Experimental chill

Long time no see

1. Мне очень понравилась статья о memory profiling от Дениса: https://easyperf.net/blog/2024/02/12/Memory-Profiling-Part1
В целом он очень правильно описал основы -- вам нужно смотреть на Virtual Memory как общее пространство и лимит ядра, RSS как внутреннюю работу и memory footprint -- сколько памяти в каждые X ms вы трогаете. Например, если вы видете много спайков в количестве тронутой памяти, то скорее всего у вас много локальных и мелкоживучих аллокаций, можно задать вопрос, можно ли что-то переиспользовать и улучшить кеш локальность.
Если говорить на практике, то я очень сильно смещён в сторону TCMalloc и jemalloc, друг у друга списываем, по паре людей в Google и Meta занимаются практически исключительно ими, так что должно быть достаточно подтюнено. Хорошое представление о том, как написать аллокатор для ваших десктопов, можно почитать тут. Рассказывается о ptmalloc2 используемый в линуксовых дистрибутивах, о том как в целом разделять аллокации и тд. Про память я в этом блоге писал много.

2. LZ4 получил уровень компрессии что-то между Fast и Hash Chain. Напомним, что LZ компрессия работает как команды "вставить текст как есть" и "скопировать из уже раскодированного текста и записать оффсет".
Fast уровень работает так:
Возьмём хеш таблицу, будем добавлять в неё 4 байта с каждой позиции. Если нашли такие же 4 байта, смотрим сколько байт совпало и добавляем инструкцию о копировании из предыдущего. Минусы такого подхода, что он никак не учитывает то, как дешёво кодировать оффсеты, например, стоит ли взять совпадение подальше и больше покрыть байт или поближе и закодировать оффсет подешевле. Из этого появился алгоритм Hash Chain -- запомним очень много позиций и будем оценивать, что из них дешевле. Hash Chain много добавляет всяких проблем с промахами по кешам и поэтому достаточно медленный.
Добавили уровень, который что-то посередине, а именно использует 2 хеш таблицы -- для 8 байт и для 4-5 байт. Сначала смотрит, нет ли подлиннее данных, а потом уже покороче как в fast. Скорость просаживается меньше, поэтому и получается где-то посередине.

3. Тут прошёл FOSDEM 2024, много всякого интересного, больше всего понравилось посмотреть, а что же такое load average в Linux (и почему не стоит на него смотреть) и бесконечный лист оптимизаций Query Planner в PostgreSQL

easyperf.net

Memory Profiling Part 1. Introduction | Easyperf

www.tgoop.com/experimentalchill/266

11.1K viewsFeb 15 at 10:35

Long time no see

1. Мне очень понравилась статья о memory profiling от Дениса: https://easyperf.net/blog/2024/02/12/Memory-Profiling-Part1
В целом он очень правильно описал основы -- вам нужно смотреть на Virtual Memory как общее пространство и лимит ядра, RSS как внутреннюю работу и memory footprint -- сколько памяти в каждые X ms вы трогаете. Например, если вы видете много спайков в количестве тронутой памяти, то скорее всего у вас много локальных и мелкоживучих аллокаций, можно задать вопрос, можно ли что-то переиспользовать и улучшить кеш локальность.
Если говорить на практике, то я очень сильно смещён в сторону TCMalloc и jemalloc, друг у друга списываем, по паре людей в Google и Meta занимаются практически исключительно ими, так что должно быть достаточно подтюнено. Хорошое представление о том, как написать аллокатор для ваших десктопов, можно почитать тут. Рассказывается о ptmalloc2 используемый в линуксовых дистрибутивах, о том как в целом разделять аллокации и тд. Про память я в этом блоге писал много.

2. LZ4 получил уровень компрессии что-то между Fast и Hash Chain. Напомним, что LZ компрессия работает как команды "вставить текст как есть" и "скопировать из уже раскодированного текста и записать оффсет".
Fast уровень работает так:
Возьмём хеш таблицу, будем добавлять в неё 4 байта с каждой позиции. Если нашли такие же 4 байта, смотрим сколько байт совпало и добавляем инструкцию о копировании из предыдущего. Минусы такого подхода, что он никак не учитывает то, как дешёво кодировать оффсеты, например, стоит ли взять совпадение подальше и больше покрыть байт или поближе и закодировать оффсет подешевле. Из этого появился алгоритм Hash Chain -- запомним очень много позиций и будем оценивать, что из них дешевле. Hash Chain много добавляет всяких проблем с промахами по кешам и поэтому достаточно медленный.
Добавили уровень, который что-то посередине, а именно использует 2 хеш таблицы -- для 8 байт и для 4-5 байт. Сначала смотрит, нет ли подлиннее данных, а потом уже покороче как в fast. Скорость просаживается меньше, поэтому и получается где-то посередине.

3. Тут прошёл FOSDEM 2024, много всякого интересного, больше всего понравилось посмотреть, а что же такое load average в Linux (и почему не стоит на него смотреть) и бесконечный лист оптимизаций Query Planner в PostgreSQL

BY Experimental chill