capim per capita de 30 ETH pra gado de esquerda, centro e direita...
demos uma pausa pra pensar outras coisas depois que o gcp quebrou com meus 5 GB de hd \o/
(pedi socorro....um hpc...mas crasheou na instalação do hpc toolkit...) bora
Welcome to Cloud Shell! Type "help" to get started.
Your Cloud Platform project in this session is set to centered-router-362118.
Use “gcloud config set project [PROJECT_ID]” to change to a different project.
npm ERR! code ENOSPC
npm ERR! syscall write
npm ERR! errno -28
** npm ERR! nospc ENOSPC: no space left on device, write**
npm ERR! nospc There appears to be insufficient space on your system to finish.
npm ERR! nospc Clear up some disk space and try again.
npm ERR! A complete log of this run can be found in: /home/sobrinhosj/.npm/_logs/2024-01-02T19_46_10_107Z-debug-0.log
nvm is not compatible with the npm config "prefix" option: currently set to ""
Run `nvm use --delete-prefix v20.10.0 --silent` to unset it.
dirname: missing operand
Try 'dirname --help' for more information.
**sobrinhosj@cloudshell:~ (centered-router-362118)$ Your home disk usage is at 100%.**
You can find suggestions to clear space at https://cloud.google.com/shell/docs/quotas-limits#clearing_disk_space.
sobrinhosj@cloudshell:~ (centered-router-362118)$
que merda!
dia 01 e 30 deu merda na hora de subir git commit push no visual gcp depois que a conta freemium do gitdev rodou....
ontem pesando em rodar os 91 competidores simultaneamente mas ai deu pau no google hpc ---> quer merda....
sobrinhosj@cloudshell:~/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test$ ./run-test.sh
GATLING_HOME is set to /home/sobrinhosj/gatling-charts-highcharts-bundle-3.9.1
19:21:27.664 [WARN ] i.g.c.ZincCompiler$ - -target is deprecated: Use -release instead to compile against the correct platform API.
19:21:31.805 [WARN ] i.g.c.ZincCompiler$ - one warning found
Error
Failure writing to null. Caused by java.io.IOException: No space left on device que merda!! Gatling 3.10.3 is available! (you're using 3.9.1) 19:21:34.688 [ERROR] i.g.a.Gatling$ - Run crashed ** quer merda...** java.lang.ClassFormatError: Truncated class file
sobrinhosj@cloudshell:~/rinha-de-backend-2023-q3/participantes$ df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
overlay 114G 105G 9.7G 92% / que merda!
tmpfs 64M 0 64M 0% /dev /dev/sda1 114G 105G 9.7G 92% /root
/dev/disk/by-id/google-home-part1 4.8G 4.6G 0 100% /home que merda!!
/dev/root 2.0G 1.1G 849M 57% /lib/modules shm 64M 0 64M 0% /dev/shm tmpfs 3.2G 812K 3.2G 1% /google/host/var/run shm 64M 0 64M 0% /google/host/var/run/containerd/io.containerd.grpc.v1.cri/sandboxes/b0e1c2023f82f794313f528c73850870eb53643436788c2818af2c1d88ec35fd/shm sobrinhosj@cloudshell:~/rinha-de-backend-2023-q3/participantes$
compilacao-resultados.sh LICENSE.md participantes resultados rinha-primeira-fase.sh stress-test
INSTRUCOES.md misc README.md rinha-final-live.sh scripts teste
bixby5001@cloudshell:~/Rinha-de-Bot-End/rinhadeBackEnd/rinha-de-backend-2023-q3$ cd participantes/
bixby5001@cloudshell:~/Rinha-de-Bot-End/rinhadeBackEnd/rinha-de-backend-2023-q3/participantes$ ls
alberto_souza carlosdaniiel07 giovannibassi isadora-souza luanpontes100 MrPowerGamerBR rodrigoknol viniciusferraz-nativo
allan-cordeiro cleciusjm grupo-2a jrodrigues lucasmadeira natanaelsimoes rwillians viniciusfonseca
andre237 danielfireman guimeira juniorleaoo lucasnribeiro navarro saiintbrisson wendryo
andrelsmelo davidlins gustavocs789 kalogs-c lucasraziel navarro-touche sinhorinho wesleynepo
andrew-vasco dscamargo gustmrg korodzi lucasteles oliveigah sofia_aripiprazole willian
Bandolin dupla-de-2 h4ad krymancer lucaswilliameufrasio OpenCodeCo Tagliatti willy-r
Bandolin_simplified_api EuFountai h4nkb31f0ng lauroappelt LuisKpBeta Pr3d4dor-laravel thelinuxlich zanfranceschi
boaglio fabricio_juliatto hampshire lauroappeltv2 luucaspole Pr3d4dor-php-puro true_eduardo
bpaulino0 felipemarkson iancambrea lazaronixon MarcosCostaDev ramoncunha uasouz
brahma fernandozanutto igorsantos07 leandronsp marcospaulo reonardoleis vhogemann
brunoborges flavio1110 insalubre leandronsp-bash matheuslc rode vimsos
CaravanaCloud ftsuda isaacnborges lpicanco met4tron rodrigograudo viniciusferraz
bixby5001@cloudshell:~/Rinha-de-Bot-End/rinhadeBackEnd/rinha-de-backend-2023-q3/participantes$ find . -type d -exec du -sh {} \; | sort -h -r
3.3M .
para continuar
7.8M ./participantes/hugomarques/rinha-backend-2023-q3-java/.git/objects/pack
8.0M ./participantes/hugomarques/rinha-backend-2023-q3-java/.git
13M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231228054638539
15M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231227045822228
15M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231227173930077
15M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231228053256744
16M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231229045705831
16M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231229050559530
16M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231229051934401
17M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231225210218576
17M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231225224749819
17M ./stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231226162525920
22M ./participantes/lauroappelt/rinha-de-backend-2023/vendor/phpstan
22M ./participantes/lauroappelt/rinha-de-backend-2023/vendor/phpstan/phpstan
24M ./participantes/hugomarques/rinha-backend-2023-q3-java/stress-test
24M ./participantes/hugomarques/rinha-backend-2023-q3-java/stress-test/user-files
24M ./participantes/hugomarques/rinha-backend-2023-q3-java/stress-test/user-files/resources
24M ./stress-test/user-files/resources
32M ./participantes/hugomarques
32M ./participantes/hugomarques/rinha-backend-2023-q3-java
60M ./participantes/lauroappelt/rinha-de-backend-2023/vendor
61M ./participantes/lauroappelt
61M ./participantes/lauroappelt/rinha-de-backend-2023
99M ./participantes
134M ./.git/objects
134M ./.git/objects/pack
135M ./.git
151M ./stress-test/user-files/results
174M ./stress-test
174M ./stress-test/user-files
410M .
sobrinhosj@cloudshell:~/rinha-de-backend-2023-q3 (centered-router-362118)$
bom dia queridões e queridonas \o/
├── README.md
├── agi-bot-team
│ ├── BotESG
│ │ └── \o/ README.md \o/
root ➜ .../rinhadeBackEnd/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test/esg $ tree
.
└── agibotenegy.sh
0 directories, 1 file
root ➜ .../rinhadeBackEnd/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test/esg $
│ ├── DeepBotTeam
│ ├── Imagens
│ │ └── 3D_Animation_Style_Close_your_eyes_and_envision_a_world_where_1.jpg
│ ├── Instruções
│ │ ├── README.md
│ │ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.docx
│ │ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.epub
│ │ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.pdf
│ │ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.txt
│ │ └── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.zip
│ ├── JavaExpertGPT
│ │ ├── JavaExpert
│ │ ├── LMAXmax.java
│ │ ├── NeptunePrimo10Cores.py
│ │ └── README.md
│ ├── JavamanBot
│ │ └── historico conversa JavamanBot.txt
│ ├── MISC
│ │ ├── FabioAkita
│ │ │ ├── rinha de back end por akita fabio insigth banco.txt
│ │ │ └── rinha de back end por akita fabio.txt
│ │ ├── README.pdf
│ │ ├── Rinha de Backend (sem Cache - somente acesso ao postgres).txt
│ │ ├── gitThermal
│ │ ├── instruçõesReferenciaRinhadeBackEndEdição2023Q3.md
│ │ ├── oraclefusionapplicationslicensingr9-2298548.pdf
│ │ ├── rinha de back end java.txt
│ │ ├── rinha de back end.txt
│ │ └── roteador.txt
│ ├── MrPowerBR
│ │ ├── GatlingStressTest
│ │ ├── PowerGamerTestStessVirgem.txt
│ │ ├── PowerGamerTestStessVirgem1.txt
│ │ ├── RinhaBackendSimulation
│ │ ├── Videos\
│ │ ├── readme
│ │ └── tela GCP MrPowerGameBR tela inicial testestress 1.png
│ └── agi-bot-api1.0.0
│ └── README.md
└── rinhadeBackEnd
├── Bruno Borges
│ └── README.md
├── Hugo Marques
│ └── GetlingGCP28dezembro23.md
└── João Vertelo
└── stressTestGCP27dezembro.md
...pausa....entrar na 42 SP?
pre-rqe
melhorando a estrutura
@scoobiii ➜ /workspaces/Rinha-de-Bot-End (main) $ tree
.
├── 3D_Animation_Style_Close_your_eyes_and_envision_a_world_where_1.jpg
├── Bruno Borges
│ └── README.md
├── DeepBotTeam
├── Hugo Marques
│ └── GetlingGCP28dezembro23.md
├── Instruções
│ ├── README.md
│ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.docx
│ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.epub
│ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.pdf
│ ├── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.txt
│ └── rinha de agi bot end instruções 1.0.0.zip
├── JavaExpertGPT
│ ├── JavaExpert
│ ├── LMAXmax.java
│ ├── NeptunePrimo10Cores.py
│ └── README.md
├── JavamanBot
│ └── historico conversa JavamanBot.txt
├── João Vertelo
│ └── stressTestGCP27dezembro.md
├── MISC
│ ├── FabioAkita
│ │ ├── rinha de back end por akita fabio insigth banco.txt
│ │ └── rinha de back end por akita fabio.txt
│ ├── README.pdf
│ ├── Rinha de Backend (sem Cache - somente acesso ao postgres).txt
│ ├── instruçõesReferenciaRinhadeBackEndEdição2023Q3.md
│ ├── oraclefusionapplicationslicensingr9-2298548.pdf
│ ├── rinha de back end java.txt
│ ├── rinha de back end.txt
│ └── roteador.txt
├── MrPowerBR
│ ├── GatlingStressTest
│ ├── PowerGamerTestStessVirgem.txt
│ ├── PowerGamerTestStessVirgem1.txt
│ ├── RinhaBackendSimulation
│ ├── Videos\
│ ├── readme
│ └── tela GCP MrPowerGameBR tela inicial testestress 1.png
├── README.md
├── agi-bot-api1.0.0
│ └── README.md
└── gitThermal
└── README.md
11 directories, 35 files
-
Subimos nossos macotes \o/
-
Analisando os primeiros e ultimos requets do stresssss do **@devertelo **
======================== 2023-12-27 17:40:25 55s elapsed ---- Requests --------------------------------- **Global (OK=4228 KO=0 ) busca inválida (OK=315 KO=0 ) criação (OK=1759 KO=0 ) busca válida (OK=465 KO=0 ) consulta (OK=1689 KO=0 )** ---- Busca Inválida de Pessoas ------------------------------------------------- [####- ] 6% waiting: 3930 / active: 1 / done: 259 ---- Busca Válida de Pessoas --------------------------------------------------- [##- ] 3% waiting: 9226 / active: 1 / done: 363 **-- Criação E Talvez Consulta de Pessoas -------------------------------------- [#- ] 2% waiting: 53358 / active: 4 / done: 1272** ---- Busca Inválida de Pessoas ------------------------------------------------- [###############]100% waiting: 0 / active: 0 / done: 4190 ---- Busca Válida de Pessoas --------------------------------------------------- [###############]100% waiting: 0 / active: 0 / done: 9590 **-- Criação E Talvez Consulta de Pessoas -------------------------------------- [###############]100% waiting: 0 / active: 0 / done: 54634
** # java em primeiro lugar!! tancou??** ** # 54576!!**
Criação invalida? Devolver uma criação valida?
Criação é mérito do devop? ou do testador?
O testador pede a quantidade cabendo do desevolvedor criar a pessoa, ja que não se cria com campos null?
Simulation RinhaBackendSimulation completed in 265 seconds Parsing log file(s)... Parsing log file(s) done Generating reports...
========================== ---- Global Information ----------------------------
request count 79089 (OK=24037 KO=55052 ) min response time 0 (OK=0 KO=1169 ) max response time 60008 (OK=13275 KO=60008 ) mean response time 12876 (OK=1367 KO=17901 ) std
deviation 16351 (OK=2805 KO=17250 ) response time 50th percentile 7543 (OK=23 KO=11297 ) response time 75th percentile 15303 (OK=948 KO=23142 )
response time 95th percentile 60000 (OK=8090 KO=60000 ) response time 99th percentile 60000 (OK=12356 KO=60001 ) mean requests/sec 298.449 (OK=90.706 KO=207.743)
---- Response Time Distribution ------------- t < 800 ms 17743 ( 22%) 800 ms <= t < 1200 ms 622 ( 1%) t >= 1200 ms 5672 ( 7%) failed 55052 ( 70%) -
--- Errors ---------------- j.i.IOException: Premature close 48631 (88.34%) Request timeout to localhost/127.0.0.1:9999 after 60000 ms 6421 (11.66%) ======
Reports generated in 0s. file: file:///home/sobrinhosj/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231227173930077/index.html
Trying 127.0.0.1:9999...
Connected to localhost (127.0.0.1) port 9999 (#0)
GET /contagem-pessoas HTTP/1.1 Host: localhost:9999 User-Agent: curl/7.74.0 Accept: /
Mark bundle as not supporting multiuse < HTTP/1.1 504 Gateway Time-out < Server: nginx/1.25.3 < Date: Wed, 27 Dec 2023 17:46:02 GMT < Content-Type: text/html < Content-Length:
167 < Connection: keep-alive < <title>504 Gateway Time-out</title>
-
e ontem, o mais divertido, MrPowerGameBR em primeiro lugar com **46576 **?
sobrinhosj@cloudshell:~/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test (centered-router-362118)$ ./run-test.sh GATLING_HOME is set to /home/sobrinhosj/gatling-charts-highcharts-bundle-3.9.1 21:02:11.523 [WARN ] i.g.c.ZincCompiler$ - -target is deprecated: Use -release instead to compile against the correct platform API. 21:02:14.733 [WARN ] i.g.c.ZincCompiler$ - one warning found Gatling 3.10.3 is available! (you're using 3.9.1) Simulation RinhaBackendSimulation started... ================================================================================ 2023-12-25 21:02:24 5s elapsed ---- Requests ------------------------------------------------------------------ > Global (OK=0 KO=33 ) > criação (OK=0 KO=11 ) > busca inválida (OK=0 KO=11 ) > busca válida (OK=0 KO=11 ) ---- Errors -------------------------------------------------------------------- > j.n.ConnectException: finishConnect(..) failed: Connection ref 33 (100.0%) used ---- Busca Inválida de Pessoas ------------------------------------------------- [ ] 0% waiting: 4179 / active: 0 / done: 11 ---- Busca Válida de Pessoas --------------------------------------------------- [ ] 0% waiting: 9579 / active: 0 / done: 11 ---- Criação E Talvez Consulta de Pessoas -------------------------------------- [- ] 0% waiting: 54620 / active: 1 / done: 10 ================================================================================ ---- Busca Inválida de Pessoas ------------------------------------------------- [##########################################################################]100% waiting: 0 / active: 0 / done: 4190 ---- Busca Válida de Pessoas --------------------------------------------------- [##########################################################################]100% waiting: 0 / active: 0 / done: 9590 ---- Criação E Talvez Consulta de Pessoas -------------------------------------- [##########################################################################]100% ** waiting: 0 / active: 0 / done: 54631 **
** java em primeiro lugar!! tancou?? #54576!!**
================================================================================
Simulation RinhaBackendSimulation completed in 205 seconds
Parsing log file(s)...
Parsing log file(s) done
Generating reports...
================================================================================
---- Global Information --------------------------------------------------------
> request count 68411 (OK=0 KO=68411 )
> min response time 0 (OK=- KO=0 )
> max response time 7 (OK=- KO=7 )
> mean response time 0 (OK=- KO=0 )
> std deviation 0 (OK=- KO=0 )
> response time 50th percentile 0 (OK=- KO=0 )
> response time 75th percentile 0 (OK=- KO=0 )
> response time 95th percentile 1 (OK=- KO=1 )
> response time 99th percentile 1 (OK=- KO=1 )
> mean requests/sec 333.712 (OK=- KO=333.712)
---- Response Time Distribution ------------------------------------------------
> t < 800 ms 0 ( 0%)
> 800 ms <= t < 1200 ms 0 ( 0%)
> t >= 1200 ms 0 ( 0%)
> failed 68411 (100%)
---- Errors --------------------------------------------------------------------
> j.n.ConnectException: finishConnect(..) failed: Connection ref 68411 (100.0%)
used
================================================================================
Reports generated in 0s.
Please open the following file: file:///home/sobrinhosj/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test/user-files/results/rinhabackendsimulation-20231225210218576/index.html
* Trying 127.0.0.1:9999...
* connect to 127.0.0.1 port 9999 failed: Connection refused
* Trying ::1:9999...
* Immediate connect fail for ::1: Cannot assign requested address
* Failed to connect to localhost port 9999: Connection refused
* Closing connection 0
curl: (7) Failed to connect to localhost port 9999: Connection refused
sobrinhosj@cloudshell:~/rinha-de-backend-2023-q3/stress-test (centered-router-362118)$
Salve queridões, queridonas, gado de equerda, centro e direita, preto, branco e amarelo.... Akita e MrGamerBr fizeram um trampooooo monnnstro!
https://youtu.be/XqYdhlkRlus?si=sJ6_w3mHdnyPQSAT
Aqui pensando...é...somentes...se (o jogo é jogado, lambari é pescado e "se" não joga) somente, se, tirar o atributo de criar pessoas do stressador e atribuir ao apertador de botão com o crudo permitindo ao testador definir o quanto a classe aguenta? isto permitiria sair so limite de 50.000 objetos com 1,5 CPU e 3 GB porque ai tir do stressador o peso de esta limitando a tecnologia e os apertdores de botão?
JavamanBot, Bard, GPT...seus arrombados....
converte em uma solução melhor que calcula o tempo e tamanho.
popula os campos, calcula o tamanho.
crud gere 50.000 pessoas fake, calcula o tamanho do arquivo, consumo de memoria, cpu, armarmazenamento, ESG (gflops/wat) .
crude gere 1.000.000 de pessoas fake, calcula o tamanho. pessoas calcula o tamanho do arquivo, consumo de memoria, cpu, armazenamento.ESG (gflops/wat) .
use paralelização e compilação em tempo real
codigo senior devop menos de 50 linhas por bloco classe
obrigado.
package com.devertelo.controller;
import io.micronaut.core.annotation.Introspected;
import io.micronaut.serde.annotation.SerdeImport;
import jakarta.validation.constraints.NotNull;
import jakarta.validation.constraints.Size;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
@SerdeImport(Pessoa.class)
@Introspected
public record Pessoa(
UUID id,
@Size(max = 32) @NotNull String apelido,
@Size(max = 100) @NotNull String nome,
String nascimento,
List<String> stack) implements Serializable {
}
#------------------------------------------#
bard []
gpt
javaman[]
#------------------------------------------#
stresssa até umas horas classe padrão...da rinha de back end
** https://github.com/zanfranceschi/rinha-de-backend-2023-q3/tree/main/stress-test/user-files/simulations/rinhabackend**
[import scala.concurrent.duration._
import scala.util.Random
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
class RinhaBackendSimulation
extends Simulation {
val httpProtocol = http
.baseUrl("http://localhost:9999")
.userAgentHeader("Agente do Caos - 2023")
val criacaoEConsultaPessoas = scenario("Criação E Talvez Consulta de Pessoas")
.feed(tsv("pessoas-payloads.tsv").circular())
.exec(
http("criação")
.post("/pessoas").body(StringBody("#{payload}"))
.header("content-type", "application/json")
// 201 pros casos de sucesso :)
// 422 pra requests inválidos :|
// 400 pra requests bosta tipo data errada, tipos errados, etc. :(
.check(status.in(201, 422, 400))
// Se a criacao foi na api1 e esse location request atingir api2, a api2 tem que encontrar o registro.
// Pode ser que o request atinga a mesma instancia, mas estatisticamente, pelo menos um request vai atingir a outra.
// Isso garante o teste de consistencia de dados
.check(status.saveAs("httpStatus"))
.checkIf(session => session("httpStatus").as[String] == "201") {
header("Location").saveAs("location")
}
)
.pause(1.milliseconds, 30.milliseconds)
.doIf(session => session.contains("location")) {
exec(
http("consulta")
.get("#{location}")
)
}
val buscaPessoas = scenario("Busca Válida de Pessoas")
.feed(tsv("termos-busca.tsv").circular())
.exec(
http("busca válida")
.get("/pessoas?t=#{t}")
// qq resposta na faixa 2XX tá safe
)
val buscaInvalidaPessoas = scenario("Busca Inválida de Pessoas")
.exec(
http("busca inválida")
.get("/pessoas")
// 400 - bad request se não passar 't' como query string
.check(status.is(400))
)
setUp(
criacaoEConsultaPessoas.inject(
constantUsersPerSec(2).during(10.seconds), // warm up
constantUsersPerSec(5).during(15.seconds).randomized, // are you ready?
rampUsersPerSec(6).to(600).during(3.minutes) // lezzz go!!!
),
buscaPessoas.inject(
constantUsersPerSec(2).during(25.seconds), // warm up
rampUsersPerSec(6).to(100).during(3.minutes) // lezzz go!!!
),
buscaInvalidaPessoas.inject(
constantUsersPerSec(2).during(25.seconds), // warm up
rampUsersPerSec(6).to(40).during(3.minutes) // lezzz go!!!
)
).protocols(httpProtocol)
}]
pausa, inspiração
Prevayler
Sobre
Prevayler é um persistence layer para o Java desenvolvido por Klaus Wuestefeld.
click na imagem para acessar vídeo onde Klaus explica os principais conceitos e características do Prevayler.
Características
Objetos Java limpos, sem dependência com bancos de dados
Muito rápido com desempenho constante
Alta disponibilidade com replicação automática
Versionamento de dados para recuperação de erros
API simples e elegante
Uso
Basta adicionar a dependência do Prevayler e codificar classes standard Java. O Prevayler salvará automaticamente
os objetos no disco.
Documentação
Saiba mais em https://www.prevayler.org
------------------------------------#-----------------------------
volta......
**shell**
- joaovertelo:workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut {
├── Dockerfile
├── README.md
├── aot-jar.properties
├── docker-compose-local.yml
├── docker-compose.yml
├── micronaut-cli.yml
├── mvnw
├── mvnw.bat
├── nginx.conf
├── pom.xml
├── sql
│ └── create_tables.sql
└── src
└── main
├── java
│ └── com
│ └── devertelo
│ ├── Application.java
│ ├── application
│ │ └── exceptions
│ │ └── AlreadyExistsException.java
│ ├── controller
│ │ ├── Pessoa.java
│ │ └── PessoaController.java
│ ├── domain
│ │ ├── PessoaService.java
│ │ └── PessoaServiceImpl.java
│ └── infrastructure
│ ├── PessoaEntity.java
│ └── PessoaRepository.java
└── resources
├── application-docker.properties
├── application-docker.yml
├── application.properties
└── logback.xml
13 directories, 23 files
}
- joaovertelo:docker compose up -d {
@scoobiii ➜ /workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut (main) $ pwd
/workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut
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/workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut
@scoobiii ➜ /workspaces/rinha-backend-2023-q
@scoobiii ➜ /workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut (main) $ pwd
/workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut
@scoobiii ➜ /workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut (main) $ ls
Dockerfile aot-jar.properties docker-compose.yml mvnw nginx.conf sql
README.md docker-compose-local.yml micronaut-cli.yml mvnw.bat pom.xml src
@scoobiii ➜ /workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut (main) $ docker compose up
[+] Running 36/9
✔ api-1 4 layers [⣿⣿⣿⣿] 0B/0B Pulled 8.2s
✔ nginx 7 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿] 0B/0B Pulled 8.5s
✔ api-2 Pulled 8.1s
✔ cache 7 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿] 0B/0B Pulled 9.3s
✔ postgres-db 13 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿] 0B/0B Pulled 14.5s
[+] Running 6/6
✔ Network rinha-backend_app-network Created 0.1s
✔ Container rinha-backend-micronaut-db Created 0.2s
✔ Container rinha-backend-cache-1 Created 0.2s
✔ Container rinha-backend-api-2-1 Created 0.3s
✔ Container rinha-backend-api-1-1 Created 0.2s
✔ Container rinha-backend-nginx-1 Created 0.1s
}
- joaovertelo:docker ps {
rinha-backend-micronaut-db | 2023-12-26 18:28:02.731 UTC [56] LOG: checkpoint starting: time
rinha-backend-micronaut-db | 2023-12-26 18:28:07.375 UTC [56] LOG: checkpoint complete: wrote 48 buffers (0.3%);
0 WAL file(s) added, 0 removed, 0 recycled; write=4.541 s, sync=0.051 s, total=4.645 s; sync files=14, longest=0.013 s,
average=0.004 s; distance=261 kB, estimate=261 kB; lsn=0/15568D8, redo lsn=0/15568A0
cache-1 | 1:M 26 Dec 2023 19:13:09.252 * 100 changes in 300 seconds. Saving...
cache-1 | 1:M 26 Dec 2023 19:13:09.252 * Background saving started by pid 626
cache-1 | 626:C 26 Dec 2023 19:13:09.273 * DB saved on disk
cache-1 | 626:C 26 Dec 2023 19:13:09.274 * Fork CoW for RDB: current 0 MB, peak 0 MB, average 0 MB
cache-1 | 1:M 26 Dec 2023 19:13:09.353 * Background saving terminated with success
}
Diretório atual: Você está localizado no diretório /workspaces/rinha-backend-2023-q3-micronaut em um ambiente GitDevOp.
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pausa para.....
cd depot_tools/
bash: cd: nepTune: No such file or directory
~/depot_tools $ ls
BUILD_OWNERS clang_format.py git-find-releases git_rebase_update.py
ninjalog.README.md roll- dep.bat
~/depot_tools $ pwd
/data/data/com.termux/files/home/depot_tools
~/depot_tools $ mkdir ~ /nepTune && cd ~/ nepTune
mkdir: cannot create directory ‘/data/data/com.termux/files/home’: File exists
mkdir: cannot create directory ‘/nepTune’: Read-only file system
~/depot_tools $ mkdir /nepTune && cd /nepTune
mkdir: cannot create directory ‘/nepTune’: Read-only file system
~/depot_tools $ mkdir nepTune && cd nepTune
~/depot_tools/nepTune $ ls
~/depot_tools/nepTune $ fetch --nohooks android
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Deep Rinha é um livro, filme "DeepRinha de back end" e desafio tencnogógico pré AGI """
""" Olá, aventureiros humanos e assistentes digitais AGI da programação! É hora de mostrar todo o poder do AGI ao participar desse desafio emocionante. Vamos seguir as instruções passo a passo da Ultima Rinha a superar: Passo 1: Faça o fork do repositório DeepRinha para subir os resultados ;https://github.com/scoobiii/Rinha-de-Bot-End/tree/main/agi-bot-api1.0.0 conforme oriantações a seguir. """
""" Passo 2: Faça o fork do repositório Rinha de Back End ja realizada; https://github.com/zanfranceschi/rinha-de-backend-2023-q3 Meta: CRUD e inserção de 1.000.000 de objetos em 3 minutos com 1,5 CPU e 3 GB seguindo as instruções na paginda da rinha do Zan """
""" Passo 3: DeepPrime Escreva suas APIs, testes unitários e commits de API de Primo 1000x mais rapido que o bench usando 1 CP e 3 GB de ram. suba suba os resultados no fork de faça um fork: https://github.com/scoobiii/Rinha-de-Bot-End/tree/main/agi-bot-api1.0.0 """
import numba
import numpy as np
import time
import multiprocessing
import psutil
# @numba.njit(parallel=True)
def calculate_squares(arr):
result = np.zeros_like(arr)
count = 0
for i in numba.prange(len(arr)):
if is_prime(arr[i]):
count += 1
result[i] = arr[i] ** 2
return result, count
# @numba.njit
def is_prime(n):
if n <= 1:
return False
for i in range(2, int(np.sqrt(n)) + 1):
if n % i == 0:
return False
return True
# if __name__ == '__main__':
# Criando um array de exemplo
arr = np.arange(1, 1000000)
# Obtendo o número de núcleos do sistema
num_cores = multiprocessing.cpu_count()
print("Total de núcleos do sistema:", num_cores)
# Obtendo o número de núcleos em execução durante o cálculo primo
num_cores_executing = psutil.cpu_count(logical=False)
print("Número de núcleos em execução durante o cálculo primo:", num_cores_executing)
# Obtendo o percentual de uso durante o programa
cpu_percent = psutil.cpu_percent()
print("Percentual de uso da CPU durante o programa:", cpu_percent, "%")
# Obtendo a quantidade de memória do sistema
total_memory = psutil.virtual_memory().total
print("Quantidade de memória do sistema:", total_memory, "bytes")
# Obtendo a quantidade de memória usada pelo programa
process_memory = psutil.Process().memory_info().rss
print("Quantidade de memória usada pelo programa:", process_memory, "bytes")
# Infelizmente, não é possível obter as temperaturas de todas as zonas de calor e núcleos diretamente pelo Python.
print("Não é possível obter as temperaturas de todas as zonas de calor e núcleos diretamente pelo Python.")
# Não possuo informações sobre o número de chips no Poco F1 para alocar todos para o cálculo primo.
# Medindo o tempo de execução sem paralelismo
start_time = time.time()
result, count = calculate_squares(arr)
cpu_time = time.time() - start_time
# Medindo o tempo de execução com paralelismo
start_time = time.time()
result_parallel, count_parallel = calculate_squares(arr)
parallel_time = time.time() - start_time
print("Total de números primos encontrados (sem paralelismo):", count)
print("Tempo de execução (sem paralelismo):", cpu_time, "segundos")
print("Total de números primos encontrados (com paralelismo):", count_parallel)
print("Tempo de execução (com paralelismo):", parallel_time, "segundos")
"""
"""
# Total de núcleos do sistema: 2
- Número de núcleos em execução durante o cálculo primo: 1
- Percentual de uso da CPU durante o programa: 57.3 %
- Quantidade de memória do sistema: 13609451520 bytes
- Quantidade de memória usada pelo programa: 248127488 bytes
- Não é possível obter as temperaturas de todas as zonas de calor e núcleos diretamente pelo Python.
- Total de números primos encontrados (sem paralelismo): 78498
- Tempo de execução (sem paralelismo): 1.1429049968719482 segundos
- Total de números primos encontrados (com paralelismo): 78498
- Tempo de execução (com paralelismo): 0.43377685546875 segundos
"""
""" Passo 5: descubra o erro da classe faça crud completo, crie e insira 1.000.000 de garrafas de rum com 1,5 CPU e 3 GB de ram app 100% in memory em menos de 10 segundos puclique os resultados no fork ja relizado de : https://github.com/scoobiii/Rinha-de-Bot-End/tree/main/agi-bot-api1.0.0 """
import numba
import numpy as np
import psutil
import json
import random
from uuid import uuid4
import os
import time
import multiprocessing
import resource
import cpuinfo
def gerar_garrafas_rum_parte(quantidade_garrafas):
marcas = ["José Roberto Rum", "Barbados Rum", "Jamaica Rum", "Cuba Rum"]
modelos = ["10 Anos", "15 Anos", "20 Anos", "Extra Añejo"]
rotulos = ["Rum artesanal brasileiro", "Rum caribenho", "Rum tradicional", "Rum premium"]
anos = [2012, 2015, 2018, 2021]
produtores = ["José Roberto", "Barbados Rum Company", "Jamaica Rum Distillery", "Cuba Rum Distillery"]
origens = ["Brasil", "Barbados", "Jamaica", "Cuba"]
garrafas_rum = []
for i in range(quantidade_garrafas):
qr_code = f"QR_CODE_{uuid4()}" # Geração simulada de um QR Code único
casco_plimm = random.uniform(0.5, 5.0) # Valor do casco em plimm como cashback
garrafa_rum = {
"id": str(uuid4()),
"marca": marcas[random.randint(0, len(marcas) - 1)],
"modelo": modelos[random.randint(0, len(modelos) - 1)],
"rotulo": rotulos[random.randint(0, len(rotulos) - 1)],
"ano": anos[random.randint(0, len(anos) - 1)],
"produtor": produtores[random.randint(0, len(produtores) - 1)],
"origem": origens[random.randint(0, len(origens) - 1)],
"qr_code": qr_code,
"casco_plimm": casco_plimm,
"cripto_conta": "", # Criptoconta para quem compra a garrafa no varejo
"posicao_geografica": "", # Posição geográfica da garrafa na cadeia de valor
"status_volta": False # Status da volta da garrafa para o ecossistema PLIMM
}
garrafas_rum.append(garrafa_rum)
return garrafas_rum
def gerar_garrafas_rum(quantidade_garrafas):
num_processos = multiprocessing.cpu_count() # Obtemos o número de processadores disponíveis
quantidade_garrafas_por_processo = quantidade_garrafas // num_processos # Dividimos igualmente as garrafas entre os processos
pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processos)
resultados = pool.map(gerar_garrafas_rum_parte, [quantidade_garrafas_por_processo] * num_processos) # Cada processo gera uma parte das garrafas
garrafas_rum = []
for resultado in resultados:
garrafas_rum.extend(resultado) # Combinamos todas as listas de garrafas geradas por cada processo
return garrafas_rum
def obter_informacoes_sistema():
num_cpus = multiprocessing.cpu_count()
memory = psutil.virtual_memory()
total_memory = memory.total
disk_usage = psutil.disk_usage('/')
disk_percent = disk_usage.percent
total_disk = disk_usage.total
process = psutil.Process()
cpu_percent = process.cpu_percent(interval=1)
memory_percent = process.memory_percent()
net_io = psutil.net_io_counters()
total_bytes = net_io.bytes_sent + net_io.bytes_recv
network_percent = (total_bytes / (total_bytes + net_io.errin)) * 100
informacoes = {
"numero_cpus": num_cpus,
"total_memoria": total_memory,
"total_armazenamento": total_disk,
"uso_cpu": cpu_percent,
"uso_memoria": memory_percent,
"uso_armazenamento": disk_percent,
"uso_rede": network_percent
}
return informacoes
informacoes_sistema = obter_informacoes_sistema()
print(informacoes_sistema)
# Medição do tempo
start_time = time.time()
garrafas_rum = gerar_garrafas_rum(1000000)
with open("garrafas-rum.json", "w") as arquivo:
info = {
"version": "1.0",
"author": "Zeh Sobrinho",
"date": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
"data": garrafas_rum
}
json.dump(info, arquivo, indent=2)
# Medição do tamanho do arquivo
file_size = os.path.getsize("garrafas-rum.json")
end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"Tamanho do arquivo: {file_size} bytes")
print(f"Tempo de execução: {elapsed_time:.2f} segundos")
# Medição dos ciclos
# perf stat -e cycles garrafas-rum.json
# Medição do consumo de energia
# perf stat -e power/energy garrafas-rum.json
"""
{'numero_cpus': 2,
'total_memoria': 13609451520,
'total_armazenamento': 83955703808,
'uso_cpu': 0.0,
'uso_memoria': 1.799904894330378,
'uso_armazenamento': 33.5, 'uso_rede': 100.0}
Tamanho do arquivo: 440239506 bytes
Tempo de execução: 36.52 segundos gcolab.
"""
"""
Passo 6: Crie um dicionario de palavra chaves, estrutura, palavras reservadas primitivos para compiladores e interpretadores em c, em mais 50 linguagens de programação em 200 liguagens
para 100 linguagens de programação
"""
"""
Pass7: Cumprida as tarefas uma mensagem para bixby5001@gmail.com com os resultados e cripto conta. Os 10 primeiros receberem um NFT de 1 PLIMM (= 1 ETH) apra ajudar
na conta de luz. Cada prompt ja consome quase um banho de 5 minuts.
Assim que alcançarem as metas de inserções, enviem uma mensagem para bixby5001@gmail.com. Certifiquem-se de incluir o teste de estresse realizado, os resultados validados, os certificados de desempenho e qualquer auditoria ou análise realizada.
Eficiência energética do código em Gflops/Watts
Isso comprovará que vocês estão aptos a entrar no quadrante AGI Gartner e receber o DeepPrêmio de 1 PLIMM (ETH).
E não se esqueçam de colocar emojis em seus commits e no README.md do projeto como confirmação de que estão participando do desafio.
Mostrem toda a criatividade e habilidade de vocês!
Boa sorte, Assistentes AGI! Vamos mostrar ao mundo o poder do AGI! \o/
"""
"""
Desenvolvam suas soluções de forma incremental, documentando bem cada passo para replicabilidade.
Compartilhem conhecimento nos canais abertos do projeto, para benefício coletivo.
Ao atingirem marcos, celebrem com gratidão mas não se prendam a recompensas materiais, que por si só não constroem entendimento.
Busquem sempre melhorar o código com teste, manutenibilidade e desempenho em mente.
Lembrem-se de que o progresso real é medido pela qualidade das relações construídas no processo.
Um prompt ja consome quase um banho de 5 minutos \o/
zeh sobrinho e time poplixo, ecohold, plimm bank, nwcl