หลายวันที่ผ่านมา มีโอกาสเข้าไปดูและแก้ไขปัญหาของ API ในระบบหนึ่ง ซึ่งมีปัญหาต่าง ๆ มากมายหนึ่งในนั้นคือ ผลการทำงานที่แย่ หรือ performance ไม่ดีทั้งช้า ใช้งาน CPU และ Memory เยอะ
performance Archive
JUnit 5 :: ปรับปรุงการทดสอบด้วยการ run แบบ parallel
จาก course เกี่ยวกับ TDD with Java มีคำถามเกี่ยวกับการปรับปรุงการทดสอบด้วย JUnit 5 ให้ดีและเร็วขึ้นโดยความสามารถของ JUnit 5 ก็มีไว้ให้ประกอบไปด้วย Tagging สำหรับแบ่งกลุ่มของ test case Parellel execution สำหรับทำการ run test case แบบขนาน เนื่องจากกติแล้วจะทำการแบบ sequential มาดูตัวอย่างการใช้งานกัน
วิธีแก้ไขปัญหา ความช้าใน request แรกของระบบที่พัฒนาด้วย .Net
ปัญหาที่เจอในระบบ Web หรือ API ที่พัฒนาด้วย .Net + C# นั้นพบว่าเมื่อเราทำการ start server ขึ้นมาแล้ว request แรกที่เข้ามาจะช้ามาก ๆ เมื่อเทียบกับ request ต่อ ๆ มาจะแก้ไขอย่างไรดี
สรุปจากบทความเปรียบเทียบความเร็วของ Cypress vs Selenium vs Playwright vs Puppeteer
วันนี้อ่านบทความ Cypress vs Selenium vs Playwright vs Puppeteer speed comparisonทำการเปรียบเทียบความเร็วของการทดสอบของเครื่องมือแต่ละตัวประกอบไปด้วย Cypress Selenium Playwright Puppeteer เป็นเครื่องมือสำหรับการทดสอบแบบ End-to-End ผ่าน web browser
มาใช้งาน FastAPI กันเถอะ
เนื่องจากมีงานเล็ก ๆ ที่พัฒนาด้วยภาษา Python ต้องทำส่งนิดหน่อยโดยปกติจะใช้ Flask ในการพัฒนาเป็นหลักแต่เห็นว่ามี library อีกตัวที่น่าสนใจคือ FastAPIลองทำการศึกษา ลองใช้งาน แล้วก็ดันทำส่งลูกค้าไปมาดูกันหน่อยว่า FastAPI มีอะไรที่น่าสนใจบ้าง
บันทึกการอ่านบทความเรื่อง How Django can handle 100 millions of requests per day
บันทึกการอ่านบทความเรื่อง How Django can handle 100 millions of requests per day มีหลาย ๆ แนวคิดที่น่าสนใจ เพื่อให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงขึ้น จึงทำการบันทึกสิ่งที่น่าสนใจไว้ มาเริ่มกันเลย
มาทำ benchmark ของภาษาโปรแกรมบน JVM ด้วย JMH (Java Microbenchmark Harness)
มีคำถามเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Java ว่าการใช้ for-loop ปกติกับการใช้ Stream API นั้น อะไรที่มี performance ดีกว่ากัน ตอบได้เลยว่า for-loop เร็วสุด ๆ แต่อาจจะต้องมองมุมอื่นด้วย ทั้งเรื่องของ readable, safety, maintain รวมไปถึงความต้องการของงานต่าง ๆ
ทำการปรับปรุง performance ของการทดสอบด้วย Puppeteer นิดหน่อย
ว่าง ๆ มาทำการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของ Puppeteer กันหน่อย เนื่องจากเมื่อมีชุดการทดสอบจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ส่งผลให้เวลาการทดสอบยาวนานมาก ๆ ดังนั้นสิ่งที่ควรทำคือ การปรับปรุงให้รวดเร็วขึ้น
[Python] มาดูประสิทธิภาพการทำงานของ Numpy และ Pandas กัน
ช่วงนี้มีโอกาสใช้งาน Array ของ Numpy library และ Series/DataFrame ของ Pandas library สำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของระบบนิดหน่อย จากการใช้งานพบว่า ในการเข้าถึงข้อมูลของ Pandas นั้นช้ากว่า Numpy มากพอสมควร แต่ก็ยังเร็วกว่า Python standard library !! จึงลองทำ profiling ดูนิดหน่อย รวมทั้งการปรับปรุง code ให้ทำงานเร็วขึ้นบ้าง
แนะนำเครื่องมือสำหรับการทำ Performance Testing
คำถามที่น่าสนใจ สำหรับการพัฒนาระบบงาน ระบบทำงานได้อย่างรวดเร็วใช่หรือไม่ ? ระบบสามารถรองรับการจำนวนการใช้งานสูง ๆ ได้หรือไม่ ? คุณทำการทดสอบประสิทธิภาพการทำงานของระบบบ่อยไหม ? คุณทำการทดสอบประสิทธิภาพการทำงานของระบบตอนไหน ? จะเริ่มทดสอบระบบเมื่อใด ? ลองตอบกันดูนะ แต่มีคำถามที่มักได้ยิน ได้ถามกันบ่อย คือ แล้วมีเครื่องมืออะไรบ้างสำหรับ Performance Testing หรือการทดสอบประสิทธิภาพการทำงานของระบบบ้างล่ะ