Важным вопросом интернет пользователя является оптимизация компьютера, которая влияет на бесперебойность и эффективность работы устройства. Медленные ПК раздражают и снижать производительность.
Способы оптимизации компьютера
Есть не хитрые способы, позволяющие привести свое устройство в порядок. Регулярность этих действий позволит иметь свое устройство в хорошей форме.
Важный момент в оптимизации ПК — содержать его в чистоте. Пыль и мусор могут скапливаться в вентиляционных отверстиях вашего устройства, вызывая его перегрев и замедление. Чтобы этого не произошло, по мере загрязнения очищайте устройство сжатым воздухом или мягкой тканью.
Наличие антивирусной программы
Антивирусное программное обеспечение — еще один инструмент для оптимизации ПК. Антивирусная программа защитит компьютер от вредоносных программ и вирусов. Следует учитывать, что она должен быть в постоянном обновленном состоянии и работать в фоновом режиме.
Обновление программного обеспечения
Регулярное обновление программного обеспечения обязательная процедура для штатной работы. Обновления могут повысить эффективность и производительность компьютера, а также обеспечить защиту устройства от уязвимостей системы безопасности и ошибок.
Сергей Моренец «Эффективность и оптимизация кода в Java 8»
Настройка параметров компьютера
Настройка таких параметров как автоматический запуск программ, разрешение экрана, питание, сочетание клавиш в соответствии с личными предпочтениями, позволяет экономить время работы, тем самым повышать ее эффективность.
Удаление ненужного софта
Ненужные программы и приложения могут замедлять работу ПК. Периодически следует проверять компьютер и удалять софт или приложения, которые практически или вообще не используются. Это освободит место и ресурсы на ПК для рабочих программ.
Организация цифрового порядка
Хаотичность размещение файлов, их излишнее количество приводит к снижению производительности пользователя и компьютера. Для оптимизации работы следует организовать файлы в соответствующие папки и регулярно удалять ненужное и дубли.
Своевременное удаление цифрового мусора
В процессе работы на компьютере формируется цифровой мусор, который следует периодически удалять. Для этого существует специальный софт, позволяющий в автоматическом режиме, избавляется от ненужного хлама. В свою очередь можно применять и ручной способ.
Инвестиция в оборудование
Инвестиции в качественное оборудование — еще один шаг позволяющий улучшить работу ПК. Использование передовых компонентов компьютера, таких как материнская плата, оперативная память, жесткий диск приводят к положительному результату.
В свою очередьзамена внешнего составляющих: монитора, клавиатура, мыши, также могут повысить производительность.
Лайфхаки оптимизации устройства (ПК и ноутбука)
На устройстве желательно иметь как минимум два диска, одни для системных программ, другой для всего остального.
Не держите на рабочем столе различные папки, а только ярлыки.
Эффективность и оптимизация кода в Java-приложениях
Для поиска и удаления дублей используйте специальные программы, например, CCleaner (может так оказаться, что пользователь и не знал о наличие дублированных файлов, в том числе фото и видео).
Данная программа, также позволяет оптимизировать работу компьютера в автоматическом режиме, в том числе сносить ненужный софт.
Для ускорения работы слабых ПК можно изменить параметр «Визуальные эффекты» для чего следует: Зайти в «Параметры» — «Система» — «О программе» — «Дополнительные параметры системы» «Параметры» — «Обеспечить наилучшее быстродействие» .
Если оборудование устарело и не соответствует требования операционной системы, все манипуляции по оптимизации ПК малоэффективно, требуется обновление его составляющих.
Источник: dzen.ru
Тема 2.8. Эффективность программ
Главным критерием эффективности программ является распределение ресурсов вычислительных систем. Неравномерность задач по допустимому времени задержки или допустимой вероятности пропуска решений, а также различия параметров вычислительных систем, позволяют изменить качество решения задач выделением соответствующих ресурсов вычислительных систем.
Упорядочивание последовательности решения задач и рациональное использование ресурсов вычислительных систем сокращает запаздывание в решении задач, и в некоторой степени приводит к эквивалентному повышению производительности вычислительных систем. Производительность вычислительной системы является одним из важнейших критериев эффективности вычислительных систем в целом и методов распределения ресурсов в частности.
Существуют такие понятия, как относительный и абсолютный приоритеты. При распределении буферной памяти для приема и выдачи сообщений применяются буферные накопители, объем которых ограничивает эффективность использования. Ограничение буферных накопителей зависит от их структурного построения и распределения имеющейся памяти на зоны. На эффективность существенно влияют степень заполнения памяти и передача инф-ции на накопители для обработки.
Тема 2.9. Оптимизация программ. Оптимизирующие компиляторы.
Понятие оптимизации программ
Оптимизация программы — это улучшение какой-либо характеристики программы, называемой критерием оптимизации. Оптимизация программ в основном выполняется по двум основным критериям: быстродействие и объему используемых данных.
Производительность приложения определяется самым узким его участком, поэтому в первую очередь нужно определить части программы, на которых будет выполняться оптимизация. Процесс оптимизации следует начать с профилировки программы. Профилировкой называют измерение производительности как всей программы, так и отдельных ее фрагментов, с целью нахождения «горячих точек» — тех участков программы, на выполнение которых расходуется наибольшее количество времени. При этом важно отметить, что ликвидация не самых «горячих» точек программы, практически не увеличивает ее быстродействия.
Основная цель профилировки – это исследование характера поведения приложения во всех его точках. В зависимости от степени детализации в качестве «точки» рассматривается как отдельная машинная команда, так и целая конструкция высокого языка — функция, цикл, процедура. Сложная программа состоит из большого числа функций.
Нет смысла оптимизировать их все – трудоемкость такого подхода будет выше выгод, полученных от оптимизации программы целиком. Для начала необходимо локализовать участки кода с максимальной вычислительной трудоемкостью.
Участки программы, которые в наибольшей степени влияют на ее производительность, в силу наиболее частого выполнения или своей ресурсоемкости называются критическим кодом. В поиске критического кода программы используют профайлеры (профилировщики) – специальные программы, которые измеряют временные затраты на выполнение участков кода программы.
Профилировщики представляют возможности для оптимизации программ. К таким программам относятся Intel VTune, AMD Code Analyst, profile.exe и множество других. Наиболее мощным из них на сегодняшний день является пакет от Intel. Эта программа позволяет измерить время обработки каждой команды и вывести полную статистику о состоянии процессора при выполнении каждой команды.
Большинство современных профилировщиков поддерживают следующий набор базовых операций:
• определение общего времени исполнения каждой точки программы;
• определение удельного времени исполнения каждой точки программы;
• определение причины и/или источника конфликтов;
• определение количества вызовов той или иной точки программы;
• определение степени покрытия программы.
Основные правила оптимизации:
1. Прежде чем приступать к оптимизации, необходимо иметь надежно работающий неоптимизированный вариант.
2. Основной прирост оптимизации дает не учет особенностей системы, а алгоритмическая оптимизация.
3. Обнаружив профилировщиком узкие места необходимо произвести оптимизацию в рамках языка высокого уровня.
Возможны ситуации, где в неудовлетворительной производительности кода виноваты процессор или подсистема памяти, а не компилятор. Лишь после анализа листинга следует приступать к ассемблерной оптимизации.
Оптимизация начинается с выделения профилировщиком критического кода и анализа его неоптимальности. Причем каждое внесенное изменение необходимо проверять профилировщиком. После завершения оптимизации локального фрагмента программы, необходимо выполнить контрольную профилировку всей программы целиком на предмет обнаружения новых появившихся «горячих точек».
Проводя оптимизацию, не следует забывать о ее цели. Фактически идеал недостижим, поэтому оптимизацию следует завершать когда:
1. Производительность программы признана удовлетворяющей;
2. В программе отсутствуют «горячие точки», то есть количество инструкций равномерно распределено по все программе, и дальнейшая оптимизация потребует переписывания большого количества кода;
3. Сложность алгоритма настолько высока, что не представляется возможным дальнейшая оптимизация без значительных временных затрат;
4. Критическая зависимость от платформы, когда дальнейшая машинно-зависимая оптимизация приведет к потере совместимости с одной из целевых платформ.
Ко всем методам оптимизации алгоритма предъявляются следующие требования:
1. оптимизация должна быть по возможности максимально машинно-независимой и переносимой на другие платформы (операционные системы) без существенных потерь эффективности.
2. оптимизация не должна увеличивать трудоемкость разработки (в том числе тестирования) приложения более чем на 10-15%.
3. оптимизирующий алгоритм должен давать выигрыш не менее чем на 20-25% в скорости выполнения.
4. оптимизация не должна допускать безболезненное внесение изменений.
Алгоритмические приемы оптимизации
Приемы оптимизации программы можно разделить на алгоритмические и машинно-зависимые способы. В случае использования алгоритмических приемов оптимизации используются различные математические и логические методы для улучшения параметров алгоритма. Такой способ оптимизации невозможно автоматизировать, успешность его применения зависит от программиста. Способность программиста к алгоритмической оптимизации программы зависит от его понимания предметной области: владения им базовых концепций применяемых алгоритмов и особенностей предметной области программы.
В первую очередь это замена алгоритмов на более быстродействующие. Часто бывает, что более простой алгоритм показывает низкую производительность по сравнению с более сложными. Тогда, возможна замена эквивалентных алгоритмов, например, замена пузырьковой сортировки массива на быструю сортировку.
В некоторых случаях возможна оптимизация программы за счет снижение точности. В зависимости от особенностей предметной области возможно уменьшить разрядность представления чисел или перейти от выполнения операций с числами с плавающей запятой к целым числам или числам с фиксированной запятой.
На практике используется весьма широкий набор машинно-независимых оптимизирующих преобразований, что связано с большим разнообразием неоптимальностей. К ним относятся:
• разгрузка участков повторяемости — это такой способ оптимизации, который состоит в вынесении вычислений из многократно исполняемых участков программы на участки программы, редко исполняемые. К этому виду преобразования относятся различные чистки зон, тел циклов и тел рекурсивных процедур, когда инвариантные по результату выполнения выражения, исполняемые при каждом прохождении участка повторяемости, выносятся из него. Если размещение осуществляется перед входом в участок повторяемости, то эту ситуацию называют чисткой вверх, если же за выходом из участка повторяемости, то чисткой вниз
• упрощение действий — этот способ оптимизации ориентирован на улучшение программы за счет замены групп (как правило, удаленных друг от друга) вычислений на группу вычислений, дающий тот же результат с точки зрения всей программы, но имеющих меньшую сложность.
• чистка программы — данный способ повышает качество программы за счет удаления из нее ненужных объектов и конструкций. Набор преобразований этого типа включает в себя следующие оптимизации: удаление идентичных операторов, удаление из программы операторов, недостижимых по управлению от начального, удаление несущественных операторов, то есть операторов не влияющих на результат программы, удаление процедур, к которым нет обращений, удаление неиспользуемых переменных и другие.
• экономия памяти и оптимизация работы с памятью — улучшения быстродействия возможно за счет уменьшения объема памяти, отводимой под информационные объекты программы в каждом ее исполнении.
• реализация действий — это способ повышения быстродействия программы за счет выполнения определенных ее вычислений на этапе трансляции.
• сокращение программы и другие методы.
Машинно-зависимые приемы оптимизации
Машинно-зависимые используют особенности устройства и работы конкретной системы. Ярким примером машинно-зависимой оптимизации является векторизация операций, т.е. использование потоковых расширений процессора, таких как MMX (MultiMedia eXtensions), SSE (Streaming SIMD Extensions) и т.п. Машино-зависимую оптимизацию можно выполнять двумя различными способами.
Первый способ основан на понимании работы кодогенератора компилятора, его алгоритма и рекомендуется для приложений, в которых компилятор выбирается в начале проекта и в дальнейшем не меняется. При использовании такого способа преобразуется исходный код программы, написанный на языке высокого уровня.
Для тех проектов, в которых заранее не известен компилятор (OpenSource проекты, кроссплатформенные приложения) применятся другой способ, основанный на замещении ресурсоемких участков кода ассемблерными вставками. При такой оптимизации ухудшается переносимость кода на другие платформы. Машинно-зависимые способы оптимизации довольно хорошо автоматизируются и большую часть их выполняют оптимизирующие компиляторы. Однако всегда остаются моменты в программе, которые можно оптимизировать вручную.
Источник: studfile.net
Пять правил оптимизации программ
Сразу определимся с тем, что же такое «оптимизация» программы. Под оптимизацией будем понимать изменение программного кода с целью сокращения использования тех или иных ресурсов системы за счет его усложнения.
Правило 1. Чем позже — тем лучше
Это правило кажется самым простым в своем применении. Ведь оно поощряет сокращение объема работы. Но такое ощущение обманчиво. Очень часто возникает соблазн выполнить оптимизацию преждевременно. В результате структура программы усложняется. Читать ее становится труднее. Как следствие, код оказывается тяжело сопровождать. Но даже это не самое плохое.
Проблема в том, что вы можете потратить кучу времени на оптимизацию не того, что надо.
Вывод: На первом этапе разработки пишите самый простой код (простой, но не примитивный! простой = понятный), который решает поставленную задачу, не задумываясь об ограничении ресурсов.
Правило 2. Сначала измерения — затем изменения
Предположим, первый этап пройден. Простая версия программы работает правильно, но недостаточно эффективно. И здесь возникает вопрос, а как измерять эффективность? Не бывает абстрактной эффективности. Она всегда определяется относительно чего-то. Например, эффективность относительно расхода оперативной памяти или эффективность относительно использования ресурсов процессора.
В связи с этим мы приходим к следующему шагу: выберите критерии оптимизации. В качестве таких критериев можно рассматривать любую значимую характеристику приложения (от размера исполняемого файла до скорости передачи данных по сети).
Ни в коем случае не пытайтесь определить соответствие критериям «на глаз». Все равно ошибетесь. Найдите способ проведения точных (или максимально приближенных) измерений. Для некоторых характеристик это сделать проще (например, размер программы), а для некоторых сложнее (например, максимальное число одновременно обслуживаемых пользователей).
Итак, вы убедились, что программа не соответствует одному или нескольким выбранным критериям. Что теперь? Бежать переписывать все подряд? Не спешите. Если начать менять код сейчас, то вы опять будете работать вслепую, делая множество лишней работы. Нам известно, что в программе где-то есть проблема.
Но где она? И вновь нам нужны дополнительные инструменты для измерений. Типичным решением является использование профилировщика. Сам по себе профилировщик — средство, которое умеет подсчитывать количество вызовов, время нахождения и другие полезные цифры для каждой процедуры программы.
Реализация профилировщика может быть какой угодно (многое зависит от платформы): от внешнего приложения до библиотеки. Если нашли более подходящий инструмент для своих целей — используйте его.
Прекрасно. Допустим, нам удалось найти то узкое место, которое все тормозит. Вот с ним и нужно работать.
Вывод: Любая оптимизация должна быть осмысленной. Вполне возможно, что она и не требуется. Если не сделать соответствующие измерения, то вы об этом не узнаете.
Правило 3. Проверь алгоритмы и структуры данных
При просмотре проблемной функции в первую очередь проверьте, используются ли для решения задачи подходящие алгоритмы и структуры данных. Именно это может стать причиной неэффективной работы приложения.
Грубый пример: в функции используется линейный поиск по массиву. Если для массивов небольшого размера это вполне приемлемо, то для больших массивов это становится проблемой. В этом случае можно использовать множество, а не массив, если не требуется упорядоченность элементов. Или же вместо простого линейного поиска можно попробовать бинарный.
Еще один пример: вы используете быструю сортировку, но она работает не достаточно шустро. Проверьте улучшится ли что-то, если поменять ее на сортировку слиянием или вставками. Быстрая сортировка — не всегда оказывается наилучшей.
Замечу, что рассмотренные выше примеры лучше считать не оптимизацией, а исправлением ошибок проектирования.
Если в рассматриваемой функции уже используются наиболее подходящие стандартные алгоритмы и структуры данных, то вам не обойтись без многопоточности. Рекомендую посмотреть хороший пример из другой моей статьи, где мы ускорили алгоритм обработки изображения в 4 раза с помощью QtConcurrent .
Но и это не полный перечень возможных оптимизаций. Часто удается сократить объем необходимых вычислений, введя дополнительные неочевидные ограничения. Вспомните тот же алгоритм «Решето Эратосфена» для поиска простых чисел. Другая возможная оптимизация заключается в использовании приблизительных расчетов.
Если вам достаточно двух знаков после запятой, то нет смысла искать значение до шестого. Еще одна тактика заключается в использовании таблиц констант. Например, для получения значений тригонометрических функций. Думаю, что вы и сами сможете придумать не одну уловку, которая сможет улучшить эффективность вашей программы. Все зависит от контекста.
Вывод: Начните с наиболее очевидных способов оптимизации. Обязательно проведите повторные замеры рабочих характеристик нового кода (после любых изменений), иначе как вы узнаете, что не стало еще хуже, чем было? Если этого оказалось недостаточно, то ориентируйтесь по ситуации. Попробуйте добавить параллельную обработку или приблизительные методы расчетов.
Правило 4. Задокументируй это
Если оптимизация прошла успешно, то вполне вероятно, что код, над которым вы работали, стал менее понятным. Это может оказаться проблемой в плане дальнейшего сопровождения системы. Поэтому сразу после проведения оптимизации не помешает написать комментарий, в котором будет указано:
- Обоснование такого кода. То есть почему понадобилась оптимизация. Желательно добавить числовые показатели, которые вы получили в результате измерений (до оптимизации и после нее);
- Разъяснение выбранного решения. В чем суть оптимизации. За счет чего достигается повышение эффективности и т.д.;
- Указание вариантов, которые вы успели попробовать, но они не оправдали ожиданий. Возможно, кто-то другой будет работать над тем же кодом и решит, что его можно сделать еще оптимальнее. Вы упростите работу коллег, если поделитесь своим опытом с ними в комментариях, указав, что уже было сделано, чтобы они не тратили время зря.
Вывод: Если код сложный, то для него требуются пояснения. В будущем эти пояснения могут помочь именно Вам.
Правило 5. Если ничего не помогло
Но что делать, если вы уже попробовали все, что можно, но программа все равно не укладывается в критерии оптимальности? Здесь у вас может быть несколько вариантов:
- Обсуждение текущей версии системы с заказчиком. Возможно, незначительное несоответствие в плане эффективности его устроит;
- Повышение системных требований. Если проблему не удалось решить программно, то можно попробовать найти аппаратное решение. Ставим больше памяти, больше процессоров, подключаем интернет-канал с большей пропускной способностью;
- Переход на другой (более низкоуровневый) язык программирования. Это не означает, что вам нужно переписывать ВСЕ приложение. Для этого мы и искали узкие места, требующие оптимизации. Вам достаточно переписать проблемные функции на более эффективном языке программирования в виде подключаемых модулей. Например, система написана на Java, а вы пишите модуль на C++. Или система написана на C++, а вы делаете ассемблерную вставку.
Вывод: Если у задачи нет решения на одном уровне абстракции, то оно может найтись на другом.
Источник: tech-geek.ru