🦀 ПРОФИЛИРОВАНИЕ 🦀

Как найти, что тормозит в программе? 🧐

Интуиция нас часто обманывает. Кажется, что тормозит сложный алгоритм - а на деле проблема в лишних аллокациях или клонировании строк в цикле. Без конкретных измерений оптимизация превращается в лотерею: переписываешь код, который и так работал нормально, а реальное узкое место не трогаешь.

Профилирование позволяет посмотреть, какие участки кода тормозят или где в программе утечки памяти 🫥


Какие подходы существуют 🤑

1. Семплирование - профилировщик периодически «фотографирует» стек вызовов. Если функция часто попадает в выборку, значит в ней тратится много времени.
Этот подход почти не замедляет программу.

2. Второй подход. В код вставляются метки, в которых замеряется точное время входа-выхода. Распространено, потому что легко сделать с помощью логов.

3. Микробенчмарки. Изолированный замер конкретной функции. Можно использовать, к примеру, для сравнения двух реализаций.

4. Профилирование памяти. Где и сколько аллокаций. В Rust утечки редки, но лишние аллокации тормозят.


Инструменты профилирования ⛏

- perf + flamegraph - sampling-профилирование на Linux. Рисует наглядную картину: чем шире блок, тем больше времени в функции.

cargo install flamegraph
cargo flamegraph --bin myapp
# открываешь flamegraph.noscript в браузере

- criterion - микробенчмарки со статистикой. Сравниваешь две реализации и видишь, какая быстрее:

use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Criterion};

fn fibonacci(n: u64) -> u64 {
    match n {
        0 | 1 => n,
        _ => fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2),
    }
}

fn bench(c: &mut Criterion) {
    c.bench_function("fib 20", |b| {
        b.iter(|| fibonacci(black_box(20)))
    });
}

criterion_group!(benches, bench);
criterion_main!(benches);

- tracing + tracy - для асинхронного кода. Показывает таймлайн: что выполнялось, что ждало, где блокировки.

- heaptrack / dhat - профилирование памяти. Находит, где программа просит память чаще всего.


Порядок действий 🤔

1. Убедись, что проблема есть - может, код уже достаточно быстрый
2. Собери профиль на реалистичных данных
3. Найди самое узкое место
4. Оптимизируй только его
5. Измерь снова
6. Повтори

Оптимизировать то, что занимает 2% времени - пустая трата сил.

Какие инструменты используете вы? Был случай, когда профилирование показало что-то неожиданное?🚬

🚀 Пост Guru Rust: @PaulEdd