Data Science. SQL hub
35.9K subscribers
1.15K photos
94 videos
37 files
1.16K links
По всем вопросам- @workakkk

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python книги📚

@datascienceiot - ml книги📚

РКН: https://vk.cc/cIi9vo

#VRHSZ
Download Telegram
🔥 Одна строка в конфиге ускорила production-ответ с 126–230 мс до менее чем 9 мс

Paweł Urbanek собрал очень практичный гайд по профилированию Rust, где оптимизации идут не по принципу «что интереснее», а по реальной отдаче.

Из кейсов:

N+1 SQL → 21 запрос превратили в один JOIN, функция ускорилась со 104 до 70 мкс.

Три последовательных HTTP-вызова → tokio::try_join!, итоговое время почти вдвое меньше.

Неправильно настроенный Brotli в maplibre/martin → скорость была всего 27,9 KB/s. Одна правка конфига дала примерно 57x ускорение, а latency упала до <9 мс.

Ещё жёстче кейс с write lock, который держали на всём HTTP round trip. После переноса блокировки P95 для читателей рухнул с 1,11 секунды до 9,42 мкс.

И отдельная классика Tokio: unbounded channel молча накопил 73 сообщения, потому что consumer не успевал. Никакой ошибки, просто медленное движение к OOM.

Полезный порядок из гайда:

сначала SQL и HTTP, потом locks и channels, и только после этого CPU profiling.

Потому что один лишний поход в базу обычно стоит дороже, чем сотни мелких оптимизаций внутри hot loop.

🔗 hotpath.rs/blog/profiling-rust-guide

#Rust #Performance #Profiling #Tokio #Backend
6🔥4👍3😱1