Taller de Performance en Node con perf_hooks

Pablo Almunia

@pabloalmunia

[email protected]

Director General de CORUS

29 de mayo de 2019

Ideas clave

Equilibrio entre los elementos clave:

                                  Funcionalidad
                                       /\
                                      /  \
                                     /    \
                                    /      \
                                   /________\
                        Mantenibilidad    Rendimiento

Tipos de opitimizaciones

• nano optimizaciones : procesos que duran nanosegundos
• micro optimizaciones: procesos que duran microsegundos
• optimizaciones : procesos que duran milisegundos
• mega optimizaciones : procesos que duran cientos de milisegundos

perf_hooks

Librería estándar para medir rendimiento que funciona en Node y en los navegadores modernos.

    const {performance, PerformanceObserver} = require('perf_hooks');

    const value = performance.now()

    performance.mark('label mark')

    performance.measure('label measure', 'label mark start', 'label mark end')

    const fn = performance.timerify(fn)

    const obs = new PerformanceObserver((timeline) => {
        obs.disconnect();
        console.log(timeline.getEntries());
    }
    obs.observe({entryTypes: ['...'], bufferd: true});

Código base para el taller

Clonar:

git clone https://github.com/todojs/taller-perf_hooks.git

o descargarlo de:

https://github.com/todojs/taller-perf_hooks

Ejercicio 1

En el programa Object.keys-vs-for-in.js

• Utilizar performance.now() para medir el tiempo que tarda en ejecutar cada caso.

Ejercicio 2

En el programa Object.keys-vs-for-in.js

• Utilizar performance.mark() para medir el tiempo que tarda en ejecutar cada caso.

Ejercicio 3

En el programa Object.keys-vs-for-in.js

• Utilizar performance.mark(), performance.measure() y new PerformanceObserver() para medir el tiempo que tarda en ejecutar cada caso.

Ejercicio 4

En el programa Object.keys-vs-for-in.js

• Utilizar performance.mark(), performance.measure() y new PerformanceObserver() para medir el tiempo que tarda en ejecutar cada caso.
• Crear un bucle que se ejecuta 100.000 veces para tomar las medidas

Ejercicio 5

En el programa Object.keys-vs-for-in.js

• Utilizar performance.mark(), performance.measure() y new PerformanceObserver() para medir el tiempo que tarda en ejecutar cada caso.

• Crear un bucle que se ejecuta 100.000 veces para tomar las medidas

• Cargar la utilidad const {entriesStatistics} = require ('../utils/perf_utils') y utilizar entriesStatistics() para mostrar los resultados.

• Alternativa: incluir otra opción con Object.getOwnPropertyNames()

Ejercicio 6

En el programa getAllPropertyNames.js

• Utilizar performance.timerify() para medir el tiempo que tarda en ejecutarse concat(), filter() y sort().

• Crear un bucle que se ejecuta 20.000 veces para tomar las medidas

• Utilizar entriesStatistics() para mostrar los resultados.

• Alternativa: medir también indexOf()

Ejercicio 7

En el programa getAllPropertyNames-alternatives.js

• Utilizar performance.timerify() para medir el tiempo que tarda en ejecutarse cada una de las alternativas.
• Crear un bucle que se ejecuta 100.000 veces para tomar las medidas
• Utilizar entriesStatistics() para mostrar los resultados.

Ejercicio 8

(no olvidar hacer npm install)

En el programa uuid-test.js

• Utilizar performance.mark() y performance.measure() para medir el tiempo que tarda en ejecutarse cada una de las alternativas.
• Utilizar entriesStatistics() para mostrar los resultados.

Ejercicio 9

(no olvidar hacer npm install)

En el programa stringify-test.js

• Utilizar performance.timerify() para medir el tiempo que tarda en ejecutarse cada una de las alternativas.
• Utilizar entriesStatistics() para mostrar los resultados.

Ejercicio 10

En el programa poblacion-por-provincia.js

• Utilizar performance.timerify() para medir el tiempo que tarda en ejecutarse cada una de las alternativas.

• Ejecutar una sóla vez (sin bucle) y mostar con console.log()

• Alternativa: ejecutar en bucle (1000 veces) y mostar con entriesStatistics()

• Extra: buscar otra alternativa de mayor rendimiento