Das letzte Mal, als ich über Vor- und Nachteile der Durchführung mathematischer Berechnungen mit verschiedenen Datentypen schrieb, vernachlässigte ich einen Aspekt, dessen Einfluss und Wichtigkeit von der benutzten Programmiersprache und konkreten Implementierung abhängt:
Es ist nämlich so, dass ein weiterer Aspekt betrachtet werden muss: Wie ich bereits in einem früheren Artikel berichtete kann es zu Problemen in der Virtual Machine von Java kommen, wenn zu oft neue Objekte erzeugt werden - das erste Mal wurde ich bei der Erstellung einer eigenen Softwarelösung zur Visualisierung dreidimensionaler Daten damit konfrontiert: der Garbage Collector braucht anteilig verglichen mit dem eigentlichen Programm sehr viel Zeit und wenn dieser Anteil über eine gewisse Schwelle ansteigt, wird die Ausführung des Programmes sogar abgebrochen. Und die Berechnung mathematischer Probleme mittels des Datentyps BigDecimal könnte genau dahin führen: Instanzen dieser Klasse sind nämlich immutable, was bedeutet, dass für jede Operation mit einer solchen Instanz eine neue erzeugt werden muss, die dann das Ergebnis der Operation enthält (siehe dazu auch funktionale Programmiersprachen).
Daher habe ich eine Analyse angestellt, was mit und auf dem Heap passiert bei der Berechnung des ansonsten identischen Problems: des Lösens des Differentialgleichungssystems des Lorenz Attractor mit dem Eulerschen Verfahren für 150000000 Schritten. Zunächst das Bild bei der Benutzung des Datentyps double (blau dargestellt):
Verlauf der Heap-Auslastung bei Benutzung des Datentyps double
Man beachte, dass die Berechnung erst beginnt, wenn die blaue Linie beginnt zu steigen. Nun zum Vergleich dieselbe Darstellung für das Programm mit Datentyp BigDecimal:
Verlauf der Heap-Auslastung bei Benutzung des Datentyps BigDecimal
Man kann klar erkennen, dass hier einiges auf dem Heap abgeht. Der tatsächlich überaus große Unterschied in der Laufzeit beider Programme ist natürlich nicht nur hierauf zurückzuführen - aber die Tatsache, dass für jede Rechenoperation ein neues Objekt auf dem Heap angelegt werden muss, trägt naturgemäß auch nicht zu Ersparnissen in dieser Richtung bei... Positiv ist jedoch, dass es hier offenbar nicht zu den bereits angesprochenen Problemen kommt.
Certstream, InfluxDB, Grafana und Netflix
16.04.2019
Nachdem ich vor kurzem über mein erstes Spielen mit dem certstream berichtete, habe ich weitere Experimente gemacht und die Daten zur besseren Auswertung in eine InfluxDB gepackt, um sie mit Grafana untersuchen zu können.
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Die sQLshell hat eine weitere Integration erfahren - obwohl ich eigentlich selber nicht viel dazu tun musste: Es existiert ein Projekt/Produkt namens steampipe, dessen Slogan ist select * from cloud; - Im Prinzip eine Wrapperschicht um diverse (laut Eigenwerbung mehr als 140) (cloud) data sources.
Weiterlesen...Nach der letzten losen Zusammenstellung (für mich) interessanter Links aus den Tiefen des Internet von 2024 folgt hier gleich die nächste:
Weiterlesen...Da ich seit nunmehr einem Jahr bei meinem neeun Arbeitgeber beschäftigt und damit seit ungefähr derselben Zeit für Geld mit Python arbeite, haben sich gewisse Antipathien gegenüber Python vertieft (ich kann mit typlosen Sprachen einfach nicht umgehen) - aber auch einige meiner Gründe, Python zu lieben sind ebenso stärker geworden. Einer davon ist der Fakt, dass eine Methode in Python mehr als einen Wert zurückgeben kann.
Weiterlesen...Manche nennen es Blog, manche Web-Seite - ich schreibe hier hin und wieder über meine Erlebnisse, Rückschläge und Erleuchtungen bei meinen Hobbies.
Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muß damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen GitHub-Repositories findet man hier - meine öffentlichen GitLab-Repositories finden sich dagegen hier.