правила переписал на регулярки
Если размер JVM MetaSpace недостаточно большой, то при выполнении GC для MetaSpace, эта область памяти очищается, и JVM начинает по новой компилировать код (это пока не 100% истина, но основная рабочая гипотеза отладки одного случая с очень активной компиляцией кода)
Отличных вам выходных! 🤗
👍4🔥1
Привет performance lovers!
Представьте, что вы применили оптимизацию, но через минуту стало только хуже, и через пять минут — тоже, и через десять...
🫣 Что это, почему так?
🤓 Все хорошо. Это кеши, и первое время они прогреваются и наполняются. Вот видно, что через 17-20 минут они заработали
☺️ Но первые 10 минут я хотел их выключить. Решил, что уже вечер и надо перекусить перед таким откатом, и пошёл за чаем. А когда вернулся — всё уже работало как надо
🤗 Пейте чай!
Представьте, что вы применили оптимизацию, но через минуту стало только хуже, и через пять минут — тоже, и через десять...
🫣 Что это, почему так?
🤓 Все хорошо. Это кеши, и первое время они прогреваются и наполняются. Вот видно, что через 17-20 минут они заработали
☺️ Но первые 10 минут я хотел их выключить. Решил, что уже вечер и надо перекусить перед таким откатом, и пошёл за чаем. А когда вернулся — всё уже работало как надо
🤗 Пейте чай!
😁6🔥1
Привет, performance lovers!
Новая загадка с перцентилями
Было применено кеширование, в этом случае кеширование ответов на входящие HTTP запросы, и часть ответов теперь будут кешироваться в браузере, даже не на сервере. И после применения — числа на графиках с перцентилями серверных ответов пошли вверх
Это хорошо. Так и должно быть
Как вы думаете почему это на графике времени отклика есть такой эффект? И какой еще график стоит посмотреть для получения полной картины?
Новая загадка с перцентилями
Было применено кеширование, в этом случае кеширование ответов на входящие HTTP запросы, и часть ответов теперь будут кешироваться в браузере, даже не на сервере. И после применения — числа на графиках с перцентилями серверных ответов пошли вверх
Это хорошо. Так и должно быть
Как вы думаете почему это на графике времени отклика есть такой эффект? И какой еще график стоит посмотреть для получения полной картины?
🔥1
Привет performance lovers!
Это моя мастерская по настройке переключателей скоростей. Состоит из стульев и метелки🤦♂️
Начинал настройку я на балконе, но там холодно🥶 и света нет. Поэтому постепенно мастерская переехала в комнату
Переключатели настраиваются так, что сначала задний, а потом передний. Но чтобы настроить задний, передний тоже нужен — на среднюю звезду надо как-то поставить все. Разных зависимостей масса
При настройке переднего есть гайды👨💻 с 10-ю шагами, но без описания того а какое состояние вообще исходное — когда все работает, но что-то не так или оно какое-то конкретное — в таких гайдах не хватает еще шагов 0, 1.5, 2.5, ... и их должно быть 21 а не 10
А к чему это я тут ворчу?
В сообществе бывают задают вопросы не про настройку такой "простой" ерунды как переключатель скоростей. А про настройку параметров сложной системы где десятки зависимых элементов, или про инструмент где тоже десятки параметров. В вопросах почти никогда нет всего контекста и текущего состояния. Или исходного состояния. И на такие вопросы как-то отвечают, и ответы даже годные и даже помогают
Я теперь просто не представляю, как людям удается давать годные ответы только по неполному текстовому описанию? И мои ожидания от детальности гайдов по настройке чего-то теперь поднялись на новый уровень. Надо будет сделать что-то по нагрузке
А как я настроил эти перeключатели?
1️⃣ Посмотрел несколько видео, раз 10 посмотрел (часы)
2️⃣ Покрутил, собрал, разобрал, собрал, разобрал (десятки раз)
3️⃣ Снова посмотрел руководства
4️⃣ Вот начало что-то получаться, но все равно не уверен, что правильно
5️⃣ Надо будет поездить и потом перенастроить
Это моя мастерская по настройке переключателей скоростей. Состоит из стульев и метелки
Начинал настройку я на балконе, но там холодно
Переключатели настраиваются так, что сначала задний, а потом передний. Но чтобы настроить задний, передний тоже нужен — на среднюю звезду надо как-то поставить все. Разных зависимостей масса
При настройке переднего есть гайды
А к чему это я тут ворчу?
В сообществе бывают задают вопросы не про настройку такой "простой" ерунды как переключатель скоростей. А про настройку параметров сложной системы где десятки зависимых элементов, или про инструмент где тоже десятки параметров. В вопросах почти никогда нет всего контекста и текущего состояния. Или исходного состояния. И на такие вопросы как-то отвечают, и ответы даже годные и даже помогают
Я теперь просто не представляю, как людям удается давать годные ответы только по неполному текстовому описанию? И мои ожидания от детальности гайдов по настройке чего-то теперь поднялись на новый уровень. Надо будет сделать что-то по нагрузке
А как я настроил эти перeключатели?
1️⃣ Посмотрел несколько видео, раз 10 посмотрел (часы)
2️⃣ Покрутил, собрал, разобрал, собрал, разобрал (десятки раз)
3️⃣ Снова посмотрел руководства
4️⃣ Вот начало что-то получаться, но все равно не уверен, что правильно
5️⃣ Надо будет поездить и потом перенастроить
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1