7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14!
На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками.
Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный.
Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0
Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает:
▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ
▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter)
▫️ распечатает результаты
Тест очень простой, усложняйте сами)
Вот какие результаты у меня:
=== Running ThreadPoolExecutor GIL ON
TOTAL TIME: 45.48 seconds
=== Running ThreadPoolExecutor GIL OFF
TOTAL TIME: 6.14 seconds
=== Running basic Thread GIL ON
TOTAL TIME: 45.54 seconds
=== Running basic Thread GIL OFF
TOTAL TIME: 4.74 seconds
=== Running with Multi Interpreter
TOTAL TIME: 18.30 seconds
Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами.
Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵💫, нас учили не так!
Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL.
Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется.
Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока:
ThreadPoolExecutor GIL ON
305.228 MB
ThreadPoolExecutor GIL OFF
500.176 MB
basic Thread GIL ON
90.668 MB
basic Thread GIL OFF
472.444 MB
with Multi Interpreter
1267.788 MB
Пока не знаю как к этому относиться)
В целом - радует направление развития!
#release
Как мы ускорили работу с базой данных в Android-приложении (11м)
Разработчик поделился опытом, какие практики применялись для ускорения работы с SQLite в Android: неоптимальные обращения к БД в циклах и их последствия. Также не стоит хранить JSON-объекты в виде строк в БД (это кажется слишком очевидным).
Команда столкнулась с этими проблемами, объяснила, почему это плохо, и как можно исправить ситуацию, чтобы производительность приложения не снижалась из-за обращений к БД.
#android#sqlite#производительность
🤖Скрытые угрозы Room: почему база тормозит и как это исправить
Важные советы всем кто используют Room, чтобы база работала быстро:
👉Индексы — ваши лучшие друзья: без них запросы деградируют до O(n)
👉Транзакции важны: SQLite разработан для эффективной пакетной обработки
👉Разбиение на страницы крайне важно: никогда не пытайтесь одновременно обрабатывать тысячи строк
👉Режим Write-Ahead Logging (WAL) критически важен, особенно для параллельных операций чтения и записи
👉Настраивайте схему БД для практической производительности, а не только для академической нормализации
Больше полезных советов в статье
#android#room#sqlite
Выполнение запросов SQLite на множестве потоков может привести к замедлению вашего приложения🤯
Разработчик делает классный разбор того, как работают запросы SQLite в Android и как их оптимизировать. Статья - параллельность в Android SQLite (EN,11м)
Основные выводы:
👉 Используйте забандленную версию SQLite (добавит около 1 Мб за каждый ABI)
👉 Если работает с несколькими БД через ROOM, то задавайте CoroutineContext или Executor для выполнения запросов
👉Больше полезного в статье, почитай. Она того стоит
#android#room#sqlite#jetpack
📹 В Jetpack Room есть возможность использовать не встроенный в Android ОС SQLite, а вместо этого использовать самую свежую версию (вес около 1 МБ для каждого ABI).
Это позволит использовать единую версию SQLite на всех устройствах и получать преимущества в скорости работы от новых функций. Причем эта возможность доступна для всех поддерживаемых платформ, которые поддерживает Room: Android, iOS, Desktop.
📹Доклад с Droidcon от гуглера о том, как это сделать (EN, 15м)
🔗Подробности в документации
#android#sqlite#room#jetpack
🚀 Вышел Room 2.7.0-alpha13
Библиотека мигрирует на Kotlin 2.0+ и весь проект должен будет тоже использовать её. Хотите KMP - точно надо будет мигрировать на Kotlin 2.0
Это последний альфа релиз и дальше будет Beta и уже совсем скоро релиз.
#android#kmp#jetpack#jetpackupdate#sqlite
🗜 In search of a faster SQLite - ребята взяли и переписали SQLite на Rust и утверждают, что смогли добиться серьёзного прироста в производительности при сохранении совместимости с SQLite непосредственно.
Проект называется Limbo, вот здесь о нём можно почитать подробнее...
- Статья: https://avi.im/blag/2024/faster-sqlite/
- Github: https://github.com/tursodatabase/limbo
#sqlite#напочитать#limbo
🚀 Вышла первая Beta версия Room 2.7.0. Самое важное нововведение - переход на KMP с поддержкой Android, iOS и Desktop 🔥🔥🔥. Также на Android теперь можно использовать SQLite из артефакта, а не только тот что в Android ОС
#android#kmp#jetpack#room#sqlite
🚀 Вышел Jetpack Sqlite 2.5.0 с поддержкой KMP и добавлением абстракция над реализация SQLite в платформе или вовсе поставлять реализацию SQLite вместе с вашим приложением, чтобы всегда иметь самую свежую версий движка БД.
#sqlite#jetpack#android#ios#desktop