#Ruby

🔖 Ruby пожирает память: как управлять ресурсами без миграции на Go

Пока разработчики спорят о скорости языков, Ruby-приложения тихо съедают гигабайты оперативки. Shopify, GitHub, Basecamp решили эту проблему без смены технологического стека.

Секрет — правильное управление памятью, а не переход на другие языки.


📎 Что происходит прямо сейчас:

Shopify — обрабатывает миллионы заказов на Ruby с оптимизированным потреблением памяти. Правильная работа с GC сократила расход ОЗУ в 3 раза.

GitHub — 100M+ пользователей, монорепозиторий на Ruby работает быстрее многих микросервисов. Мемоизация и символы творят чудеса.

Basecamp — монолит на Ruby стабильно работает 20+ лет. DHH доказывает: проблема не в языке, а в подходе к оптимизации.


📎 Как работает память в Ruby:

Object Space + Heap
Все объекты размещаются в куче. При создании нового объекта выделяется память в объектном пространстве.

Mark & Sweep GC
Сборщик мусора помечает используемые объекты, затем очищает неиспользуемые. Два этапа: маркировка → очистка.

Memory Bloat Problems
Раздувание памяти, утечки из-за случайных ссылок, избыточное создание объектов перегружает GC.


📎 Боевые техники оптимизации:

Мемоизация против дублирования

def expensive_operation
  @result ||= calculate_expensive_operation
end

Символы вместо строк

status = :active  # Память экономится
status = "active" # Расточительно

Контроль сборщика мусора

GC.start(full_mark: true, immediate_sweep: true)
puts GC.stat # Мониторинг производительности

📎 Инструменты профилирования:

• Memory Profiler — точная диагностика расхода памяти
• ObjectSpace — анализ объектов в runtime
• GC.stat — статистика сборщика мусора в реальном времени
• Пулы объектов — переиспользование вместо создания/уничтожения

Ruby не медленный язык — просто разработчики не умеют с ним работать. Правильное управление памятью решает 80% проблем производительности.


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

#JavaScript

🔖 JavaScript массивы медленные? Хэш-таблицы решают проблему производительности за O(1)

Пока разработчики перебирают массивы циклами, умные используют хэш-таблицы для мгновенного доступа к данным. Google Maps, Netflix, Instagram строят поиск на хэшировании, а не на линейном переборе.

Время сложности O(n) убивает UX в реальном времени.


📎 Что происходит прямо сейчас:

Google Maps — поиск адресов среди миллиардов записей за миллисекунды. Хэш-таблицы индексируют координаты по ключам локаций.

Netflix — рекомендации для 260M+ пользователей в реальном времени. Хэширование по user_id + content_id дает O(1) доступ к предпочтениям.

Instagram — поиск по хэштегам среди триллионов постов. Hash-функции превращают #travel в точный адрес в памяти.


📎 Проблемы массивов в production:

Linear Search Horror

// O(n) - перебор всех элементов
users.find(user => user.id === targetId)

// O(1) - прямой доступ по ключу  
usersMap[targetId]

Insertion Performance
Вставка в массив требует сдвига всех элементов. В хэш-таблице — просто хэширование ключа и запись по адресу.

Memory Overhead
Динамические массивы удваиваются при переполнении. Хэш-таблицы выделяют память точечно по мере необходимости.


📎 Архитектура хэш-таблиц:

Hash Function

hash = (key.charCodeAt(i) * i) % tableSize

Преобразует ключ в индекс массива за константное время.

Collision Resolution
Когда два ключа дают одинаковый хэш — используется chaining (цепочки) или open addressing.

Key-Value Storage

hashTable["user_123"] = userData  // O(1)
const user = hashTable["user_123"] // O(1)

📎 Реальные кейсы оптимизации:

• Database Indexing — хэш-индексы для мгновенного поиска записей
• Caching Systems — Redis использует хэш-структуры для кэширования
• Browser Engines — DOM элементы индексируются по ID через хэширование
• SessionStack — анализ пользовательских сессий с O(1) доступом к данным

Выбор структуры данных определяет масштабируемость продукта. O(n) поиск убивает производительность при росте пользователей.


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов