Handling a tremendous amount of images with Fastly / Yamagoya Traverse 2020
この記事は Go Advent Calendar 2014 17 日目の記事です。 Go におけるパフォーマンスチューニングの話をします。 これらは Denco や Kocha などでのパフォーマンスチューニングの経験などから得た知見です。 処理系の話ではありませんのでご了承ください。 前提 プロファイリングを取った後、じゃあどうやって最適化するかというところの話です 「推測するな、計測せよ」 アルゴリズムやデータ構造は最適なものが選択されていると仮定します 小手先の最適化を行うよりアルゴリズム自体を変えたほうが圧倒的に良くなります。 この記事の各ベンチマークは Go 1.4 (go version go1.4 linux/amd64)で下記のコマンドにて取っています
Fantom - Programming Language for JVM, CLR, and JavascriptKamil Toman
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