How to use #flamegraphs for #performance #profiling
https://runbooks.gitlab.com/tutorials/how_to_use_flamegraphs_for_perf_profiling/
Off-CPU Analysis - by Brendan Gregg:
https://www.brendangregg.com/offcpuanalysis.html
- On-CPU: where threads are spending time running on-CPU
- Off-CPU: where time is spent waiting while blocked on I/O, locks, timers, paging/swapping, etc.
Аппаратные брейкпойнты: для чего они нужны и как устроены в Linux
Всем привет! Наша группа занимается RISC-V Linux и загрузчиками в компании «Синтакор». Однажды перед нами возникла задача — реализовать поддержку аппаратных триггеров в ядре Linux и OpenSBI. Она стала началом исследования, в ходе которого я изучил смысл аппаратных триггеров с точки зрения отладчика, их устройство и использование для вотчпойнтов и брейкпойнтов, а также принял участие в совершенствовании поддержки аппаратных триггеров в RISC-V Linux и OpenSBI. Этими знаниями я хотел бы поделиться в статье. Покажу на примерах, как устроены брейкпойнты и вотчпойнты в отладчиках, сравню их программную и аппаратную реализации, покопаюсь в деталях их работы в ядре Linux. Начну с легкого способа сломать GDB, а к каким выводам он приведет, вы узнаете далее под катом. GDB хрясь!
Аппаратные breakpoint’ы: для чего они нужны и как устроены в Linux
Всем привет! Наша группа занимается RISC-V Linux и загрузчиками в компании «Синтакор». Однажды перед нами возникла задача — реализовать поддержку аппаратных триггеров в ядре Linux и OpenSBI. Она стала началом исследования, в ходе которого я изучил смысл аппаратных триггеров с точки зрения отладчика, их устройство и использование для watchpoint’ов и breakpoint’ов, а также принял участие в совершенствовании поддержки аппаратных триггеров в RISC-V Linux и OpenSBI. Этими знаниями я хотел бы поделиться в статье. Покажу на примерах, как устроены breakpoint’ы и watchpoint’ы в отладчиках, сравню их программную и аппаратную реализации, покопаюсь в деталях их работы в ядре Linux. Начну с легкого способа сломать GDB, а к каким выводам он приведет, вы узнаете далее под катом. GDB хрясь!
Small cute animals may have been sacrificed https://github.com/clojure/clojurescript/pull/286/files #cljs #perf
Randomly thinking about the `shadowrootadoptedstylesheets` proposal today and had some thoughts about how it could support streaming use cases better.
https://github.com/MicrosoftEdge/MSEdgeExplainers/issues/1188
🎙️ #92 ASICS FUJISPEED 4: La Velocità che Trasforma il Tuo Trail!
ASICS FUJISPEED 4: La Velocità che Trasforma il Tuo Trail!Amanti del trail running, preparatevi!Leggerezza incredibile, trazione da paura e un comfort che ti fa volare sui sentieri. Dimentica la fatica, concentrati sul divertimento! #Asics #Fujispeed4 #TrailRunning #ScarpeRunning #Perf...
Evaluating framework performance. Loren Stewart compared 10 meta-frameworks: Marko, SolidStart, SvelteKit, Qwik, and Nuxt deliver 35–39 ms FCP and 29–176 kB bundles. The takeaway is React’s architectural ceiling: even TanStack Start on React ships bundles 2× as large compared to Solid; Angular via Analog remains heavy, while Vue via Nuxt is quite competitive. MPA frameworks like Marko and HTMX ship minimal JS per page, while SPAs pay the baseline runtime cost. #js #perf
Одно и то же приложение 10 раз. Лорен Стюарт сравнил 10 метафреймворков: Marko, SolidStart, SvelteKit, Qwik и Nuxt дают FCP 35–39 мс и бандл от 28,8 до 176,3 КБ. Ключевой вывод — архитектурный потолок React: даже TanStack Start на React даёт вдвое больший бандл, чем тот же TanStack Start c Solid, Angular через Analog остаётся тяжёлым, а Vue через Nuxt вполне конкурентен. MPA на Marko и HTMX везут минимум JS на страницу, тогда как SPA платят базовым рантаймом. #js #perf
Collectif Toter Winkel
Installation plastique “Les Veilleureuses”
Iels sortent de terre. Iels sont encore et toujours là même si nous ne les voyons plus. Iels cohabitent. C'est grâce à iels que nous sommes ici. Nos morts, nos enterrés et nos incinérées. Nous marchons sur iels et iels nous tiennent debout.
► Insta : collectiftoterwinkel
► https://collectiftoterwinkel.com/was-ist/
Si tu ne connais pas ce collectif, c'est le moment parfait de le découvrir !
#TIL Random ordering in Django. order_by('?') works but can be costly on large tables. Prefer order_by(Random()) (Django’s DB function) + LIMIT.
Notes + pitfalls inside. #Django #Python #ORM #PostgreSQL #Perf
https://til.sanyamkhurana.com/#/topics/django/random-ordering-with-order-by-in-django
Tiny guide: run EXPLAIN & EXPLAIN ANALYZE from Django, read the plan, then choose fixes (index? rewrite join?). Notes + pitfalls. #Django #Postgres #Perf #TIL
https://til.sanyamkhurana.com/#/topics/django/using-explain-and-explain-analyze-for-django-querysets
Do you want to make your:
- AI/ML/LLM training or inference cheaper: shave off 2 to 10% in spend, boosting your recurring profits?
- cryptocurrency mining cheaper: shave off 1 to 4% in spend, boosting your recurring profits?
About us (the founder and principal engineer):
- programming and software engineering (learning, building, solving & shipping) for 40 years
- creator of FOSS nanosecond-scale latency instrumentation lib
- former performance engineering and SRE equiv roles
- rescues and rewrites of sites and MVPs which ran into perf and scaling pain
- author of cheatsheet on performance and scalability
- author of WIP book on HPC
We offer 1 hour of initial consultation and advice for FREE (under NDA if you like)
CONTACT US TODAY!
#AI
#ML
#LLM
#cryptocurrency
#perf
#performance
#scaling
#scalability
#optimization
#tuning
#HPC
I gave a lightning talk on #web #perf at the @CollaboraOffice 'COOL days' conference a couple of months ago. Forgot to share it at the time, but it was livestreamed and is still available here: https://www.youtube.com/live/YyC45N8On30?si=GSeQchk4Z4F3eD_w&t=8051 - I think this is all common knowledge, but then I'm surprised to find out that it often isn't... So maybe if you're doing webapp development, give it a quick watch and maybe there's something there that might help :)
Copilot Diagnostics toolset for .NET In Visual Studio | by Harshada Hole.
buff.ly/j6VXkQ6
#dotnet #githubcopilot #visualstudio #productivity #copilot #ai #diagnostics #perf #debugging
Copilot Diagnostics toolset fo...
Copilot Diagnostics toolset for .NET In Visual Studio | by Harshada Hole.
#dotnet #githubcopilot #visualstudio #productivity #copilot #ai #diagnostics #perf #debugging
Andrea Savage Multi-Cam Comedy ‘Perf’ In Works At Fox
#News #AndreaSavage #Fox #Perf
https://deadline.com/2025/07/andrea-savage-perf-fox-multi-camera-comedy-1236473601/
That gives us our baseline: bzip2 (in C) vs bzip2 (in Rust). But is it a fair enough comparison? I mentioned initially that I was implementing an lbzip2 "clone" (mostly a PoC for the decompression part). lbzip2 is an other program (a C binary, without a library), that can compress and decompress bzip2 files in parallel. Surely it should be slower than bzip2 since it has the parallel management overhead? 7/N
But why? Let's see what perf stat has to say: the Rust version has less instructions, but with much less IPC (Instruction-per-clock); the Rust version also has less branches and misses in general. On the efficiency cores, we see that worse IPC and branch prediction of the Rust version give the advantage to the C version. 6/N
