El "Score" representa el número de operaciones por segundo, por lo que un número más alto es mejor. El "Error"
representa la incertidumbre estadística del benchmark.
Según estos resultados, los streams paralelos (StreamBenchmark.paralelismo) tienen un rendimiento superior a los
streams secuenciales (StreamBenchmark.concurrencia) en este contexto, ya que pueden realizar más operaciones por
segundo.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que el rendimiento de los streams paralelos y secuenciales puede variar
dependiendo del número de núcleos de CPU disponibles y del tamaño de los datos.
En general, los streams paralelos pueden ser más rápidos para grandes cantidades de datos y en sistemas con muchos
núcleos de CPU, pero también pueden tener un mayor costo de inicialización y pueden no ser la opción más rápida para
pequeñas cantidades de datos o tareas simples.
- Ejercicio 2: Deben duplicar el codigo anterior, no modificarlo en el mismo archivo. NO utilizar optimizaciones del compilador JIT (Just In Time). Para ésto deberían de utilizar el objeto BlackHole, el cual les permite tener resultados sin sesgos en cuanto a la optimización del compilador, pueden ver un ejemplo acá https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness#dead-code-elimination
- Ejercicio 3: Hace un .get() por cada tarea, debería de utilizar otro método de CompletableFuture para poder esperar a todas las tareas juntas. Al hacer un .get() por cada tarea, éstas se ejecutan secuencialmente, incrementando en N el tiempo de ejecución dependiendo del tamaño N del input recibido. Ejecutarlas paralelamente.
- En la elaboración de sus conclusiones, es fundamental que incluyan los valores obtenidos en la descripción y cuantifiquen los resultados con medidas específicas. Al hacer esto, sus conclusiones serán más precisas y sólidas.
- Deberían de actualizar el .gitignore y actualizar el repositorio remoto para no incluir los archivos generados al compilar, ni los archivos propios del framework que utilicen (.idea, .vscode, etc). De lo contrario se pueden pushear archivos indeseados, como la carpeta build, "hs_err_pid5148.log" y otros.
- Los tests siempre deberían de ir en el mismo package y tener la misma estructura de carpetas que en main, por lo tanto en vez de ir en test/java deberían de ir dentro de test/java/org/example
- En ésta misma línea, les sugiero que sigan buenas prácticas al realizar commits, tales como utilizar verbos en imperativo y emplear prefijos para aportar claridad semántica. Les recomiendo leer éste artículo sobre un desarrollador español que aborda estos aspectos y otros puntos relevantes. [1]
- Además, he notado que los archivos no han sido formateados adecuadamente y no se ha respetado el número máximo de
caracteres por línea (la línea gris vertical que tienen en Intellij marca justamente ésto). Un ejemplo es en el
archivo
README.md, donde las líneas largas dificultan la lectura al exceder los límites visibles de la pantalla. En IntelliJ, pueden formatear el código utilizando el atajo de teclado Ctrl + Alt + L [2]. Con otros shortcuts pueden optimizar los imports, y muchas cosas más, aunque esto puede variar según el caso si han cambiado la configuración por default.
- [1]: https://midu.dev/buenas-practicas-escribir-commits-git/
- [2]: https://www.jetbrains.com/guide/java/tutorials/reading-code/formatting/#:~:text=If%20we%20encounter%20code%20that,L%20(Windows%2FLinux).
EJERCICIO 2:
Habiendo utilizado BlackHole el cual se utiliza para prevenir las optimizaciones del compilador JIT (Just-In-Time) que podrían distorsionar los resultados de las pruebas de rendimiento. Cuando se realiza una prueba de rendimiento, el compilador JIT puede detectar y eliminar el código que no tiene efectos secundarios, lo que puede hacer que las pruebas sean más rápidas de lo que realmente serían. Blackhole consume los resultados de las operaciones para asegurarse de que no sean eliminados por el compilador JIT. Podemos notar una diferencia entre haber utilizado el compilador JIT y utilizar BlackHole ya que como se puede comparar en la imagen, utilizar el compilador Just In Time provoca que se puedan realizar mas ops/s gracias a su optimización en el código. En cambio, con BlacHole podemos notar resultados mas reales. El paralelismo sigue siendo superior en cuanto rendimiento a la concurrencia. Pero ha habido un cambio importante en la desviación estándar de las mediciones. Esto se puede observar a través de la columna "Error" con BlackHole podemos apreciar que Paralelismo en Score tiene aprox 11 ops/s mientras que en Error ronda el mismo valor. Con esto aclarado podemos decir que hay una gran variabilidad en las mediciones de rendimiento lo cual no es confiable.
En comparacion a la primera imagen la cual se utilizo JIT. En concurrencia hay una gran cambio en las ops/s y en la desviación ya que mientras en la 1ra imagen ronda las 9 ops/s, en la 2da baja significativamente a 4ops/s. Además, con la utilización de BlackHole ha aumentado de manera extrema la desviación. Si vemos el paralelismo, podemos observar que hay una disminución de ops/s, no es tan amplia como en concurrencia pero hay una leve diferencia y donde si se puede observar con claridad la diferencia es en la desviación.
EJERCICIO 3:
Se cambio .get() por .join(). en las tareas CompletableFuture.
Razón de la corrección:
Utilizando join():
-Aseguramos que las tareas se ejecuten en paralelo y no secuencialmente. Esto reduce el tiempo total de ejecución.
-Obtenemos los resultados de todas las tareas al mismo tiempo, en lugar de esperar cada una individualmente.
-No requiere manejar excepciones chequeadas, lo que simplifica el código y mejora su legibilidad.