In the previous post, we established that as long as ruby/json wasn’t competitive on micro-benchmarks, public perception wouldn’t change. Since what made ruby/json appear so bad on micro-benchmarks was its setup cost, we had to find ways to reduce it further. Spot the Seven Differences So I decided to file this performance discrepancy as a bug, and investigate it as such and started profiling Step
Performanceに関するYassLabのブックマーク (12)
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YassLab 2025/01/01
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Optimizing Ruby’s JSON, Part 3
In the previous post, I covered how I reimplemented JSON::Generator::State#configure in Ruby and some other changes. Unfortunately, it didn’t go as well as I initially thought. Mistakes Were Made The default gems that ship with Ruby are automatically copied inside ruby/ruby’s repo. In short, there’s a bot aptly named matzbot, that replicates all the commits from the various ruby/* gems, inside rub
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Optimizing Ruby’s JSON, Part 2
In the previous post, I covered my motivations for improving ruby/json’s performance, and detailed the first 4 notable optimizations applied to speed up JSON generation. If I was to cover every single optimization applied, at this rate I’d end up with a dozen parts, so I’ll try to only focus on the one that made a significant difference or used an interesting pattern. Reducing Setup Cost - Argumen
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Optimizing Ruby’s JSON, Part 1
I was recently made maintainer of the json gem, and aside from fixing some old bugs, I focused quite a bit on its performance, so that it is now the fastest JSON parser and generator for Ruby on most benchmarks. Contrary to what one might think, there wasn’t any black magic or deep knowledge involved. Most of the performance patches I applied were fairly simple optimizations driven by profiling. A
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RubyKaigi2024に参加してきました⛱️
2024年5月15〜17の3日間、沖縄県那覇市で開催されたRubyKaigi2024に参加してきました！ 今年も楽しかったですね・・・！ だいぶ間が空いてしまいましたが、聴講したトークや思ったことなど書いてみました。 トーク感想 Day1 The grand strategy of Ruby Parser by Yuichiro Kaneko 発表資料 Ruby3.3で導入されたパーサージェネレータであるLramaについて、どんなものなのか、それがなぜ選ばれたのか、そして現在のRubyのパーサ周りの開発がどのような状況かといった内容でした。 まずここでいうパーサとは、Rubyのコードを解釈してASTとして出力するためのものです。 出力されたASTは、主にLSPのような開発支援の外部ツール等で使われます。 Ruby3.3では、それまでのBisonに代わってLramaというRubyで書かれた新
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Rubyは思ったより速いかもしれないとの指摘 | ソフトアンテナ
国産プログラミング言語「Ruby」は、インタプリタ型のプログラミング言語であるため、「処理速度が遅そう」というイメージを持つ開発者の方もいるかもしれません。 しかし今回、Rubyで書かれたプログラムも工夫次第で十分高速に操作することを、John Hawthorn氏はブログ記事「Ruby might be faster than you think」で指摘し、Hacker NewsやRedditで注目を集めています。 同氏が例として掲載しているのは、crystalrubyと呼ばれる、Rubyの中からCrystalを呼び出すためのgemのサンプルプログラムです。 CrystalはRubyに似た構文を採用した静的型付けプログラミング言語です。 フィボナッチ数を計算するプログラムで、Pure Ruby版のfib_rbとCrystalのコードを呼び出すfib_crの実行速度を比較しています。 req
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スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SREのkyontanです。Rubyが大好きなのでRubyの話をします。ちなみにリクルートはRubyKaigi 2024へGold Sponsorとして協賛しています! *1。ぜひ沖縄でお会いしましょう。 これはあるアプリケーションのメモリ消費量を示すグラフなのですが、まさかgemを入れ替えるだけでこんなに嬉しい変化が見られるとは思っていませんでした。今日はそんなgemの話をします。 話は遡って2023年4月のある日、インターネットを眺めていたところ、ShopifyがpitchforkというOSSを公開したという情報が目に留まりました。 調べてみると、どうやら著名なRackサーバー実装の1つであるunicornの派生版であり、メモリ使用量の削減に特化しているらしいのです。 github.com これはスタディサプリ小中高のあのリソースドカ食いマイクロサービス第一位である api
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Ruby のメモリ使用量問題を調査し upstream で解決していただいた話 - ANDPAD Tech Blog
はじめに こんにちは。リアーキテクティングチームの髙橋と申します。 この記事では、アンドパッドの施工管理サービスで利用している Ruby をバージョンアップしたときに発生したメモリ使用量の問題の発生から解決までをお話しします。 Ruby のバージョンアップ（3.0 -> 3.2） アンドパッドでは昨年 2023 に、施工管理サービスで利用している Ruby を 3.0 から 3.2 にバージョンアップしました。 バージョンアップ自体は過去に確立済みの手法（詳しくは過去記事をご参照ください）により、粛々と進められリリースされました。 ところがこのリリースから数日後、とある問題が発覚しました。 メモリ増大問題 アプリケーションのリソース使用状況を監視している SRE チームのメンバーから、以下のような連絡がありました。 Ruby バージョンアップのリリース以降、アプリケーションの利用するメモリ
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Ruby 3.3でYJITを今すぐ有効にすべき理由 - k0kubun's blog
Ruby 3.3がリリースされた。YJITには非常に多くの改善が含まれたリリースだったが、 NEWS解説記事やリリースパーティーでは 2点しか触れられなかったので、この記事ではRuby 3.3でYJITがどう改善されたかについて解説する。 YJITは既に実用段階 YJITはRuby 3.1で導入されたが、Ruby 3.2の時点でexperimentalのマークが外れ、実用段階となった。 Ruby 3.2では、以下のような企業で性能改善が報告された。 DeNA: 40% 高速化 GMOペバボ: 18% 高速化 STORES: 6.5-7.5% 高速化 Timee: 10% 高速化 メドピア: 2.8% 高速化 BOOK☆WALKER: 20-30% 高速化 Discourse: 15.8-19.6% 高速化 Lobsters: 26% 高速化 CompanyCam: 20-40% 高速化 弊
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フレームグラフを読むのは簡単ではありません
Speedshopによる『Ruby Performance Newsletter（日本語版）』をお届けします。 翻訳：島田 浩二 フレームグラフを読むのは簡単ではありません。 練習が必要です。ですが、ちょっとしたコツもあります。ここではそれを紹介します。 フレームグラフやウォーターフォールチャートを呼ばれる種類の可視化を見ないで1日を過ごすことは、ほとんどありません。大抵はSpeedscopeやChrome DevToolsで、そういった可視化を目にしています。 著書の多くやワークショップの中でフレームグラフの読み方を教えていると、そこでつまづく人を見かけます。フレームグラフを読んで理解するのは、ある程度はスキルの話です。スキルを身につけるには、絶え間ない練習が必要です。 ただ、フレームグラフを読むスキルはサブスキルに分解できます。その場合に最も重要だと私が考えるのは、「どのフレームが重要
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