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名前¶

perlperf - Perl Performance and Optimization Techniques

perlperf - Perl の性能と最適化のテクニック

説明¶

This is an introduction to the use of performance and optimization techniques which can be used with particular reference to perl programs. While many perl developers have come from other languages, and can use their prior knowledge where appropriate, there are many other people who might benefit from a few perl specific pointers. If you want the condensed version, perhaps the best advice comes from the renowned Japanese Samurai, Miyamoto Musashi, who said:

これは、perl プログラムへの個々の参考として使える性能と最適化のテクニックの使用の紹介です。多くの perl 開発者は他の言語から来ていて、適切な場所では以前の知識を使えますが、いくつかの perl 特有の点から利益を得られるかもしれない多くの人もいます。要約版がほしいなら、おそらく最良のアドバイスは、有名な日本の侍である宮本武蔵の言葉でしょう:

 "Do Not Engage in Useless Activity"

 「役に立ぬ事をせざる事」

in 1645.

と 1645 年に記しています。

概観¶

Perhaps the most common mistake programmers make is to attempt to optimize their code before a program actually does anything useful - this is a bad idea. There's no point in having an extremely fast program that doesn't work. The first job is to get a program to correctly do something useful, (not to mention ensuring the test suite is fully functional), and only then to consider optimizing it. Having decided to optimize existing working code, there are several simple but essential steps to consider which are intrinsic to any optimization process.

おそらくプログラマが犯す最もよくある間違いは、プログラムが実際に有用なものになる前にコードを最適化しようとすることです - これは悪い考えです。うまく動かないすごく高速なプログラムには意味がありません。最初の仕事はプログラムが 正しく 何か 有用なこと をするようにして (テストスイートが完全に機能することを保証するという意味ではありません)、それからそれを最適化することだけを考えます。既に動作するコードを最適化すると決めたら、あらゆる最適化プロセスに内在すると考えられる、いくつかの単純だけれども本質的なステップがあります。

一歩横に¶

Firstly, you need to establish a baseline time for the existing code, which timing needs to be reliable and repeatable. You'll probably want to use the Benchmark or Devel::NYTProf modules, or something similar, for this step, or perhaps the Unix system time utility, whichever is appropriate. See the base of this document for a longer list of benchmarking and profiling modules, and recommended further reading.

まず、既にあるコードの基準になる時間を決定する必要があります; ここで時間は信頼性があって再現可能であるものです。おそらく Benchmark または Devel::NYTProf モジュールやあるいは似たようなものか、またはおそらく Unix システムの time ユーティリティのような、適切なものを使いたいでしょう。ベンチマークとプロファイルのモジュールのより長い一覧および、さらに読むためのお勧めについてはこの文書の末尾を見てください。

一歩前に¶

Next, having examined the program for hot spots, (places where the code seems to run slowly), change the code with the intention of making it run faster. Using version control software, like subversion, will ensure no changes are irreversible. It's too easy to fiddle here and fiddle there - don't change too much at any one time or you might not discover which piece of code really was the slow bit.

次に、プログラムの中の ホットスポット (コード中で実行が遅くなっているらしい場所) を調べ、より早く実行できるようにコードを変更します。 subversion のようなバージョンコントロールソフトを使って、全ての変更を差し戻せるようにします。あちこちをいじるのはとても簡単です - 一度にたくさん変更しないようにします; さもないとどこコードが 本当に 遅かったのかが分からなくなるかもしれません。

もう一歩横に¶

It's not enough to say: "that will make it run faster", you have to check it. Rerun the code under control of the benchmarking or profiling modules, from the first step above, and check that the new code executed the same task in less time. Save your work and repeat...

次のように言うだけでは不十分です: 「これでもっと速く動作する」; これをチェックする必要があります。上述の最初のステップから、ベンチマークやプロファイリングのモジュールの制御下でコードを再実行して、新しいコードが より短い時間 で、 同じ処理 を実行したことをチェックします。作業を保存して、繰り返します…。

一般的なガイドライン¶

The critical thing when considering performance is to remember there is no such thing as a Golden Bullet, which is why there are no rules, only guidelines.

性能について考えるときに重要なことは、金の弾丸 のようなものはないということを忘れないことです; それがなぜここにルールがなく、ガイドラインだけがある理由です。

It is clear that inline code is going to be faster than subroutine or method calls, because there is less overhead, but this approach has the disadvantage of being less maintainable and comes at the cost of greater memory usage - there is no such thing as a free lunch. If you are searching for an element in a list, it can be more efficient to store the data in a hash structure, and then simply look to see whether the key is defined, rather than to loop through the entire array using grep() for instance. substr() may be (a lot) faster than grep() but not as flexible, so you have another trade-off to access. Your code may contain a line which takes 0.01 of a second to execute which if you call it 1,000 times, quite likely in a program parsing even medium sized files for instance, you already have a 10 second delay, in just one single code location, and if you call that line 100,000 times, your entire program will slow down to an unbearable crawl.

オーバーヘッドが少ないので、インラインコードはサブルーチンやメソッドの呼び出しより早いのは明らかですが、この手法は保守性が悪くなってメモリ消費が大きくなると言う欠点があります - フリーランチのようなものはありません。一覧の要素を探すとき、例えば配列全体を grep() を使ってループをするのではなく、データをハッシュ構造に保管して、キーがあるかどうかを調べる方がより効率的です。 substr() は grep() より(とても)早くなりますが、それほど柔軟ではないので、アクセスするのにもう一つのトレードオフがあります。例えば中くらいのサイズのファイルをパースするような、1,000 回呼び出される 0.01 秒かかる行が単一の行ですでに 10 秒の遅延があるかもしれませんし、その行が 100,000 回呼び出されるなら、プログラム全体が耐えられないぐらい遅くなります。

Using a subroutine as part of your sort is a powerful way to get exactly what you want, but will usually be slower than the built-in alphabetic cmp and numeric <=> sort operators. It is possible to make multiple passes over your data, building indices to make the upcoming sort more efficient, and to use what is known as the OM (Orcish Maneuver) to cache the sort keys in advance. The cache lookup, while a good idea, can itself be a source of slowdown by enforcing a double pass over the data - once to setup the cache, and once to sort the data. Using pack() to extract the required sort key into a consistent string can be an efficient way to build a single string to compare, instead of using multiple sort keys, which makes it possible to use the standard, written in c and fast, perl sort() function on the output, and is the basis of the GRT (Guttman Rossler Transform). Some string combinations can slow the GRT down, by just being too plain complex for its own good.

ソートの一部としてサブルーチンを使うことは、したいことを正確にするための強力な方法ですが、普通は組み込みの 文字比較 の cmp および 数値比較 の <=> ソート演算子よりも遅いです。データに対して複数パスを行って、ソートをより効率的にするためのインデックスを構築し、予めソートキーをキャッシュするために OM (Orcish Maneuver) として知られてるものを使うことができます。キャッシュの検索は、いい考えですが、それ自身データに対する 2 重パスを強制することでスローダウンの元となり得ます - キャッシュの設定で一度、データのソートでもう一度です。必要なソートキーを永続的な文字列に展開するために pack() を使うのは、複数のソートキーを使わずに比較するための単一の文字列を構築する効率的な方法になり得ます; これにより出力に標準で c で書かれていて高速な Perl の sort() 関数を使えるようになり、GRT (Guttman Rossler Transform) の基礎となります。一部の文字列比較は、単に複雑すぎるので GRT を低下させます。

For applications using database backends, the standard DBIx namespace has tried to help with keeping things nippy, not least because it tries to not query the database until the latest possible moment, but always read the docs which come with your choice of libraries. Among the many issues facing developers dealing with databases should remain aware of is to always use SQL placeholders and to consider pre-fetching data sets when this might prove advantageous. Splitting up a large file by assigning multiple processes to parsing a single file, using say POE, threads or fork can also be a useful way of optimizing your usage of the available CPU resources, though this technique is fraught with concurrency issues and demands high attention to detail.

データベースバックエンドを使うアプリケーションで、標準の DBIx 名前空間は物事をぴりっとしたものにし続けるように助けようとします; 特に可能な限り遅くまでデータベースに問い合わせ しない ようにしますが、常に選択したライブラリに付属している文書を読んでください。データベースを扱う開発者が直面する多くの問題で気にするべきことは、常に SQL プレースホルダを使うことと、利点がある分かるときにはデータ集合のプリフェッチを考慮することです。大きなファイルを、POE, threads, fork と言ったものを使って単一のファイルをパースする複数のプロセスに割り当てることで分割することも、利用可能な CPU リソースの仕様を最適化する有用な方法になり得ますが、このテクニックは並列性の問題に直面し、詳細に関して高い注目を必要とします。

Every case has a specific application and one or more exceptions, and there is no replacement for running a few tests and finding out which method works best for your particular environment, this is why writing optimal code is not an exact science, and why we love using Perl so much - TMTOWTDI.

それぞれのケースには特定のアプリケーションと一つまたは複数の例外があり、いくつかテストを実行して、特定の環境にとってどの手法が最良かを見つけることに代わるものはありません; これは、最適なコードを書くことが正確な科学ではない理由であり、我々が Perl を使うのをとても愛している理由です - TMTOWTDI。

ベンチマーク¶

Here are a few examples to demonstrate usage of Perl's benchmarking tools.

以下は、Perl のベンチマークツールの使い方を説明するいくつかの例です。

変数への代入とデリファレンス¶

I'm sure most of us have seen code which looks like, (or worse than), this:

私たちのほとんどは、以下のような(あるいはもっとひどい)コードを見たことがあるはずです:

 if ( $obj->{_ref}->{_myscore} >= $obj->{_ref}->{_yourscore} ) {
     ...

This sort of code can be a real eyesore to read, as well as being very sensitive to typos, and it's much clearer to dereference the variable explicitly. We're side-stepping the issue of working with object-oriented programming techniques to encapsulate variable access via methods, only accessible through an object. Here we're just discussing the technical implementation of choice, and whether this has an effect on performance. We can see whether this dereferencing operation, has any overhead by putting comparative code in a file and running a Benchmark test.

この種類のコードは読むと目が疲れ、タイプミスに弱く、変数を明示的にデリファレンスすることで遥かに明確になります。変数アクセスをメソッド経由でカプセル化して、オブジェクトを通してのみアクセス可能にすると言うオブジェクト指向プログラミングのテクニックを使う問題を横に避けておきます。ここでは単に選択する技術実装に関して、そしてこれが性能が向上するかどうかを議論しています。このデリファレンス操作がかなりのコードをファイルに置くことによるオーバーヘッドがあるのかを Benchmark テストで見てみます。

# dereference

# デリファレンス

 #!/usr/bin/perl

 use v5.36;

 use Benchmark;

 my $ref = {
         'ref'   => {
             _myscore    => '100 + 1',
             _yourscore  => '102 - 1',
         },
 };

 timethese(1000000, {
         'direct'       => sub {
           my $x = $ref->{ref}->{_myscore} . $ref->{ref}->{_yourscore} ;
         },
         'dereference'  => sub {
             my $ref  = $ref->{ref};
             my $myscore = $ref->{_myscore};
             my $yourscore = $ref->{_yourscore};
             my $x = $myscore . $yourscore;
         },
 });

It's essential to run any timing measurements a sufficient number of times so the numbers settle on a numerical average, otherwise each run will naturally fluctuate due to variations in the environment, to reduce the effect of contention for CPU resources and network bandwidth for instance. Running the above code for one million iterations, we can take a look at the report output by the Benchmark module, to see which approach is the most effective.

時間計測は、平均を安定させるために十分な回数行うことが重要です; さもなければそれぞれの実行は、例えば CPU リソースの競合の効果やネットワーク帯域のような環境の変化によって自然に変動します。どの手法が最も効果的を見るために、上述のコードを 100 万回繰り返して、 Benchmark モジュールによって出力された報告を見てみます。

 $> perl dereference

 Benchmark: timing 1000000 iterations of dereference, direct...
 dereference:  2 wallclock secs ( 1.59 usr +  0.00 sys =  1.59 CPU) @ 628930.82/s (n=1000000)
     direct:  1 wallclock secs ( 1.20 usr +  0.00 sys =  1.20 CPU) @ 833333.33/s (n=1000000)

The difference is clear to see and the dereferencing approach is slower. While it managed to execute an average of 628,930 times a second during our test, the direct approach managed to run an additional 204,403 times, unfortunately. Unfortunately, because there are many examples of code written using the multiple layer direct variable access, and it's usually horrible. It is, however, minusculy faster. The question remains whether the minute gain is actually worth the eyestrain, or the loss of maintainability.

違いははっきりと見え、デリファレンスの手法はより遅いです。これはテスト中 1 秒間に平均して 628,930 回実行しましたが、直接手法は残念ながらさらに 204,403 回実行しています。残念ながら、複数層の直接変数アクセスを使ったコード例がたくさんあるので、これは普通は恐ろしいものです。しかし、これはほんの少し速いです。問題は、ほんの少しの向上が疲れ目と保守性の喪失の価値があるかです。

検索と置換または tr¶

If we have a string which needs to be modified, while a regex will almost always be much more flexible, tr, an oft underused tool, can still be a useful. One scenario might be replace all vowels with another character. The regex solution might look like this:

変更する必要がある文字列がある場合、正規表現はほとんど常により柔軟性がありますが、活用されていない tr も依然有用です。一つのシナリオとしては、全ての母音を他の文字に置換するというものです。正規表現による解放は以下のようなものになるでしょう:

 $str =~ s/[aeiou]/x/g

The tr alternative might look like this:

tr による代替案は以下のようになります:

 $str =~ tr/aeiou/xxxxx/

We can put that into a test file which we can run to check which approach is the fastest, using a global $STR variable to assign to the my $str variable so as to avoid perl trying to optimize any of the work away by noticing it's assigned only the once.

どの手法が一番早いかをチェックするために、実行するテストファイルにこれを置きます; perl が一度しか代入されないことを気付くことで処理しないように最適化しようとすることを避けるために、my $str 変数へ代入するためにグローバルな $STR 変数を使います。

# regex-transliterate

# 正規表現-文字変換

 #!/usr/bin/perl

 use v5.36;

 use Benchmark;

 my $STR = "$$-this and that";

 timethese( 1000000, {
 'sr'  => sub { my $str = $STR; $str =~ s/[aeiou]/x/g; return $str; },
 'tr'  => sub { my $str = $STR; $str =~ tr/aeiou/xxxxx/; return $str; },
 });

Running the code gives us our results:

コードを実行することで結果が得られます:

 $> perl regex-transliterate

 Benchmark: timing 1000000 iterations of sr, tr...
         sr:  2 wallclock secs ( 1.19 usr +  0.00 sys =  1.19 CPU) @ 840336.13/s (n=1000000)
         tr:  0 wallclock secs ( 0.49 usr +  0.00 sys =  0.49 CPU) @ 2040816.33/s (n=1000000)

The tr version is a clear winner. One solution is flexible, the other is fast - and it's appropriately the programmer's choice which to use.

tr 版が明らかな勝者です。ある解決法は柔軟性があり、他の解決法は高速です - そして適切にどちらを使うかはプログラマの選択です。

Check the Benchmark docs for further useful techniques.

さらなる有用なテクニックについては Benchmark の文書を参照してください。

プロファイリングツール¶

A slightly larger piece of code will provide something on which a profiler can produce more extensive reporting statistics. This example uses the simplistic wordmatch program which parses a given input file and spews out a short report on the contents.

やや大きめのコードではプロファイラが生成するより大規模な状況報告が何かを提供するでしょう。この例は、与えられた入力ファイルをパースして、内容の短いレポートを出力する単純な wordmatch プログラムを使います。

# wordmatch

# 単語マッチング

 #!/usr/bin/perl

 use v5.36;

 =head1 NAME

 filewords - word analysis of input file

 =head1 SYNOPSIS

     filewords -f inputfilename [-d]

 =head1 DESCRIPTION

 This program parses the given filename, specified with C<-f>, and
 displays a simple analysis of the words found therein.  Use the C<-d>
 switch to enable debugging messages.

 =cut

 use FileHandle;
 use Getopt::Long;

 my $debug   =  0;
 my $file    = '';

 my $result = GetOptions (
     'debug'         => \$debug,
     'file=s'        => \$file,
 );
 die("invalid args") unless $result;

 unless ( -f $file ) {
     die("Usage: $0 -f filename [-d]");
 }
 my $FH = FileHandle->new("< $file")
                               or die("unable to open file($file): $!");

 my $i_LINES = 0;
 my $i_WORDS = 0;
 my %count   = ();

 my @lines = <$FH>;
 foreach my $line ( @lines ) {
     $i_LINES++;
     $line =~ s/\n//;
     my @words = split(/ +/, $line);
     my $i_words = scalar(@words);
     $i_WORDS = $i_WORDS + $i_words;
     debug("line: $i_LINES supplying $i_words words: @words");
     my $i_word = 0;
     foreach my $word ( @words ) {
         $i_word++;
         $count{$i_LINES}{spec} += matches($i_word, $word,
                                           '[^a-zA-Z0-9]');
         $count{$i_LINES}{only} += matches($i_word, $word,
                                           '^[^a-zA-Z0-9]+$');
         $count{$i_LINES}{cons} += matches($i_word, $word,
                                     '^[(?i:bcdfghjklmnpqrstvwxyz)]+$');
         $count{$i_LINES}{vows} += matches($i_word, $word,
                                           '^[(?i:aeiou)]+$');
         $count{$i_LINES}{caps} += matches($i_word, $word,
                                           '^[(A-Z)]+$');
     }
 }

 print report( %count );

 sub matches {
     my $i_wd  = shift;
     my $word  = shift;
     my $regex = shift;
     my $has = 0;

     if ( $word =~ /($regex)/ ) {
         $has++ if $1;
     }

     debug( "word: $i_wd "
           . ($has ? 'matches' : 'does not match')
           . " chars: /$regex/");

     return $has;
 }

 sub report {
     my %report = @_;
     my %rep;

     foreach my $line ( keys %report ) {
         foreach my $key ( keys $report{$line}->%* ) {
             $rep{$key} += $report{$line}{$key};
         }
     }

     my $report = qq|
 $0 report for $file:
 lines in file: $i_LINES
 words in file: $i_WORDS
 words with special (non-word) characters: $i_spec
 words with only special (non-word) characters: $i_only
 words with only consonants: $i_cons
 words with only capital letters: $i_caps
 words with only vowels: $i_vows
 |;

     return $report;
 }

 sub debug {
     my $message = shift;

     if ( $debug ) {
         print STDERR "DBG: $message\n";
     }
 }

 exit 0;

Devel::DProf¶

This venerable module has been the de-facto standard for Perl code profiling for more than a decade, but has been replaced by a number of other modules which have brought us back to the 21st century. Although you're recommended to evaluate your tool from the several mentioned here and from the CPAN list at the base of this document, (and currently Devel::NYTProf seems to be the weapon of choice - see below), we'll take a quick look at the output from Devel::DProf first, to set a baseline for Perl profiling tools. Run the above program under the control of Devel::DProf by using the -d switch on the command-line.

この由緒あるモジュールは 10 年以上 Perl コードプロファイリングのデファクトスタンダードでしたが、21 世紀になって色々なその他のモジュールに置き換えられています。いくつかここで言及されたり、この文書の基礎となる CPAN リストからツールを評価することを勧められていますが、(そして現在のところ Devel::NYTProf が選択する武器のようですが - 後述します)、Perl プロファイリングツールの基本となる Devel::DProf からの出力をまず簡単に見てみます。コマンドラインで -d オプションを使うことで Devel::DProf の制御下でプログラムを実行します。

 $> perl -d:DProf wordmatch -f perl5db.pl

 <...multiple lines snipped...>

 wordmatch report for perl5db.pl:
 lines in file: 9428
 words in file: 50243
 words with special (non-word) characters: 20480
 words with only special (non-word) characters: 7790
 words with only consonants: 4801
 words with only capital letters: 1316
 words with only vowels: 1701

Devel::DProf produces a special file, called tmon.out by default, and this file is read by the dprofpp program, which is already installed as part of the Devel::DProf distribution. If you call dprofpp with no options, it will read the tmon.out file in the current directory and produce a human readable statistics report of the run of your program. Note that this may take a little time.

Devel::DProf は、デフォルトでは tmon.out という名前の特殊なファイルを出力し、このファイルは Devel::DProf ディストリビューションの一部として既にインストールされている dprofpp プログラムによって読み込まれます。オプションなしで dprofpp を呼び出すと、カレントディレクトリの tmon.out ファイルを読み込んで、あなたのプログラムの実行に関する人間が読める形での統計情報を出力します。これには少し時間がかかるかもしれないことに注意してください。

 $> dprofpp

 Total Elapsed Time = 2.951677 Seconds
   User+System Time = 2.871677 Seconds
 Exclusive Times
 %Time ExclSec CumulS #Calls sec/call Csec/c  Name
  102.   2.945  3.003 251215   0.0000 0.0000  main::matches
  2.40   0.069  0.069 260643   0.0000 0.0000  main::debug
  1.74   0.050  0.050      1   0.0500 0.0500  main::report
  1.04   0.030  0.049      4   0.0075 0.0123  main::BEGIN
  0.35   0.010  0.010      3   0.0033 0.0033  Exporter::as_heavy
  0.35   0.010  0.010      7   0.0014 0.0014  IO::File::BEGIN
  0.00       - -0.000      1        -      -  Getopt::Long::FindOption
  0.00       - -0.000      1        -      -  Symbol::BEGIN
  0.00       - -0.000      1        -      -  Fcntl::BEGIN
  0.00       - -0.000      1        -      -  Fcntl::bootstrap
  0.00       - -0.000      1        -      -  warnings::BEGIN
  0.00       - -0.000      1        -      -  IO::bootstrap
  0.00       - -0.000      1        -      -  Getopt::Long::ConfigDefaults
  0.00       - -0.000      1        -      -  Getopt::Long::Configure
  0.00       - -0.000      1        -      -  Symbol::gensym

dprofpp will produce some quite detailed reporting on the activity of the wordmatch program. The wallclock, user and system, times are at the top of the analysis, and after this are the main columns defining which define the report. Check the dprofpp docs for details of the many options it supports.

dprofpp は wordmatch プログラムの活動のかなり詳細な報告を出力します。壁時計時間、ユーザーとシステム時間が分析の先頭にあり、その後は報告を定義する定義で主な列です。対応している多くのオプションの詳細については dprofpp の文書をチェックしてください。

See also Apache::DProf which hooks Devel::DProf into mod_perl.

Devel::DProf を mod_perl にフックする Apache::DProf も参照してください。

Devel::Profiler¶

Let's take a look at the same program using a different profiler: Devel::Profiler, a drop-in Perl-only replacement for Devel::DProf. The usage is very slightly different in that instead of using the special -d: flag, you pull Devel::Profiler in directly as a module using -M.

同じプログラムの他のプロファイラによる結果も見てみましょう: Devel::Profiler は Devel::DProf の Perl 専用のドロップインです。使用法は特殊な -d: フラグを使うのとはほんの少し違って、 Devel::Profiler を -M を使ってモジュールとして直接読み込みます。

 $> perl -MDevel::Profiler wordmatch -f perl5db.pl

 <...multiple lines snipped...>

 wordmatch report for perl5db.pl:
 lines in file: 9428
 words in file: 50243
 words with special (non-word) characters: 20480
 words with only special (non-word) characters: 7790
 words with only consonants: 4801
 words with only capital letters: 1316
 words with only vowels: 1701

Devel::Profiler generates a tmon.out file which is compatible with the dprofpp program, thus saving the construction of a dedicated statistics reader program. dprofpp usage is therefore identical to the above example.

Devel::Profiler は dprofpp プログラムと互換性のある tmon.out ファイルを生成するので、専用の統計読み込みプログラムの構築を省略できます。従って dprofpp の使用法は上述の例と同じです。

 $> dprofpp

 Total Elapsed Time =   20.984 Seconds
   User+System Time =   19.981 Seconds
 Exclusive Times
 %Time ExclSec CumulS #Calls sec/call Csec/c  Name
  49.0   9.792 14.509 251215   0.0000 0.0001  main::matches
  24.4   4.887  4.887 260643   0.0000 0.0000  main::debug
  0.25   0.049  0.049      1   0.0490 0.0490  main::report
  0.00   0.000  0.000      1   0.0000 0.0000  Getopt::Long::GetOptions
  0.00   0.000  0.000      2   0.0000 0.0000  Getopt::Long::ParseOptionSpec
  0.00   0.000  0.000      1   0.0000 0.0000  Getopt::Long::FindOption
  0.00   0.000  0.000      1   0.0000 0.0000  IO::File::new
  0.00   0.000  0.000      1   0.0000 0.0000  IO::Handle::new
  0.00   0.000  0.000      1   0.0000 0.0000  Symbol::gensym
  0.00   0.000  0.000      1   0.0000 0.0000  IO::File::open

Interestingly we get slightly different results, which is mostly because the algorithm which generates the report is different, even though the output file format was allegedly identical. The elapsed, user and system times are clearly showing the time it took for Devel::Profiler to execute its own run, but the column listings feel more accurate somehow than the ones we had earlier from Devel::DProf. The 102% figure has disappeared, for example. This is where we have to use the tools at our disposal, and recognise their pros and cons, before using them. Interestingly, the numbers of calls for each subroutine are identical in the two reports, it's the percentages which differ. As the author of Devel::Profiler writes:

興味深いことに少し異なった結果が得られました; その理由のほとんどは、出力ファイル形式は同一とされているにも関わらず、報告を生成するアルゴリズムが異なることです。経過時間とユーザー+システム時間は明らかに Devel::Profiler が自身の実行でかかった時間を表示してますが、列一覧は先に Devel::DProf で得られたものよりいくらかより正確なものに感じられます。例えば、102% の図は消えました。これが、ツールを使ってみて、それらを使う前にそれらの利点と欠点を認識する必要があるところです。興味深いことに、それぞれのサブルーチンの呼び出し回数は二つの報告で同じですが、百分率は異なっています。 Devel::Profiler の作者が書いているように:

 ...running HTML::Template's test suite under Devel::DProf shows
 output() taking NO time but Devel::Profiler shows around 10% of the
 time is in output().  I don't know which to trust but my gut tells me
 something is wrong with Devel::DProf.  HTML::Template::output() is a
 big routine that's called for every test. Either way, something needs
 fixing.

YMMV.

あなたの意見は違うかもしれません。

See also Devel::Apache::Profiler which hooks Devel::Profiler into mod_perl.

mod_perl に Devel::Profiler フックを付ける Devel::Apache::Profiler も参照してください。

Devel::SmallProf¶

The Devel::SmallProf profiler examines the runtime of your Perl program and produces a line-by-line listing to show how many times each line was called, and how long each line took to execute. It is called by supplying the familiar -d flag to Perl at runtime.

Devel::SmallProf プロファイラは Perl プログラムの実行時間を調べて、それぞれの行が何回呼び出されたかをしめす行単位の一覧を出力します。これは実行時に Perl に親しんだ -d フラグを指定することで呼び出されます。

 $> perl -d:SmallProf wordmatch -f perl5db.pl

 <...multiple lines snipped...>

 wordmatch report for perl5db.pl:
 lines in file: 9428
 words in file: 50243
 words with special (non-word) characters: 20480
 words with only special (non-word) characters: 7790
 words with only consonants: 4801
 words with only capital letters: 1316
 words with only vowels: 1701

Devel::SmallProf writes its output into a file called smallprof.out, by default. The format of the file looks like this:

Devel::SmallProf は出力を、デフォルトでは smallprof.out と呼ばれるファイルに書き込みます。ファイルの形式は以下のようなものです:

 <num> <time> <ctime> <line>:<text>

When the program has terminated, the output may be examined and sorted using any standard text filtering utilities. Something like the following may be sufficient:

プログラムが終了したとき、出力は任意の標準テキストフィルタリングユーティリティを使って検査とソートが行われます。以下のようなもので十分でしょう:

 $> cat smallprof.out | grep \d*: | sort -k3 | tac | head -n20

 251215   1.65674   7.68000    75: if ( $word =~ /($regex)/ ) {
 251215   0.03264   4.40000    79: debug("word: $i_wd ".($has ? 'matches' :
 251215   0.02693   4.10000    81: return $has;
 260643   0.02841   4.07000   128: if ( $debug ) {
 260643   0.02601   4.04000   126: my $message = shift;
 251215   0.02641   3.91000    73: my $has = 0;
 251215   0.03311   3.71000    70: my $i_wd  = shift;
 251215   0.02699   3.69000    72: my $regex = shift;
 251215   0.02766   3.68000    71: my $word  = shift;
  50243   0.59726   1.00000    59:  $count{$i_LINES}{cons} =
  50243   0.48175   0.92000    61:  $count{$i_LINES}{spec} =
  50243   0.00644   0.89000    56:  my $i_cons = matches($i_word, $word,
  50243   0.48837   0.88000    63:  $count{$i_LINES}{caps} =
  50243   0.00516   0.88000    58:  my $i_caps = matches($i_word, $word, '^[(A-
  50243   0.00631   0.81000    54:  my $i_spec = matches($i_word, $word, '[^a-
  50243   0.00496   0.80000    57:  my $i_vows = matches($i_word, $word,
  50243   0.00688   0.80000    53:  $i_word++;
  50243   0.48469   0.79000    62:  $count{$i_LINES}{only} =
  50243   0.48928   0.77000    60:  $count{$i_LINES}{vows} =
  50243   0.00683   0.75000    55:  my $i_only = matches($i_word, $word, '^[^a-

You can immediately see a slightly different focus to the subroutine profiling modules, and we start to see exactly which line of code is taking the most time. That regex line is looking a bit suspicious, for example. Remember that these tools are supposed to be used together, there is no single best way to profile your code, you need to use the best tools for the job.

サブルーチンプロファイリングモジュールとは少し異なったフォーカスであることがすぐに分かります; そして正確にコードのどの行が一番時間がかかるかを見始めます。例えば、正規表現行は少し疑わしく見えます。これらのツールは互いに使われることを想定されていて、コードをプロファイリングする単一の最良の方法というのはなく、仕事によって最良のツールを使う必要があると言うことを忘れないでください。

See also Apache::SmallProf which hooks Devel::SmallProf into mod_perl.

mod_perl に Apache::SmallProf フックを付ける Apache::SmallProf も参照してください。

Devel::FastProf¶

Devel::FastProf is another Perl line profiler. This was written with a view to getting a faster line profiler, than is possible with for example Devel::SmallProf, because it's written in C. To use Devel::FastProf, supply the -d argument to Perl:

Devel::FastProf はもう一つの Perl 行プロファイラです。これは、例えば Devel::SmallProf などよりも速い行プロファイラとして C で書かれました。 Devel::FastProf を使うには、Perl に -d オプションを指定します:

 $> perl -d:FastProf wordmatch -f perl5db.pl

 <...multiple lines snipped...>

 wordmatch report for perl5db.pl:
 lines in file: 9428
 words in file: 50243
 words with special (non-word) characters: 20480
 words with only special (non-word) characters: 7790
 words with only consonants: 4801
 words with only capital letters: 1316
 words with only vowels: 1701

Devel::FastProf writes statistics to the file fastprof.out in the current directory. The output file, which can be specified, can be interpreted by using the fprofpp command-line program.

Devel::FastProf は現在のディレクトリのファイル fastprof.out に統計情報を書き込みます。指定可能な出力ファイルは fprofpp コマンドラインプログラムを使って解釈されます。

 $> fprofpp | head -n20

 # fprofpp output format is:
 # filename:line time count: source
 wordmatch:75 3.93338 251215: if ( $word =~ /($regex)/ ) {
 wordmatch:79 1.77774 251215: debug("word: $i_wd ".($has ? 'matches' : 'does not match')." chars: /$regex/");
 wordmatch:81 1.47604 251215: return $has;
 wordmatch:126 1.43441 260643: my $message = shift;
 wordmatch:128 1.42156 260643: if ( $debug ) {
 wordmatch:70 1.36824 251215: my $i_wd  = shift;
 wordmatch:71 1.36739 251215: my $word  = shift;
 wordmatch:72 1.35939 251215: my $regex = shift;

Straightaway we can see that the number of times each line has been called is identical to the Devel::SmallProf output, and the sequence is only very slightly different based on the ordering of the amount of time each line took to execute, if ( $debug ) { and my $message = shift;, for example. The differences in the actual times recorded might be in the algorithm used internally, or it could be due to system resource limitations or contention.

直ちに、各行が呼び出された回数が Devel::SmallProf の出力と同じで、並びは各行の実行時間順を基にしてほんの少しだけ異なる(例えば if ( $debug ) { と my $message = shift;) ことがわかります。実際に記録されている時間の違いは内部で使われているアルゴリズムかもしれませんし、システムリソースの制限や衝突によるかもしれません。

See also the DBIx::Profile which will profile database queries running under the DBIx::* namespace.

DBIx::* 名前空間で実行されるデータベース問い合わせをプロファイルする DBIx::Profile も参照してください。

Devel::NYTProf¶

Devel::NYTProf is the next generation of Perl code profiler, fixing many shortcomings in other tools and implementing many cool features. First of all it can be used as either a line profiler, a block or a subroutine profiler, all at once. It can also use sub-microsecond (100ns) resolution on systems which provide clock_gettime(). It can be started and stopped even by the program being profiled. It's a one-line entry to profile mod_perl applications. It's written in c and is probably the fastest profiler available for Perl. The list of coolness just goes on. Enough of that, let's see how to it works - just use the familiar -d switch to plug it in and run the code.

Devel::NYTProf は 新世代 Perl コードプロファイラで、他のツールの多くの欠点を修正し、多くのクールな機能を実装しています。まず、これは行プロファイラと ブロック または サブルーチン プロファイラとして一度に使えます。また、clock_gettime() を提供しているシステムではマイクロ秒未満 (100ns) の解像度を使えます。プログラムがプロファイルからでも開始終了できます。これは mod_perl アプリケーションをプロファイルする一行エントリです。これは c で書かれていて、おそらく Perl で利用可能な最速のプロファイラです。素晴らしさの一覧はまだ続きます。これで十分でしょうから、どのように動作するかを見てみましょう - 単に親しんだ -d スイッチを使って、コードを実行します。

 $> perl -d:NYTProf wordmatch -f perl5db.pl

 wordmatch report for perl5db.pl:
 lines in file: 9427
 words in file: 50243
 words with special (non-word) characters: 20480
 words with only special (non-word) characters: 7790
 words with only consonants: 4801
 words with only capital letters: 1316
 words with only vowels: 1701

NYTProf will generate a report database into the file nytprof.out by default. Human readable reports can be generated from here by using the supplied nytprofhtml (HTML output) and nytprofcsv (CSV output) programs. We've used the Unix system html2text utility to convert the nytprof/index.html file for convenience here.

NYTProf はデフォルトではファイル nytprof.out にレポートデータベースを生成します。人間が読める報告は、提供される nytprofhtml (HTML 出力) または nytprofcsv (CSV 出力) プログラムを使うことでここから生成されます。 nytprof/index.html ファイルをここで便利なように変換するために Unix システムの html2text ユーティリティを使っています。

 $> html2text nytprof/index.html

 Performance Profile Index
 For wordmatch
   Run on Fri Sep 26 13:46:39 2008
 Reported on Fri Sep 26 13:47:23 2008

          Top 15 Subroutines -- ordered by exclusive time
 |Calls |P |F |Inclusive|Exclusive|Subroutine                          |
 |      |  |  |Time     |Time     |                                    |
 |251215|5 |1 |13.09263 |10.47692 |main::              |matches        |
 |260642|2 |1 |2.71199  |2.71199  |main::              |debug          |
 |1     |1 |1 |0.21404  |0.21404  |main::              |report         |
 |2     |2 |2 |0.00511  |0.00511  |XSLoader::          |load (xsub)    |
 |14    |14|7 |0.00304  |0.00298  |Exporter::          |import         |
 |3     |1 |1 |0.00265  |0.00254  |Exporter::          |as_heavy       |
 |10    |10|4 |0.00140  |0.00140  |vars::              |import         |
 |13    |13|1 |0.00129  |0.00109  |constant::          |import         |
 |1     |1 |1 |0.00360  |0.00096  |FileHandle::        |import         |
 |3     |3 |3 |0.00086  |0.00074  |warnings::register::|import         |
 |9     |3 |1 |0.00036  |0.00036  |strict::            |bits           |
 |13    |13|13|0.00032  |0.00029  |strict::            |import         |
 |2     |2 |2 |0.00020  |0.00020  |warnings::          |import         |
 |2     |1 |1 |0.00020  |0.00020  |Getopt::Long::      |ParseOptionSpec|
 |7     |7 |6 |0.00043  |0.00020  |strict::            |unimport       |

 For more information see the full list of 189 subroutines.

The first part of the report already shows the critical information regarding which subroutines are using the most time. The next gives some statistics about the source files profiled.

報告の最初の部分は既に、どのサブルーチンが一番時間がかかっているかという重要な情報を表示しています。以下はプロファイリングしたソースファイルに関するいくつかの統計情報です。

         Source Code Files -- ordered by exclusive time then name
 |Stmts  |Exclusive|Avg.   |Reports                     |Source File         |
 |       |Time     |       |                            |                    |
 |2699761|15.66654 |6e-06  |line   .    block   .    sub|wordmatch           |
 |35     |0.02187  |0.00062|line   .    block   .    sub|IO/Handle.pm        |
 |274    |0.01525  |0.00006|line   .    block   .    sub|Getopt/Long.pm      |
 |20     |0.00585  |0.00029|line   .    block   .    sub|Fcntl.pm            |
 |128    |0.00340  |0.00003|line   .    block   .    sub|Exporter/Heavy.pm   |
 |42     |0.00332  |0.00008|line   .    block   .    sub|IO/File.pm          |
 |261    |0.00308  |0.00001|line   .    block   .    sub|Exporter.pm         |
 |323    |0.00248  |8e-06  |line   .    block   .    sub|constant.pm         |
 |12     |0.00246  |0.00021|line   .    block   .    sub|File/Spec/Unix.pm   |
 |191    |0.00240  |0.00001|line   .    block   .    sub|vars.pm             |
 |77     |0.00201  |0.00003|line   .    block   .    sub|FileHandle.pm       |
 |12     |0.00198  |0.00016|line   .    block   .    sub|Carp.pm             |
 |14     |0.00175  |0.00013|line   .    block   .    sub|Symbol.pm           |
 |15     |0.00130  |0.00009|line   .    block   .    sub|IO.pm               |
 |22     |0.00120  |0.00005|line   .    block   .    sub|IO/Seekable.pm      |
 |198    |0.00085  |4e-06  |line   .    block   .    sub|warnings/register.pm|
 |114    |0.00080  |7e-06  |line   .    block   .    sub|strict.pm           |
 |47     |0.00068  |0.00001|line   .    block   .    sub|warnings.pm         |
 |27     |0.00054  |0.00002|line   .    block   .    sub|overload.pm         |
 |9      |0.00047  |0.00005|line   .    block   .    sub|SelectSaver.pm      |
 |13     |0.00045  |0.00003|line   .    block   .    sub|File/Spec.pm        |
 |2701595|15.73869 |       |Total                       |
 |128647 |0.74946  |       |Average                     |
 |       |0.00201  |0.00003|Median                      |
 |       |0.00121  |0.00003|Deviation                   |

 Report produced by the NYTProf 2.03 Perl profiler, developed by Tim Bunce and
 Adam Kaplan.

At this point, if you're using the html report, you can click through the various links to bore down into each subroutine and each line of code. Because we're using the text reporting here, and there's a whole directory full of reports built for each source file, we'll just display a part of the corresponding wordmatch-line.html file, sufficient to give an idea of the sort of output you can expect from this cool tool.

この点で、html レポートを使っているなら、サブルーチン単位と行単位の詳細への様々なリンクをクリックできます。ここではテキストレポートを使っていて、それぞれのソースファイルに対してビルドされたレポートファイルがディレクトリにたくさんあるので、対応する wordmatch-line.html ファイルの一部だけを表示します; この素晴らしいツールでどのような出力が得られるかの考えを与えるには十分です。

 $> html2text nytprof/wordmatch-line.html

 Performance Profile -- -block view-.-line view-.-sub view-
 For wordmatch
 Run on Fri Sep 26 13:46:39 2008
 Reported on Fri Sep 26 13:47:22 2008

 File wordmatch

  Subroutines -- ordered by exclusive time
 |Calls |P|F|Inclusive|Exclusive|Subroutine    |
 |      | | |Time     |Time     |              |
 |251215|5|1|13.09263 |10.47692 |main::|matches|
 |260642|2|1|2.71199  |2.71199  |main::|debug  |
 |1     |1|1|0.21404  |0.21404  |main::|report |
 |0     |0|0|0        |0        |main::|BEGIN  |

 |Line|Stmts.|Exclusive|Avg.   |Code                                           |
 |    |      |Time     |       |                                               |
 |1   |      |         |       |#!/usr/bin/perl                                |
 |2   |      |         |       |                                               |
 |    |      |         |       |use strict;                                    |
 |3   |3     |0.00086  |0.00029|# spent 0.00003s making 1 calls to strict::    |
 |    |      |         |       |import                                         |
 |    |      |         |       |use warnings;                                  |
 |4   |3     |0.01563  |0.00521|# spent 0.00012s making 1 calls to warnings::  |
 |    |      |         |       |import                                         |
 |5   |      |         |       |                                               |
 |6   |      |         |       |=head1 NAME                                    |
 |7   |      |         |       |                                               |
 |8   |      |         |       |filewords - word analysis of input file        |
 <...snip...>
 |62  |1     |0.00445  |0.00445|print report( %count );                        |
 |    |      |         |       |# spent 0.21404s making 1 calls to main::report|
 |63  |      |         |       |                                               |
 |    |      |         |       |# spent 23.56955s (10.47692+2.61571) within    |
 |    |      |         |       |main::matches which was called 251215 times,   |
 |    |      |         |       |avg 0.00005s/call: # 50243 times               |
 |    |      |         |       |(2.12134+0.51939s) at line 57 of wordmatch, avg|
 |    |      |         |       |0.00005s/call # 50243 times (2.17735+0.54550s) |
 |64  |      |         |       |at line 56 of wordmatch, avg 0.00005s/call #   |
 |    |      |         |       |50243 times (2.10992+0.51797s) at line 58 of   |
 |    |      |         |       |wordmatch, avg 0.00005s/call # 50243 times     |
 |    |      |         |       |(2.12696+0.51598s) at line 55 of wordmatch, avg|
 |    |      |         |       |0.00005s/call # 50243 times (1.94134+0.51687s) |
 |    |      |         |       |at line 54 of wordmatch, avg 0.00005s/call     |
 |    |      |         |       |sub matches {                                  |
 <...snip...>
 |102 |      |         |       |                                               |
 |    |      |         |       |# spent 2.71199s within main::debug which was  |
 |    |      |         |       |called 260642 times, avg 0.00001s/call: #      |
 |    |      |         |       |251215 times (2.61571+0s) by main::matches at  |
 |103 |      |         |       |line 74 of wordmatch, avg 0.00001s/call # 9427 |
 |    |      |         |       |times (0.09628+0s) at line 50 of wordmatch, avg|
 |    |      |         |       |0.00001s/call                                  |
 |    |      |         |       |sub debug {                                    |
 |104 |260642|0.58496  |2e-06  |my $message = shift;                           |
 |105 |      |         |       |                                               |
 |106 |260642|1.09917  |4e-06  |if ( $debug ) {                                |
 |107 |      |         |       |print STDERR "DBG: $message\n";                |
 |108 |      |         |       |}                                              |
 |109 |      |         |       |}                                              |
 |110 |      |         |       |                                               |
 |111 |1     |0.01501  |0.01501|exit 0;                                        |
 |112 |      |         |       |                                               |

Oodles of very useful information in there - this seems to be the way forward.

大量のとても有用な情報がここにあります - これは前進する道のように思えます。

See also Devel::NYTProf::Apache which hooks Devel::NYTProf into mod_perl.

mod_perl に Devel::NYTProf フックを付ける Devel::NYTProf::Apache も参照してください。

ソート¶

Perl modules are not the only tools a performance analyst has at their disposal, system tools like time should not be overlooked as the next example shows, where we take a quick look at sorting. Many books, theses and articles, have been written about efficient sorting algorithms, and this is not the place to repeat such work, there's several good sorting modules which deserve taking a look at too: Sort::Maker, Sort::Key spring to mind. However, it's still possible to make some observations on certain Perl specific interpretations on issues relating to sorting data sets and give an example or two with regard to how sorting large data volumes can effect performance. Firstly, an often overlooked point when sorting large amounts of data, one can attempt to reduce the data set to be dealt with and in many cases grep() can be quite useful as a simple filter:

Perl モジュールは性能分析者が持っている唯一の道具というわけではなく、ソートについて軽く見てみる次の例のように、time のようなシステムツールも見落とすべきではありません。効率的なソートアルゴリズムについて書かれている多くの多くの本、論文、記事があり、ここはそのようなことを繰り返す場所ではありません; 調べてみる価値のあるいくつかのよいソートモジュールもあります: Sort::Maker, Sort::Key が思い浮かびます。しかし、まだデータ集合のソートに関連する問題の Perl 特有の解釈に関していくつか観測できる可能性があるので、大量のデータがどのように性能に影響するかに関する例をいくつか示します。最初に、大量のデータをソートするときにしばしば見落とされる点は、扱うデータ集合を減らそうと出来ることと、多くの場合 grep() が単純なフィルタとしてかなり有用であるということです:

 @data = sort grep { /$filter/ } @incoming

A command such as this can vastly reduce the volume of material to actually sort through in the first place, and should not be too lightly disregarded purely on the basis of its simplicity. The KISS principle is too often overlooked - the next example uses the simple system time utility to demonstrate. Let's take a look at an actual example of sorting the contents of a large file, an apache logfile would do. This one has over a quarter of a million lines, is 50M in size, and a snippet of it looks like this:

このようなコマンドは最初に実際にソートする量をとても減らすことが出来、単純性の原則だけであまり簡単に無視するべきではありません。 KISS 原則はあまりにも見逃されています - 次の例はデモに単純なシステム time ユーティリティを使います。大きなファイルの内容をソートするという実際の例を見てみましょう; apache のログファイルを使ってみます。これは 25 万行 50M バイトを超えますが、その一部は以下のようなものです:

# logfile

# ログファイル

 188.209-65-87.adsl-dyn.isp.belgacom.be - - [08/Feb/2007:12:57:16 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 209 "-" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)"
 188.209-65-87.adsl-dyn.isp.belgacom.be - - [08/Feb/2007:12:57:16 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 209 "-" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)"
 151.56.71.198 - - [08/Feb/2007:12:57:41 +0000] "GET /suse-on-vaio.html HTTP/1.1" 200 2858 "http://www.linux-on-laptops.com/sony.html" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.1) Gecko/20061204 Firefox/2.0.0.1"
 151.56.71.198 - - [08/Feb/2007:12:57:42 +0000] "GET /data/css HTTP/1.1" 404 206 "http://www.rfi.net/suse-on-vaio.html" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.1) Gecko/20061204 Firefox/2.0.0.1"
 151.56.71.198 - - [08/Feb/2007:12:57:43 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 209 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.1) Gecko/20061204 Firefox/2.0.0.1"
 217.113.68.60 - - [08/Feb/2007:13:02:15 +0000] "GET / HTTP/1.1" 304 - "-" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)"
 217.113.68.60 - - [08/Feb/2007:13:02:16 +0000] "GET /data/css HTTP/1.1" 404 206 "http://www.rfi.net/" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)"
 debora.to.isac.cnr.it - - [08/Feb/2007:13:03:58 +0000] "GET /suse-on-vaio.html HTTP/1.1" 200 2858 "http://www.linux-on-laptops.com/sony.html" "Mozilla/5.0 (compatible; Konqueror/3.4; Linux) KHTML/3.4.0 (like Gecko)"
 debora.to.isac.cnr.it - - [08/Feb/2007:13:03:58 +0000] "GET /data/css HTTP/1.1" 404 206 "http://www.rfi.net/suse-on-vaio.html" "Mozilla/5.0 (compatible; Konqueror/3.4; Linux) KHTML/3.4.0 (like Gecko)"
 debora.to.isac.cnr.it - - [08/Feb/2007:13:03:58 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 209 "-" "Mozilla/5.0 (compatible; Konqueror/3.4; Linux) KHTML/3.4.0 (like Gecko)"
 195.24.196.99 - - [08/Feb/2007:13:26:48 +0000] "GET / HTTP/1.0" 200 3309 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; fr; rv:1.8.0.9) Gecko/20061206 Firefox/1.5.0.9"
 195.24.196.99 - - [08/Feb/2007:13:26:58 +0000] "GET /data/css HTTP/1.0" 404 206 "http://www.rfi.net/" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; fr; rv:1.8.0.9) Gecko/20061206 Firefox/1.5.0.9"
 195.24.196.99 - - [08/Feb/2007:13:26:59 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.0" 404 209 "-" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; fr; rv:1.8.0.9) Gecko/20061206 Firefox/1.5.0.9"
 crawl1.cosmixcorp.com - - [08/Feb/2007:13:27:57 +0000] "GET /robots.txt HTTP/1.0" 200 179 "-" "voyager/1.0"
 crawl1.cosmixcorp.com - - [08/Feb/2007:13:28:25 +0000] "GET /links.html HTTP/1.0" 200 3413 "-" "voyager/1.0"
 fhm226.internetdsl.tpnet.pl - - [08/Feb/2007:13:37:32 +0000] "GET /suse-on-vaio.html HTTP/1.1" 200 2858 "http://www.linux-on-laptops.com/sony.html" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)"
 fhm226.internetdsl.tpnet.pl - - [08/Feb/2007:13:37:34 +0000] "GET /data/css HTTP/1.1" 404 206 "http://www.rfi.net/suse-on-vaio.html" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)"
 80.247.140.134 - - [08/Feb/2007:13:57:35 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 3309 "-" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322)"
 80.247.140.134 - - [08/Feb/2007:13:57:37 +0000] "GET /data/css HTTP/1.1" 404 206 "http://www.rfi.net" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322)"
 pop.compuscan.co.za - - [08/Feb/2007:14:10:43 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 3309 "-" "www.clamav.net"
 livebot-207-46-98-57.search.live.com - - [08/Feb/2007:14:12:04 +0000] "GET /robots.txt HTTP/1.0" 200 179 "-" "msnbot/1.0 (+http://search.msn.com/msnbot.htm)"
 livebot-207-46-98-57.search.live.com - - [08/Feb/2007:14:12:04 +0000] "GET /html/oracle.html HTTP/1.0" 404 214 "-" "msnbot/1.0 (+http://search.msn.com/msnbot.htm)"
 dslb-088-064-005-154.pools.arcor-ip.net - - [08/Feb/2007:14:12:15 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 3309 "-" "www.clamav.net"
 196.201.92.41 - - [08/Feb/2007:14:15:01 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 3309 "-" "MOT-L7/08.B7.DCR MIB/2.2.1 Profile/MIDP-2.0 Configuration/CLDC-1.1"

The specific task here is to sort the 286,525 lines of this file by Response Code, Query, Browser, Referring Url, and lastly Date. One solution might be to use the following code, which iterates over the files given on the command-line.

ここでのタスクは Response Code, Query, Browser, Referring Url, lastly Date からなる 286,525 行のファイルをソートすることです。一つの解決法は、以下のコードのようにコマンドラインで指定されたファイルを反復する方法かもしれません。

# sort-apache-log

# apache のログのソート

 #!/usr/bin/perl -n

 use v5.36;

 my @data;

 LINE:
 while ( <> ) {
     my $line = $_;
     if (
         $line =~ m/^(
             ([\w\.\-]+)             # client
             \s*-\s*-\s*\[
             ([^]]+)                 # date
             \]\s*"\w+\s*
             (\S+)                   # query
             [^"]+"\s*
             (\d+)                   # status
             \s+\S+\s+"[^"]*"\s+"
             ([^"]*)                 # browser
             "
             .*
         )$/x
     ) {
         my @chunks = split(/ +/, $line);
         my $ip      = $1;
         my $date    = $2;
         my $query   = $3;
         my $status  = $4;
         my $browser = $5;

         push(@data, [$ip, $date, $query, $status, $browser, $line]);
     }
 }

 my @sorted = sort {
     $a->[3] cmp $b->[3]
             ||
     $a->[2] cmp $b->[2]
             ||
     $a->[0] cmp $b->[0]
             ||
     $a->[1] cmp $b->[1]
             ||
     $a->[4] cmp $b->[4]
 } @data;

 foreach my $data ( @sorted ) {
     print $data->[5];
 }

 exit 0;

When running this program, redirect STDOUT so it is possible to check the output is correct from following test runs and use the system time utility to check the overall runtime.

このプログラムを実行するとき、以後のテストで出力が正しいかチェックできるように STDOUT をリダイレクトして、全体の実行時間をチェックするためにシステムの time ユーティリティを使います。

 $> time ./sort-apache-log logfile > out-sort

 real    0m17.371s
 user    0m15.757s
 sys     0m0.592s

The program took just over 17 wallclock seconds to run. Note the different values time outputs, it's important to always use the same one, and to not confuse what each one means.

プログラムは実行にちょうど 17 壁時計秒ほどかかりました。 time 出力の異なった値に注意して、いつも同じものを使い、それぞれの値の意味を混乱しないことが重要です。

Elapsed Real Time

(実経過時間)

The overall, or wallclock, time between when time was called, and when it terminates. The elapsed time includes both user and system times, and time spent waiting for other users and processes on the system. Inevitably, this is the most approximate of the measurements given.

time が呼び出されてからそれが終了するまでの間の全体的な、あるいは壁時計の、時間です。経過時間にはユーザー時間とシステム時間、およびシステム上の他のユーザーやプロセスを待つために費やされた時間を含みます。必然的に、これは与えられたものに最も近い時間です。

User CPU Time

(ユーザー CPU 時間)

The user time is the amount of time the entire process spent on behalf of the user on this system executing this program.

ユーザー時間はこのシステムでこのプログラムを実行することで消費された全体のプロセス時間です。

System CPU Time

(システム CPU 時間)

The system time is the amount of time the kernel itself spent executing routines, or system calls, on behalf of this process user.

システム時間はこのプロセスユーザーのためにカーネルが実行したルーチンやシステムコールの時間です。

Running this same process as a Schwarzian Transform it is possible to eliminate the input and output arrays for storing all the data, and work on the input directly as it arrives too. Otherwise, the code looks fairly similar:

同じ処理を シュワルツ変換 (Schwarzian Transform) として実行すると、全てのデータを補完するための配列の入出力を除去することができ、入力を直接届いてすぐに処理します。さもなければ、コードはほぼ似て見えます:

# sort-apache-log-schwarzian

# apache のログをシュワルツ変換ソート

 #!/usr/bin/perl -n

 use v5.36;

 print

     map $_->[0] =>

     sort {
         $a->[4] cmp $b->[4]
                 ||
         $a->[3] cmp $b->[3]
                 ||
         $a->[1] cmp $b->[1]
                 ||
         $a->[2] cmp $b->[2]
                 ||
         $a->[5] cmp $b->[5]
     }
     map  [ $_, m/^(
         ([\w\.\-]+)             # client
         \s*-\s*-\s*\[
         ([^]]+)                 # date
         \]\s*"\w+\s*
         (\S+)                   # query
         [^"]+"\s*
         (\d+)                   # status
         \s+\S+\s+"[^"]*"\s+"
         ([^"]*)                 # browser
         "
         .*
     )$/xo ]

     => <>;

 exit 0;

Run the new code against the same logfile, as above, to check the new time.

新しい時間をチェックするために上述のように同じログファイルに対して新しいコードを実行します。

 $> time ./sort-apache-log-schwarzian logfile > out-schwarz

 real    0m9.664s
 user    0m8.873s
 sys     0m0.704s

The time has been cut in half, which is a respectable speed improvement by any standard. Naturally, it is important to check the output is consistent with the first program run, this is where the Unix system cksum utility comes in.

時間は半分になりました; これはあらゆる面で立派な速度改善です。当然ながら、出力が最初のプログラムの実行と一貫性があることをチェックするのは重要です; ここは Unix システム cksum ユーティリティの出番です。

 $> cksum out-sort out-schwarz
 3044173777 52029194 out-sort
 3044173777 52029194 out-schwarz

BTW. Beware too of pressure from managers who see you speed a program up by 50% of the runtime once, only to get a request one month later to do the same again (true story) - you'll just have to point out you're only human, even if you are a Perl programmer, and you'll see what you can do...

ところで。あなたが一度実行時間を 50% 高速化したのを見た管理者が喜びすぎて、一ヶ月後にもう一度同じことを要求してくることに注意してください(実話) - 例えあなたが Perl プログラマでもあなたがただの人間であることを指摘する必要があり、何ができるかを見てみましょう…

ロギング¶

An essential part of any good development process is appropriate error handling with appropriately informative messages, however there exists a school of thought which suggests that log files should be chatty, as if the chain of unbroken output somehow ensures the survival of the program. If speed is in any way an issue, this approach is wrong.

良い開発プロセスの本質的な部分は、適切に情報があるメッセージによる適切なエラー処理ですが、プログラムの生存を確実にするための壊れない出力のチェーンのように、ログファイルは おしゃべり であるべきという考え方があります。速度が問題なら、この手法は間違っています。

A common sight is code which looks something like this:

よく見かけるのは以下のような感じのコードです:

 logger->debug( "A logging message via process-id: $$ INC: "
                                                       . Dumper(\%INC) )

The problem is that this code will always be parsed and executed, even when the debug level set in the logging configuration file is zero. Once the debug() subroutine has been entered, and the internal $debug variable confirmed to be zero, for example, the message which has been sent in will be discarded and the program will continue. In the example given though, the \%INC hash will already have been dumped, and the message string constructed, all of which work could be bypassed by a debug variable at the statement level, like this:

問題は、例えログ設定ファイルのデバッグレベルがゼロでも、このコードは常にパースされて実行されることです。例えば、一度 debug() サブルーチンに入って、内部の $debug 変数がゼロであることを確認すると、送られたメッセージは捨てられてプログラムは続行します。しかし、上述の例では、\%INC はすでにダンプされていて、メッセージ文字列は構築されていて、このような作業の全ては以下のような文レベルのデバッグ変数によって回避されるかもしれません:

 logger->debug( "A logging message via process-id: $$ INC: "
                                            . Dumper(\%INC) ) if $DEBUG;

This effect can be demonstrated by setting up a test script with both forms, including a debug() subroutine to emulate typical logger() functionality.

この効果は、両方の形式で設定したテストスクリプトで図示します; これには典型的な logger() 機能をエミュレートするための debug() サブルーチンです。

# ifdebug

 #!/usr/bin/perl

 use v5.36;

 use Benchmark;
 use Data::Dumper;
 my $DEBUG = 0;

 sub debug {
     my $msg = shift;

     if ( $DEBUG ) {
         print "DEBUG: $msg\n";
     }
 };

 timethese(100000, {
         'debug'       => sub {
             debug( "A $0 logging message via process-id: $$" . Dumper(\%INC) )
         },
         'ifdebug'  => sub {
             debug( "A $0 logging message via process-id: $$" . Dumper(\%INC) ) if $DEBUG
         },
 });

Let's see what Benchmark makes of this:

これによって Benchmark がすることを見てみましょう:

 $> perl ifdebug
 Benchmark: timing 100000 iterations of constant, sub...
    ifdebug:  0 wallclock secs ( 0.01 usr +  0.00 sys =  0.01 CPU) @ 10000000.00/s (n=100000)
             (warning: too few iterations for a reliable count)
      debug: 14 wallclock secs (13.18 usr +  0.04 sys = 13.22 CPU) @ 7564.30/s (n=100000)

In the one case the code, which does exactly the same thing as far as outputting any debugging information is concerned, in other words nothing, takes 14 seconds, and in the other case the code takes one hundredth of a second. Looks fairly definitive. Use a $DEBUG variable BEFORE you call the subroutine, rather than relying on the smart functionality inside it.

ある場合では、デバッグ情報を出力するのと全く同じ、言い換えると何もしないコードが 14 秒掛かっています; 他の場合ではコードは 0.01 秒掛かっています。かなり明確に見えます。内部のスマートな機能に依存するのではなく、サブルーチンを呼び出す前に $DEBUG 変数を使ってください。

DEBUG (定数) によるロギング¶

It's possible to take the previous idea a little further, by using a compile time DEBUG constant.

コンパイル時 DEBUG 定数を使うことで、前述のアイデアをさらに少し進めることも可能です。

# ifdebug-constant

# ifdebug-定数

 #!/usr/bin/perl

 use v5.36;

 use Benchmark;
 use Data::Dumper;
 use constant
     DEBUG => 0
 ;

 sub debug {
     if ( DEBUG ) {
         my $msg = shift;
         print "DEBUG: $msg\n";
     }
 };

 timethese(100000, {
         'debug'       => sub {
             debug( "A $0 logging message via process-id: $$" . Dumper(\%INC) )
         },
         'constant'  => sub {
             debug( "A $0 logging message via process-id: $$" . Dumper(\%INC) ) if DEBUG
         },
 });

Running this program produces the following output:

このプログラムを実行すると以下の出力が得られます:

 $> perl ifdebug-constant
 Benchmark: timing 100000 iterations of constant, sub...
   constant:  0 wallclock secs (-0.00 usr +  0.00 sys = -0.00 CPU) @ -7205759403792793600000.00/s (n=100000)
             (warning: too few iterations for a reliable count)
        sub: 14 wallclock secs (13.09 usr +  0.00 sys = 13.09 CPU) @ 7639.42/s (n=100000)

The DEBUG constant wipes the floor with even the $debug variable, clocking in at minus zero seconds, and generates a "warning: too few iterations for a reliable count" message into the bargain. To see what is really going on, and why we had too few iterations when we thought we asked for 100000, we can use the very useful B::Deparse to inspect the new code:

DEBUG 定数は $debug 変数に対してでも床掃除をして、マイナスゼロ秒として記録しています; さらに "warning: too few iterations for a reliable count" メッセージを生成します。何が本当に起きているか、そしてなぜ 100000 を聞いたときに反復が少なすぎるのかを見るために、新しいコードを調べるためにとても有用な B::Deparse を使えます:

 $> perl -MO=Deparse ifdebug-constant

 use Benchmark;
 use Data::Dumper;
 use constant ('DEBUG', 0);
 sub debug {
     use warnings;
     use strict 'refs';
     0;
 }
 use warnings;
 use strict 'refs';
 timethese(100000, {'sub', sub {
     debug "A $0 logging message via process-id: $$" . Dumper(\%INC);
 }
 , 'constant', sub {
     0;
 }
 });
 ifdebug-constant syntax OK

The output shows the constant() subroutine we're testing being replaced with the value of the DEBUG constant: zero. The line to be tested has been completely optimized away, and you can't get much more efficient than that.

出力は、テストしている constant() サブルーチンが DEBUG 定数の値: ゼロに置き換えられていることを示しています。テストしたラインは完全に最適化されていて、これ以上すごく効率的にすることはできません。

あとがき¶

This document has provided several way to go about identifying hot-spots, and checking whether any modifications have improved the runtime of the code.

この文書は、ホットスポットの識別と、どの修正がコードの実行時間を改善するかのチェックに関するいくつかの方法を提供しました。

As a final thought, remember that it's not (at the time of writing) possible to produce a useful program which will run in zero or negative time and this basic principle can be written as: useful programs are slow by their very definition. It is of course possible to write a nearly instantaneous program, but it's not going to do very much, here's a very efficient one:

最後の考慮点として、(これを書いている時点では) ゼロまたは負の時間で実行できる有用なプログラムを作成することは不可能であることを忘れないでください; そしてこの基本原則は次のように書けます: 定義により、有用なプログラムは遅い。もちろんほぼ瞬間的に動作するプログラムを書くことは可能ですが、とても多くのことをすることは出来ません; 以下はとても効率的なものです:

 $> perl -e 0

Optimizing that any further is a job for p5p.

これ以上の最適化は p5p の仕事です。

名前¶

説明¶

概観¶