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Scalaでメソッドをプロファイルする方法は？

プロファイリングの標準的な方法は何ですかScalaメソッド呼び出し？

必要なのは、タイマーを開始および停止するために使用できるメソッドの周りのフックです。

In Javaアスペクトプログラミング、aspectJを使用して、プロファイル対象のメソッドを定義し、バイトコードを挿入して同じことを実現します。

Scalaにはもっと自然な方法がありますか？プロセスで静的型付けを失うことなく、関数の前後に呼び出される関数の束を定義できますか？

functionscalaprofilingaspect
114
sheki

タイミングを測定するコードを変更せずにこれを実行しますか？コードの変更を気にしないのであれば、次のようなことができます：

def time[R](block: => R): R = {
    val t0 = System.nanoTime()
    val result = block    // call-by-name
    val t1 = System.nanoTime()
    println("Elapsed time: " + (t1 - t0) + "ns")
    result
}

// Now wrap your method calls, for example change this...
val result = 1 to 1000 sum

// ... into this
val result = time { 1 to 1000 sum }
205
Jesper

Jesperの答えに加えて、REPLでメソッド呼び出しを自動的にラップできます。

scala> def time[R](block: => R): R = {
   | val t0 = System.nanoTime()
   | val result = block
   | println("Elapsed time: " + (System.nanoTime - t0) + "ns")
   | result
   | }
time: [R](block: => R)R

さて、これで何かをラップしましょう

scala> :wrap time
wrap: no such command.  Type :help for help.

OK-電源モードにする必要があります

scala> :power
** Power User mode enabled - BEEP BOOP SPIZ **
** :phase has been set to 'typer'.          **
** scala.tools.nsc._ has been imported      **
** global._ and definitions._ also imported **
** Try  :help,  vals.<tab>,  power.<tab>    **

包む

scala> :wrap time
Set wrapper to 'time'

scala> BigDecimal("1.456")
Elapsed time: 950874ns
Elapsed time: 870589ns
Elapsed time: 902654ns
Elapsed time: 898372ns
Elapsed time: 1690250ns
res0: scala.math.BigDecimal = 1.456

なぜ5回印刷されたのか分からない

2.12.2以降の更新：

scala> :pa
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

package wrappers { object wrap { def apply[A](a: => A): A = { println("running...") ; a } }}

// Exiting paste mode, now interpreting.


scala> $intp.setExecutionWrapper("wrappers.wrap")

scala> 42
running...
res2: Int = 42
33
oxbow_lakes

Scala用の3つのベンチマークライブラリ があります。

リンク先サイトのURLは変更される可能性が高いため、関連するコンテンツを以下に貼り付けます。

  1. SPerformance -パフォーマンステストフレームワークは、パフォーマンステストを自動的に比較し、Simple Build Tool内で作業することを目的としています。

  2. scala-benchmarking-template -Scala（micro））ベンチマークをCaliperに基づいて作成するためのSBTテンプレートプロジェクト。

  3. Metrics -JVMレベルおよびアプリケーションレベルのメトリックをキャプチャします。だからあなたは何が起こっているか知っています

23
missingfaktor

これは私が使用するもの：

import System.nanoTime
def profile[R](code: => R, t: Long = nanoTime) = (code, nanoTime - t)

// usage:
val (result, time) = profile { 
  /* block of code to be profiled*/ 
}

val (result2, time2) = profile methodToBeProfiled(foo)
21
pathikrit

testing.Benchmarkは役に立つかもしれません。

scala> def testMethod {Thread.sleep(100)}
testMethod: Unit

scala> object Test extends testing.Benchmark {
     |   def run = testMethod
     | }
defined module Test

scala> Test.main(Array("5"))
$line16.$read$$iw$$iw$Test$     100     100     100     100     100
6
Rhys Jones a.k.a. Luigi

Jesperからソリューションを取得し、同じコードを複数回実行するときに集約を追加しました

def time[R](block: => R) = {
    def print_result(s: String, ns: Long) = {
      val formatter = Java.text.NumberFormat.getIntegerInstance
      println("%-16s".format(s) + formatter.format(ns) + " ns")
    }

    var t0 = System.nanoTime()
    var result = block    // call-by-name
    var t1 = System.nanoTime()

    print_result("First Run", (t1 - t0))

    var lst = for (i <- 1 to 10) yield {
      t0 = System.nanoTime()
      result = block    // call-by-name
      t1 = System.nanoTime()
      print_result("Run #" + i, (t1 - t0))
      (t1 - t0).toLong
    }

    print_result("Max", lst.max)
    print_result("Min", lst.min)
    print_result("Avg", (lst.sum / lst.length))
}

2つの関数の時間を計測するとしますcounter_newおよびcounter_old、次は使用法です。

scala> time {counter_new(lst)}
First Run       2,963,261,456 ns
Run #1          1,486,928,576 ns
Run #2          1,321,499,030 ns
Run #3          1,461,277,950 ns
Run #4          1,299,298,316 ns
Run #5          1,459,163,587 ns
Run #6          1,318,305,378 ns
Run #7          1,473,063,405 ns
Run #8          1,482,330,042 ns
Run #9          1,318,320,459 ns
Run #10         1,453,722,468 ns
Max             1,486,928,576 ns
Min             1,299,298,316 ns
Avg             1,407,390,921 ns

scala> time {counter_old(lst)}
First Run       444,795,051 ns
Run #1          1,455,528,106 ns
Run #2          586,305,699 ns
Run #3          2,085,802,554 ns
Run #4          579,028,408 ns
Run #5          582,701,806 ns
Run #6          403,933,518 ns
Run #7          562,429,973 ns
Run #8          572,927,876 ns
Run #9          570,280,691 ns
Run #10         580,869,246 ns
Max             2,085,802,554 ns
Min             403,933,518 ns
Avg             797,980,787 ns

うまくいけばこれが役立つ

5
John Zhu

コードブロック内を簡単に移動できる手法を使用しています。重要なのは、同じ正確な行がタイマーを開始および終了することです。したがって、実際には単純なコピーアンドペーストです。もう1つの良い点は、タイミングが文字列として意味するものをすべて同じ行で定義できることです。

使用例：

Timelog("timer name/description")
//code to time
Timelog("timer name/description")

コード：

object Timelog {

  val timers = scala.collection.mutable.Map.empty[String, Long]

  //
  // Usage: call once to start the timer, and once to stop it, using the same timer name parameter
  //
  def timer(timerName:String) = {
    if (timers contains timerName) {
      val output = s"$timerName took ${(System.nanoTime() - timers(timerName)) / 1000 / 1000} milliseconds"
      println(output) // or log, or send off to some performance db for analytics
    }
    else timers(timerName) = System.nanoTime()
  }

長所：

  • コードをブロックとしてラップしたり、行内で操作したりする必要はありません
  • 探索的である場合、コード行間でタイマーの開始と終了を簡単に移動できます

短所：

  • 完全に機能するコードでは光沢が少ない
  • 明らかに、タイマーを「閉じない」場合、このオブジェクトはマップエントリをリークします。指定したタイマーの開始でコードが2回目の呼び出しに到達しない場合。
4
matanster

私は@wrickの答えのシンプルさが好きですが、それも欲しかったです：

  • プロファイラーはループを処理します（一貫性と利便性のため）

  • より正確なタイミング（nanoTimeを使用）

  • 反復ごとの時間（すべての反復の合計時間ではない）

  • ns/iterationだけを返します-タプルではありません

これはここで達成されます：

def profile[R] (repeat :Int)(code: => R, t: Long = System.nanoTime) = { 
  (1 to repeat).foreach(i => code)
  (System.nanoTime - t)/repeat
}

さらに正確にするために、簡単な変更により、小さなスニペットのタイミングを調整するためのJVMホットスポットウォームアップループ（時間制限なし）が可能になります。

def profile[R] (repeat :Int)(code: => R) = {  
  (1 to 10000).foreach(i => code)   // warmup
  val start = System.nanoTime
  (1 to repeat).foreach(i => code)
  (System.nanoTime - start)/repeat
}
3
Brent Faust

ScalaMeter は、Scalaでベンチマークを実行するための素晴らしいライブラリです

以下は簡単な例です

import org.scalameter._

def sumSegment(i: Long, j: Long): Long = (i to j) sum

val (a, b) = (1, 1000000000)

val execution_time = measure { sumSegment(a, b) }

上記のコードスニペットをScala Worksheetで実行すると、実行時間はミリ秒で取得されます

execution_time: org.scalameter.Quantity[Double] = 0.260325 ms
3
Dharmesh

System.currentTimeMillisを使用できます：

def time[R](block: => R): R = {
    val t0 = System.currentTimeMillis()
    val result = block    // call-by-name
    val t1 = System.currentTimeMillis()
    println("Elapsed time: " + (t1 - t0) + "ms")
    result
}

使用法：

time{
    //execute somethings here, like methods, or some codes.
}

nanoTimeはnsを表示するため、見づらくなります。したがって、currentTimeMillisを代わりに使用することをお勧めします。

1
haiyang

巨人の肩の上に立っている間...

堅牢なサードパーティライブラリがより理想的ですが、高速で標準ライブラリベースの何かが必要な場合は、次のバリアントが提供します。

  • 繰り返し
  • 最後の結果が勝つ複数の繰り返しの場合
  • 複数の繰り返しの合計時間と平均時間
  • パラメーターとしての時間/インスタンスプロバイダーの必要性を削除します

。

import scala.concurrent.duration._
import scala.language.{postfixOps, implicitConversions}

package object profile {

  def profile[R](code: => R): R = profileR(1)(code)

  def profileR[R](repeat: Int)(code: => R): R = {
    require(repeat > 0, "Profile: at least 1 repetition required")

    val start = Deadline.now

    val result = (1 until repeat).foldLeft(code) { (_: R, _: Int) => code }

    val end = Deadline.now

    val elapsed = ((end - start) / repeat)

    if (repeat > 1) {
      println(s"Elapsed time: $elapsed averaged over $repeat repetitions; Total elapsed time")

      val totalElapsed = (end - start)

      println(s"Total elapsed time: $totalElapsed")
    }
    else println(s"Elapsed time: $elapsed")

    result
  }
}

また、Duration.toCoarsestメソッドを使用して、可能な限り最大の時間単位に変換できることにも注意してください。

Welcome to Scala version 2.11.7 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_60).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala> import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.duration._

scala> import scala.language.{postfixOps, implicitConversions}
import scala.language.{postfixOps, implicitConversions}

scala> 1000.millis
res0: scala.concurrent.duration.FiniteDuration = 1000 milliseconds

scala> 1000.millis.toCoarsest
res1: scala.concurrent.duration.Duration = 1 second

scala> 1001.millis.toCoarsest
res2: scala.concurrent.duration.Duration = 1001 milliseconds

scala>
1
Darren Bishop