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1. Title:
   03-04 Batching_and_Caching
2. Description:

   03-04 Batching_and_Caching

3. 720 0:01 - 0:05
   Eu quero lhe apresentar as minha duas
   técnicas de desempenho favoritas,
4. 5188 0:05 - 0:07
   batching e caching.
5. 6684 0:07 - 0:10
   Como já falamos, algumas funções
   ou operações
6. 9680 0:10 - 0:13
   têm uma quantidade específica de
   sobrecarga envolvida
7. 12703 0:13 - 0:16
   que é diferente dos custos
   do desempenho da operação em si.
8. 16231 0:16 - 0:21
   Por exemplo, carregar dados em um novo
   local na memória antes de executá-la,
9. 20521 0:21 - 0:24
   ou ordenar um conjunto de valores
   antes de fazer uma pesquisa por ela.
10. 23840 0:24 - 0:27
    Quando executada múltiplas vezes,
    onde múltiplas são mesmo muitas,
11. 27400 0:27 - 0:33
    esta sobrecarga pode causar um sério
    problema de desempenho para o seu app.
12. 32570 0:33 - 0:36
    Batching é o processo de
    reparar este problema de desempenho
13. 35720 0:36 - 0:40
    tentando eliminar a sobrecarga
    pela execução destas operações,
14. 40380 0:40 - 0:44
    como dividir um carro em vez de cada um
    conduzir sozinho, poupando combustível.
15. 44490 0:44 - 0:48
    Isto é o mais comum de se ver em um código
    onde você tem de preparar seus dados
16. 48030 0:48 - 0:50
    antes de realmente operar nele.
17. 49660 0:50 - 0:53
    Agora, por exemplo, digamos que a forma
    mais eficiente de encontrar um valor
18. 53270 0:53 - 0:57
    existente num conjunto é ordenar ele, e
    depois executar uma pesquisa binária nele.
19. 56680 0:57 - 0:59
    Agora, espere, na verdade, esta não é
    a forma mais eficiente,
20. 59150 0:59 - 1:02
    mas fique comigo,
    estou tentando demonstrar algo.
21. 61885 1:02 - 1:05
    Bem, a forma mais simples de fazer isto
    seria escrever uma função onde,
22. 64915 1:05 - 1:06
    dado um conjunto e um valor,
23. 66095 1:06 - 1:10
    vai ordenar o conjunto e depois pesquisar
    para ver se o valor existe nele.
24. 70325 1:10 - 1:13
    Agora, isto pode funcionar em
    alguns níveis de desempenho,
25. 72855 1:13 - 1:16
    mas, digamos que você tem
    cerca de 10.000 valores que quer testar,
26. 75752 1:16 - 1:18
    e, o tamanho do conjunto
    é na ordem dos milhões.
27. 78072 1:18 - 1:21
    Subitamente, você incorre em
    muitas sobrecargas por teste
28. 81402 1:21 - 1:23
    na forma da ordenação.
29. 82742 1:23 - 1:24
    A resposta aqui é muito clara.
30. 84182 1:24 - 1:28
    Você iria querer criar uma versão
    ordenada do conjunto uma vez,
31. 87722 1:28 - 1:32
    e depois permitir que os 10.000 valores
    sejam testados para inclusão após isso.
32. 92032 1:32 - 1:34
    Isto é batching em ação.
33. 93672 1:34 - 1:37
    Nós fatoramos a operação que
    é repetida e fazemos isso uma vez.
34. 97462 1:37 - 1:42
    Agora, semelhante a isso é
    um conceito conhecido como caching
35. 101710 1:42 - 1:46
    e que é de longe a mais importante técnica
    de desempenho que você pode enterder,
36. 106480 1:46 - 1:50
    principalmente porque ela dirige tudo
    na tecnologia moderna de computadores.
37. 109800 1:50 - 1:52
    Considere seu computador, por exemplo.
38. 111550 1:52 - 1:56
    O objetivo da sua RAM é fornecer
    um lugar para armazenar informação
39. 115655 1:56 - 1:59
    que é mais rápida de acessar
    pela CPU do que pelo HD.
40. 118840 1:59 - 2:02
    Ou considere a rede, e
    olhe para a internet moderna,
41. 122329 2:02 - 2:07
    enormes armazéns de servidores chamados
    data centers existem em todo o mundo.
42. 126502 2:07 - 2:10
    Sua única finalidade é armazenar em cache
    conteúdo acessado com frequência
43. 129826 2:10 - 2:14
    para que seu computador não tenha de acessar
    um servidor a 12.000 milhas de distância
44. 133569 2:14 - 2:16
    cada vez que seu amigo no Egito
    posta uma foto.
45. 135597 2:16 - 2:19
    Bem, a não ser, claro, que você esteja
    no Egito, mas você percebeu a ideia.
46. 138940 2:19 - 2:22
    Agora, em seu código, o lugar mais comum
    onde você pode encontrar otimizações
47. 142490 2:22 - 2:26
    para caching tem a ver com dados que
    são calculados múltiplas vezes,
48. 146260 2:26 - 2:28
    mas, o resultado é sempre o mesmo.
49. 148070 2:28 - 2:31
    Por exemplo, se você está no meio
    de um loop onde está calculando
50. 150830 2:31 - 2:33
    a derivada de uma matriz
    quatro por quatro,
51. 153030 2:33 - 2:36
    e esse resultado é sempre o mesmo, então
    você está desperdiçando desempenho,
52. 156070 2:36 - 2:40
    recalculando o mesmo em
    cada iteração desse loop.
53. 159850 2:40 - 2:44
    Em vez disso, calcule e salve os
    resultados dessa derivação fora do loop,
54. 164280 2:44 - 2:48
    e depois deixe as porções interiores do loop
    acessar os resultados de referência.
55. 168050 2:48 - 2:51
    A razão porque adoro batching
    e caching é porque
56. 171210 2:51 - 2:55
    quase qualquer melhoria de desempenho
    que você possa pensar,
57. 174620 2:55 - 2:57
    incluindo as que estamos
    falando neste curso,
58. 176504 2:57 - 3:00
    é efetivamente uma variação
    destas duas técnicas básicas.
59. 179670 3:00 - 3:02
    E se você quer mesmo
    se tornar um ninja do desempenho,
60. 182150 3:02 - 3:05
    então é melhor se tornar um pro
    no que significa alavancar
61. 185410 3:05 - 3:08
    o imenso poder destas técnicas.
62. 187960 3:08 - 3:09
    Então, vamos começar.