Придбаний Оптимизация Ruby/Rails-приложений [Thinknetica]

[Gadzhi]

Оптимизация Ruby/Rails-приложений [Thinknetica]

Курс для практикующих Ruby/Rails-разработчиков, которые хотят:

• всерьез заняться оптимизацией кода
• сделать свои проекты быстрее и эффективнее
• добиться профессионального и карьерного роста
• получать еще больший кайф от своей работы.

Цель курса: научить участников грамотно выстраивать процесс оптимизации, управлять им и применять правильные инструменты в нужное время и в нужном месте.

После курса вы сможете:

• Выстраивать стратегию оптимизации Rails-приложений: уметь определять и собирать нужные метрики, ставить обоснованные цели по производительности и достигать их
• Понять, что надо оптимизировать, а что лучше не стоит и подойти к оптимизации любого аспекта Rails-приложения так, чтобы добиться нужного результата
• Дружить со сборщиком мусора, профилировать и оптимизировать ruby и rails приложения по процессору и по памяти. Находить и устранять реальные bottleneck'и
• Настраивать и использовать мониторинг rails-приложений, настраивать production-окружение и production-like данные локально
• Оптимизировать работу СУБД, находить и оптимизировать медленные SQL-запросы, эффективно работать с индексами. Бороться с гидрой N+1, оптимизировать ActiveRecord и понимать, когда лучше работать в обход него
• Оптимизировать фронтенд под современный интернет, использовать кеширование по максимуму, понимать как браузер строит страницу, получая ответ сервера, и оптимизировать этот процесс
• Оптимизировать свой Development Experience: прогон тестов, сборку, деплой, CI и т.д.
• Оптимизировать настройки app-сервера, адаптировать серверы под неравномерную нагрузку

Программа
Одна тема в неделю + задание на неделю.Проверка автором с подробным code review

Неделя 1. Оптимизация работы с памятью в ruby-программах

• Оптимизация: общие подходы и мантра
  
• Планирование эксперимента
  
• Общая стратегия сбора метрик, постановки целей по оптимизации Rails-приложений
  
• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации памяти
  
• Как устроена работа с памятью в ruby
  
• Сборщик мусора: эволюция, современное состояние, тюнинг
  
• Замеры использования памяти
  
• Memory leak vs Memory bloat
  
• Профилирование использования памяти, визуализация и анализ результатов
  
• Возможности сброса работы с ruby на более подходящие части технологического стека
  
• Альтернативные аллокаторы памяти, jemalloc
  
• Связь оптимизации памяти c оптимизацией CPU

Неделя 2. Оптимизация работы с CPU в ruby-программах

• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации CPU
  
• Особенности организации эксперимента с использованием CPU
  
• Бенчмаркинг ruby-программ
  
• Профилирование использования CPU в ruby-коде (rubyprof, stackprof, rbspy)
  
• Визуализация и анализ результатов профилирования CPU
  
• Разновидности, идентификация и устранение Bottleneck'ов
  
• Возможности использования оптимизированных библиотек для нагруженных частей проекта
  
• Параллельные вычисления в Ruby, GIL, потоки, процессы
  
• Закон Амдала
  
• Best-practices и gotchas

Неделя 3. Оптимизация Rails бекенда

• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации бэкенда
  
• Настройка production-like данных локально - зачем и как
  
• Уточнение роли бэкенда в цикле запрос-ответ-взаимодействие современного веб-приложения
  
• Работа с rack-mini-profiler
  
• Настройка и использование мониторинга NewRelic, Skylight, Scout
  
• Кеширование!
  
• Вынос ресурсоемких процессов в фоновые задачи
  
• Resque, Sidekiq и другие
  
• Профилирование rails-бэкенда, нагрузочные тесты, численные эксперименты

Неделя 4. Оптимизация ActiveRecord и работы с базой данных

• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации работы с базой данных
  
• Борьба с гидрой N+1
  
• Определение и исправление медленных запросов
  
• Сокращение количества запросов
  
• Кэширование сложных запросов
  
• Работа с планировщиком запросов БД с Explain Analyze
  
• Эффективная работа с индексами базы данных
  
• Vacuum, autovacuum и чем он может быть опасен
  
• Импорт больших объёмов данных с ActiveRecord и в обход него
  
• Польза, цена и альтернативы ActiveRecord

Неделя 5. Оптимизация фронтенда для современного интернета

• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации фронтенда
  
• Формирование Performance mindset у себя и в своей компании
  
• Оценка стоимости вашего фронтенда
  
• Работа с сервисом WebPageTest
  
• Настройка local-production окружения
  
• HTTP 1, 2, 3 и как с ними жить
  
• Preconnect, Prefetch, Preload, Server Push
  
• Конкатенация ассетов, CDN rotation, CDN внешних библиотек: за и против
  
• Gzip, brotli, zopfli, WebP
  
• Server-Sent Events, Streaming шаблонов в Rails

Неделя 6. Оптимизация фронтенда для современных браузеров

• Процесс построения браузером страницы в деталях
  
• Chrome Timeline как профилировщик фронтенда
  
• Формирование оптимального тега HEAD
  
• Critical CSS
  
• Оптимизация CSS-бандлов
  
• service-workers
  
• Работа с картинками, шрифтами
  
• Webpack bundle-analyzing, code-splitting, tree-shaking
  
• Автоматизация защиты от разбухания js-бандлов
  
• Интеграция инструментов контроля соблюдения бюджетов в CI
  
• PageSpeed Insights, Lighthouse
  
• Чек-листы производительного фронтенда

Неделя 7. Оптимизация серверов приложений

• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации серверов
  
• Обзор и сравнение альтернативных app-серверов для Rails
  
• Закон Литтла
  
• Расчёт оптимальных настроек серверов для вашего проекта
  
• Контроль потребления памяти в production
  
• Отлов memory bloat в production
  
• Оптимизация Rails как фреймворка, derailed_behcnmarks
  
• Оптимизация серверов под неравномерную нагрузку
  
• Reverse Proxy
  
• Минимальная защита от DDoS

Неделя 8. Оптимизация DX (Development eXperience)

• Сбор метрик и постановка целей по оптимизации DX
  
• Ещё раз в важности feedback-loop для разработчика
  
• Оптимизация open-source инструментов
  
• Оптимизация скорости загрузки Rails
  
• Оптимизация прогона тестов
  
• Оптимизация деплоя
  
• Оптимизация пересборки
  
• Оптимизация CI
  
• Live-reload css и js

Автор
Алексей Васильев
Техлид в Busfor, кандидат технических наук (Github, LinkedIn)
Всерьёз втянулся в оптимизацию при написании кандидатской диссертации].

В научной работе на два порядка ускорил моделирование газотранспортных систем Газпрома за счёт применения архитектурных решений, параллельных и распределённых вычислений, расчётов на графических картах.

В 2015 году сменил академическую среду на продуктовую разработку на Rails.

В Busfor оптимизировал и продолжает оптимизировать всё, что тормозило
(бэкенд, фронтенд, postgres, sprockets, webpack, capistrano, тесты, CI, кэш и т.д.).
За время работы над проектом:

• снизил пиковую нагрузку на бэкенд в 5 раз с 15000rpm до 3000rpm
• ускорил деплой в 5 раз
• ускорил прогон тестов в 4 раза
• В 2 раза снизил потребление памяти приложения
• в 4 раза ускорил загрузку приложения
• ускорил импорт данных объёмом 3Гб в 20 раз, c 60 до 3х минут.

Кроме Rails владеет C++, Go, JavaScript.

https://thinknetica.com/pro/rails_optimization