今日、一日ある部分の処理がどうしても重たくなってしまうということで、パフォーマンスチューニングを行っていました。
元々は、ループの回数が非常に多く発生していたので、抑制しましたが、データによっては、逆に遅くなってしまうという修正になってしました。
そもそもボトルネックの箇所は、どこだろうと調べていくと、抑制したなかのメソッドの処理が非常に遅いことがわかりました。
結局は、抑制した処理は必要なく、ボトルネックの箇所を修正すればすべて解決となりました。
パフォーマンスチューニングのコツは、まずはループの回数を減らすことであるなということです。
それでもダメな場合には、ハードウェアを増強したりする必要があります。
ソフトウェア開発でもプログラムでもボトルネック(制約条件)を発見して、解決することが速度を向上させるのだと思います。
元々は、ループの回数が非常に多く発生していたので、抑制しましたが、データによっては、逆に遅くなってしまうという修正になってしました。
そもそもボトルネックの箇所は、どこだろうと調べていくと、抑制したなかのメソッドの処理が非常に遅いことがわかりました。
結局は、抑制した処理は必要なく、ボトルネックの箇所を修正すればすべて解決となりました。
パフォーマンスチューニングのコツは、まずはループの回数を減らすことであるなということです。
それでもダメな場合には、ハードウェアを増強したりする必要があります。
ソフトウェア開発でもプログラムでもボトルネック(制約条件)を発見して、解決することが速度を向上させるのだと思います。