links - code optimization techniques.md

Приёмы оптимизации кода по скорости

Организационные

• Культура разработки performance-first: https://tonsky.me/blog/performance-first/
• Бюджет скорости: https://wp-rocket.me/blog/performance-budgets/
• Performance mantra: http://www.brendangregg.com/blog/2018-06-30/benchmarking-checklist.html

Не зависящие от языка и его реализации

• Rosetta Code - реализации задач на разных языках: http://rosettacode.org/wiki/Collections
• Статьи по основным структурам данных:
  • Структуры данных с примерами на JS: https://habr.com/ru/post/310794/
  • Выбор структур данных: https://habr.com/ru/post/339656/
  • 10 типов структур данных, которые нужно знать + видео и упражнения: https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/334914/
• Бенчмарк добавления и поиска в Array и Set: https://jsfiddle.net/p5zhfqa4/2/
• _.transform - аналог reduce с досрочным выходом: https://lodash.com/docs/4.17.15#transform
• Бенчмарк кубического корня: https://jsbench.me/9tkmz8nds2/1
• Мемоизация: https://github.com/darrylhodgins/typescript-memoize

Для языков/фреймворков без lazy eval, copy-on-write, etc.

• Shortcut fusion:
  • https://www.haskellforall.com/2014/01/stream-fusion-for-pipes.html
  • https://www.fing.edu.uy/~pardo/papers/tfp2011.pdf
  • https://stackoverflow.com/questions/37204329/shortcut-fusion-optimization-in-javascript
• Сравнение ленивых вычислений и нативной реализации в JS: https://jsbench.me/43kgs6ox63/1
• Ленивые вычисления в библиотеках:
  • Lodash: https://lodash.com/docs/4.17.15#lodash
  • Immutable: https://immutable-js.github.io/immutable-js/docs/#/Seq
• Трансдьюсеры в Ramda, RxJS, transducers-js:
  • https://medium.com/javascript-scene/transducers-efficient-data-processing-pipelines-in-javascript-7985330fe73d
• Copy-on-write в библиотеках:
  • Immer: https://immerjs.github.io/immer/produce
  • Immutable: https://immutable-js.github.io/immutable-js/docs/#/updateIn
  • Ramda: https://ramdajs.com/docs/#lens
• Использование линз Ramda в редьюсерах: https://levelup.gitconnected.com/simplify-redux-reducers-with-lenses-8ec6b2de3ae2

Зависящие от железа

• Бенчмарк branch prediction: https://jsfiddle.net/0r6y5e7L/
• Скорость прямого и обратного направления чтения памяти при хэшировании строк:
  • Issue на GitHub: darkskyapp/string-hash#12
  • Бенчмарк для браузеров: https://jsperf.com/string-hash-speed
  • Бенчмарк для Node.js: https://gist.github.com/victor-homyakov/bcb7d7911e4a388b1c810f8c3ce17bcf
• Разница в скорости доступа к массиву по строкам и столбцам:
  • https://jsbench.me/kfksou98uy/1
  • https://jsfiddle.net/39r7vtc0/ https://jsfiddle.net/3smxuh1o/

Для языков со сборкой мусора

• Fly-weight объект в ExtJS: https://docs.sencha.com/extjs/6.2.0/modern/Ext.html#method-fly
• Нулевое потребление памяти в клиенте statsd: https://github.com/smira/go-statsd/blob/master/README.md#zero-memory-allocation
• Нулевое и околонулевое потребление памяти в log4j:
  • Описание: https://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/garbagefree.html
  • Один из пулл-реквестов со снижением потребления памяти: apache/logging-log4j2#251
  • Код: https://github.com/apache/logging-log4j2/blob/master/log4j-core/src/main/java/org/apache/logging/log4j/core/appender/AbstractOutputStreamAppender.java#L164

Специфичные для JavaScript

• Ленивая инициализация тяжёлого кода: https://philipwalton.com/articles/idle-until-urgent/
• Сравнение скорости ES6 и ES5 в браузерах и Node.js: https://victor-homyakov.github.io/six-speed/
• Бенчмарк деструктурирования useState(): https://jsbench.me/5wkmyktgk2/1
• ConsString в V8: https://github.com/v8/v8/blob/5a2c53f9482e19d150303cd36d7ba04418e6cade/src/objects/string.tq#L37
• Мономорфизм в V8: https://habr.com/ru/post/303542/
• Разработчики Chromium анализируют производительность ES2015+: https://docs.google.com/document/d/1EA9EbfnydAmmU_lM8R_uEMQ-U_v4l9zulePSBkeYWmY
• Тонкости реализации некоторых фич JS в V8: https://github.com/v8/v8/tree/ce85e66a20813f2714b8cd7b09ce98035f3fcb53/src/builtins