実際の性能解析と性能強化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/10/20 17:04 UTC 版)
「性能解析」の記事における「実際の性能解析と性能強化」の解説
逐次型プログラムに無限ループがある場合、問題を発見する最も単純な方法はデバッガを使って一時停止させ（無限ループしている箇所が不明なのでブレークポイントではない）、そのときのコールスタックを調査することである。コールスタック上には呼び出されている関数のアドレスが積まれている。どの関数が無限ループしているかは、シングルステップ実行させてコールスタックの変化を追っていけばわかる。 無限ループでなくとも同様の技法が活用できる。必要に応じて外側にループを追加することで時間のかかっている部分を数秒以上かかるように修正できる。そうしておいて、問題の箇所と思われるタイミングでデバッガによる一時停止を行い、コールスタックを確認する。これを繰り返していくことで何が問題なのか、どこを修正すればよいかが明確化される。 このような性能強化は、プログラムの誤動作を引き起こさないで単に遅くする種類のバグを修正する作業である。このようなバグをスラグ（slug = slowness bug）と呼ぶことがある。プログラムにはバグとスラグが含まれており、ソフトウェアテストによってバグは除去されるが、スラグは性能解析をしないと除去されない。 スラグにはいくつかの種類がある。意図的にプログラムの実行時間を長くするようなやり方は意図せずに行われることもある。最もよくあるスラグはループ内部で実行時間のほとんどを費やす「ホットスポット; hot spot」と言われる種類のものである。例えば、線型探索に時間がかかっている場合、それが二分探索で改善できるなら「ホットスポット」と言える。ホットスポットは必ずしもスラグとはいえないこともある。むしろ、ホットスポットとなっている関数をループ内で何度も呼び出す側の問題であることも多い。 また、別のスラグとして、ある問題に最適でない汎用的すぎるデータ構造を使っているために性能を低下させている場合がある。例えば、要素数が少ないなら、単純な配列による線型探索の方が複雑なハッシュテーブルなどよりも高速である。この種のスラグは、動的メモリ確保および解放に時間がかかっていることで判明することが多い。 別のスラグとして、データベースなどから有益な情報をまとめて収集する強力な関数を作成した場合があげられる。このような関数を何度も使うことで性能低下が発生する。このようなことが発生する要因として、不適切なカプセル化が考えられる。 性能解析において、統計的プロファイラの精度はあまり重要ではない。典型的なスラグは実行時間の多くを消費している。従って、細部に拘っても性能は改善されない。また、実際の性能強化においては、スタックトレースなどの情報の方が重要である。
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