Оптимизация: типичные ошибки программистов и как их можно исправить
Привет, Хабр. Меня зовут Павел Преблагин, я работаю в команде инжиниринга производительности Positive Technologies. Мы анализируем разные продукты компании и пытаемся так или иначе оптимизировать их изнутри. Как уже можно понять, команда наша мультипроектная: у нас нет постоянной кодовой базы, кроме некоторых инструментов анализа и тестирования. Обычно коллеги из других отделов приносят нам для изучения свою, написанную преимущественно на C++, если у них есть подозрения, что что-то работает не так быстро, как должно было бы. Мы в ответ приносим им результаты замеров, патчи и рекомендации.
Хотя наша команда относительно молодая, мы уже успели пройтись по нескольким таким продуктам и нанести непоправимую пользу. Все эти проекты разные и принадлежат разным командам, но мы заметили, что некоторые проблемы встречались в той или иной комбинации везде, носили общий характер, а решались примерно одинаково и порой без серьезных усилий. Цель этой статьи — показать подборку из таких, часто встречаемых, ситуаций вместе с возможными вариантами их решения. Кейсы могут показаться тривиальными или даже глупыми, но факт остается фактом: подобное мы наблюдаем с определенным постоянством и видели в других компаниях, еще до прихода в Позитив.
РазобратьсяИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Perplexity запускает Comet — собственный AI-браузер, бросающий вызов Google
- OSINT на боевом рубеже: новый фронт военной разведки
- Блеск и ад p2p-торговли на Bybit
- Руководство по pgcrypto — шифрование внутри PostgreSQL. Часть 2
- Как я подружил Yandex Cloud и Gemini API без миграции на зарубежные сервера
- Деньги ушли в Telegram, а риэлтор — в тень: как россиян обманывают при покупке недвижимости в Таиланде
- Крепость под наблюдением: ставим Maltrail и ловим «шпионов» (Часть 2)
- uniSiter: Wildberries доставляет еду, Яндекс запускает биржу тг-каналов, Самокат тестирует доставку дронами
- Роль стандартизации программного обеспечения в эффективном обслуживании АСУ ТП
- CDP без мифов: зачем бизнесу собственные данные и как наиболее эффективно работать с ними