ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰਲੇਖਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਵਿਅਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੇ ਊਨਤੀ ਲਈ ਪੰਜਾਬੀ ਗਾਈਡ

ਆਧੁਨਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਾਮਯਾਬੀ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੰਬੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਾਲਾ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰਲੇਖਨ, ਵਿਸ਼ਲੈਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਦੇ ਸੀਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਹਤੀਚ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਵਿੱਚ ਊਪਰੇਖਨ ਇਕੁਤ ਕੀਮਤ, ਅਤੇ ਆਮ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਹੱਲ-ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਮੈਰੀਆਡੀਬੀ, PostgreSQL, WordPress, Docker ਜਾਂ Kubernetes ਵਰਗੀਆਂ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਨਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਤੀ, ਖਪਤ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ-ਆਪਭਾਸ਼ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰਲੇਖਨ - ਪਹਿਲਾ ਜਾਣੂ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਤੈਅ ਕੰਮ-ਭਾਰ ਹੇਠ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਚਲਦਾ ਹੈ। ਊਪਰੇਖਨ — ਇਸਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੰਮ — ਪਹੁੰਚ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਆਮ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਉਮੀਦ ਵਧ ਚੁਕੀ ਹੈ। 'ਚੁੱਕ-ਚੁੱਕ ਦੀ ਐਪ', ਕਮਜ਼ੋਰ ਯੂਜ਼ਰ-ਤਜਰਬਾ ਜਾਂ ਵਿਕਰੀ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿਚ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰੇਖਨ ਕਵਾਲਿਟੀ ਲਈ ਸੰਕਲਪ ਹੈ।

ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰੇਖਨ ਕੌਡ-ਗਤੀ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ CPU, ਮੈਮੋਰੀ, ਡਿਸ਼ਕ I/O ਨੂੰ ਸਿਧਾ ਕਰਕੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਐਬਲ-ਯੂਜ਼ ਹੁੰਦਾ, ਹੋਰ ਨਾਲ ਸਮੇਂ (energy) ਦੀ ਬਚਤ ਵੀ ਹੁੰਦੀ। ਠੀਕ ਊਪਰੇਖਨ ਰਾਹੀਂ, ਆਪਣੇ ਐਪ ਜਾਂ ਸਾਈਟ ਨੂੰ "ਚੁਸਤ", ਯੂਜ਼ਰ-ਦੋਸਤ ਹੋਣ ਜਾਂ ਮੁਮਕਿਨ ਬਣਾਵਾ।

ਊਪਰੇਖਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਹਾਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ — ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਕਮਜ਼ੋਰ, ਕਿਥੇ bottleneck, ਕਿਹੜੀ ਖਪਤ ਵਿਅ Wasteful? ਇਸ ਪਤਰ ਤੇ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਟੂਲ ਵਰਤੋ। Live profiling ਰਾਹੀਂ, ਸਮੱਸਿਆ ਸੂਤ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤੇ ਡਿਫਰੈਂਟ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਚ ਪਰਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਹੇਠਾਂ, ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰੇਖਨ ਚੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ:

ਖ਼ਾਸ ਚੀਜ਼ਾ

• ਧਰਮ-ਜੋਰ ਅਲਗੋਰਿਦਮ: ਰੀ-ਇਨਵੈਂਟ ਨਾ ਕਰੋ — optimized algorithms ਲੱਭੋ।
• ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਸਟਰਕਚਰ: ਲੱਭਣ-ਪਰੈਸ਼ਾਨੀ ਲਈ Hash Table, Tree, ਵਗੈਰਾ।
• ਦੀਕ-ਸੰਭਾਲ Sorgu: Slow queries ਨੂੰ optimize ਕਰੋ।
• Caching: Hot data ਨੂੰ cache 'ਚ ਰੱਖੋ।
• Asynchronous: ਲੰਮੀ Processes async ਬਣਾਓ, GUI ਨਾ Hang ਹੋਵੇ।
• ਕੋਡ ਟੂਟ-ਫੂਟ: Duplicate code ਹਟਾਓ, readability-ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਵਾਧਾ।
• Resource Management: Memory leak ਰੋਕੋ, efficient resource use.

ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰੇਖਨ ਨੇ ਚੁਸਤਮਤ ਭਿੰਨ ਸਫ਼ਰ; ਯੂਜ਼ ਦੀ ਸਾਰੀ ਲਾਈਫਚੀਕਲ ਵਿੱਚ ਐਪ ਤੇ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਧਾਉਣਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। Optimization ਇਕ ongoing process — "ਬਸ੍ਹ ਇਕ ਵਾਰ optimize" ਨਹੀਂ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ... ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੂਚਕ ਤੇ SEO ਯੋਗ local ਲਹਿਜ਼ਾ ਚ ਬਣਿਆ ਹਿੱਸਾ! ਹੁਣ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ (ਅਸਲ ਟੈਸਟ ਤੇ ਮਾਪਦੰਡ) ਤਕ:

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੈਸ਼ਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੈਸ਼ਣ — live ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਚ' ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ, ਬਟਨੈਕ ਤੇ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ, proactive optimization ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹੋ।

ਹਵਾੜਾ ਚੁੱਕੋ; ਜਿਵੇਂ — CPU, ਮੈਮੋਰੀ, disk I/O, latency, network delays — ਇਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਫ਼ੱਸ-ਮਿੰਟ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਕੇ, early-stage ਤੇ bottlenecks ਲੱਭੋ।

ਟੈਸਟ ਤਰੀਕੇ

ਵੱਖ ਵੱਖ test ਦੀਆਂ ਤਰੀਕਾਂ: load testing, stress testing, endurance testing; ਇਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ, system ਦੀ ਹੱਦ, flaw ਤੇ stability ਕਿੰਨੀ ਸੂਚਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

ਹਰ test ਦਾ ਆਪਣੇ-purpose — as per system or user need — optimize; example: e-commerce ਵੱਲ spike-traffic stress test, SaaS ਲਈ endurance test। Real-user simulation tests system ਦਾ "ਅਸਲ" ਰਵੱਈਆ ਵਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਨਿਰੀਖਣ + future-proofing ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਤ-ਨਾਤਾ ਹੈ।

ਪਰ ਦੂਸਰੇ ਕਦਮ:

1. ਹੋਸਲੇ ਤੇ ਲਕਸਰ ਨਿਯਤ ਕਰੋ — target, limit.
2. ਲੋੜੀਂਦਾ test environment ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
3. Performance metrics define ਕਰੋ।
4. Test scenarios build ਕਰੋ।
5. Tests ਰਾਹੀਂ data collect ਕਰੋ।
6. Analyze, bottlenecks ਲੱਭੋ।
7. Optimization ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੇ implement ਕਰੋ।

ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਮਾਪਦੰਡ

Vitals: response time, throughput, error rates, consumption; ਇਹਨਾਂ ਮਾਂਦੇ ਤੁਹਾਡੀ system's health, efficiency ਸੀਧਾ define ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Regular monitoring ਨਾਲ ਜੋ flaw early ਸਿੱਧਾ optimize ਹੋਵੇ।

Profile tool: code src-spot ਲੱਭਣ, monitoring tool: live data, alerting, anomaly-detection; ਇਹ optimization ਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਹੋਰ exact ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

Effective ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸੂਚਕ ਚੋਣ ਤੋਂ, ਪਰਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਪਾਇਆਂ, live monitoring — three pillar; ਇਸ process ਨਾਲ system quality, user-tajurba, business benefit ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲ

Profile — code ਚ bottleneck, resource wastage, hot-spot section: ਹਥੀਕ, ਆਮ tool ਨਾਲ live analysis (JProfiler, Xdebug, py-spy, Visual Studio Profiler ਵਗੈਰਾ); developer ਨੂੰ "ਕੀ optimize ਕਰਨਾ?" ਦਾ roadmap ਦੇਂਦੇ ਹਨ।

Profile tool, CPU/Memory/I/O ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ live analyze ਕਰਦਾ; developer ਲਈ, "slow query", "memory hog", "wasteful object" fix ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ।

Top Profile Tool

• JProfiler
• VisualVM
• YourKit Java Profiler
• Xdebug
• New Relic
• Datadog

Profile results — optimized code, ਕਿਸ algorithm ਤੇ data structure suit ਕਰਦਾ; code practices ਕੀ wasteful?

ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਟੂਲ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ

Objectivity on hot spots: Profile tool ਨਾਲ developer guesswork ਦੇ ਥਾਂ live data ਰਾਹੀਂ optimize ਕਰdaa; workload effect, code section effect ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ click 'ਚ।

ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ

Profile tool run ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ, system 'ਤੇ ਇੱਕ particular overhead ਆ ਜਾਂਦਾ; heavy workload system 'ch result noise ਹੋ ਸਕਦਾ। ਸਹੀ interpretation ਲਈ technical experience ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ। Regular training ਅਤੇ experience ਨਾਲ ਹੀ full benefit।

Profile techniques/code ਚ live optimize; optimization ਦਾ base; system's stability + speed ਦਾ ਸੂਚਕ। ਐਸੇ ਲਈ, periodic profiling, continuous improvement, best practice।

ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਨਿਰੀਖਣ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ optimized live monitoring; CPU, Memory, Error rates, Response time — real-time ਡਾਟਾ — alerts, reporting, trend analysis, immediate response।

Live monitoring — issue detection + optimization; e.g. particular code block, optimization scope live; resource use, speed, reliability better — ਬਿਨਾਂ delay immediate fix।

Live monitoring steps

1. Tool deploy: Agent/server-ready setup
2. Metrics pick: CPU, Memory, Response, etc.
3. Alert threshold: Critical value alerting
4. Data collection: continuous trending & anomaly
5. Immediate action: detected issue instant fix
6. Report & improvement: periodic report, improvement plan

Proactive live monitoring — developer ਕਿਵੇਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ constantly optimize ਕਰ ਸਕਦਾ? User satisfaction, cost-saving, business edge। Distributed/cloud/microservice: live monitoring ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਜ਼ਮੀ।

ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰੇਖਨ

Development stage optimization: ਗਤੀ, efficiency ਤੇ consumption; user experience, ਲਾਗਤ, product-value; ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਹਰ stage — code, database, infrastructure, network optimization (indexing, caching, compression, pooling, memory management); faster response, less resource, scalable user count।

Best practices

• Avoid premature optimization: Only optimize when bottleneck is confirmed
• Profiling use: Hotspot, bottleneck detect
• Metrics match: Before After comparison
• Clean code: Better optimization
• Test automation: Continuous CI/CD performance check
• Best data structure: Match need

Optimization — ongoing; new features, infra changes, user surge — always performance re-evaluate। Developer teams: continuous know-how, best practice keep-up।

Optimization, speed alone nahi; usable, stable, scalable code ਬਿਨਾਂ waste।

Development-stage optimization — app success; right tech/tool — better speed, satisfaction, competition; monitoring + improvement for ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ maximum।

ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਮੁੱਦੇ – ਹੱਲ

Hard-hitting issue: productivity drop, user experience flaw — performance fix critical! ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ optimization — practical, scalable fixes; proper issue detect, profiling, monitoring — bottleneck fix; optimize query, drop unneeded loops, fix memory, async, refactor; caching for quick hit data।

Refactoring: clearer, modular code — less error, better performance। Caching: repetitive data quick access।

ਇੰਤਜ਼ਾਮਤ ਹੱਲ

• Optimize DB queries
• Simplify unnecessary loops, logic
• Better Memory management (leak prevention)
• Async process for main thread unblocking
• Caching for frequent data
• code refactor — readable, modular, scalable

Continuous monitoring/testing — fix impact measure, new issue avoid; user feedback — live experience based improvement (never ignore)।

Performance Issues & Solutions

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਲਈ ਟੈਸਟ ਸਟ੍ਰੈਟੀਜੀਆਂ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ optimization — early problem detect, fix; cost cut, go-to-market speed-up; load, stress, endurance, spike test — issue reveal, bottleneck catch।

Right testing: project need, traffic/load profile — eg. e-commerce load/stress, SaaS endurance। Actual user scenario simulate — meaningful result।

Testing Steps

1. Performance targets: Measurable goal
2. Test environment: Mirror production
3. Test scenario: Real user behaviour
4. Test data: Realistic, relevant
5. Automation: CI/CD triggered tests
6. Result analysis: Bottleneck find

Automation — effective, fast; integrate into CI/CD; every code change — instant performance feedback। Early problem detect, fix guaranteed।

ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ – ਪ੍ਰਬੰਧ

Effective management: planning, resource, execution, analysis, reporting; Regular review, improvement — test quality support। Test environment/data security — key!

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ increase: solid, managed test strategies — high quality, user-friendly apps। Performance testing: not just defect reveal, future scalability check too।

ਕੋਡ ਵਧੀਆ ਕਰਨਾ ਤੇ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਦਾ ਵਾਧਾ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ boost; code improvement, speed increase, better resource use, superior UX। Optimize algorithms, data structures, unnecessary computation avoid, profiling tool to locate real problem। Loop simplification, query optimization, memory fix ਕਰਨਾ ਪੂਰਾ।

Always verify optimization — extensive unit/integration/performance testing; no side-impact on system behaviour।

Optimization Skills

• Algorithm tuning
• Correct Data struct selection
• Loop optimization
• Memory management
• Parallel/async processing
• ਕੈਸ਼ਿੰਗ

Code improvement — ongoing process, proper tool/technique, better UX, efficient system; benefit/impact evaluation mandatory for each optimization.

ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਟੇਪ ਵਿੱਚ ਖ਼ਾਸ ਜਾਂਚ

Development step decisions define ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ; Architecture, code, DB design, caching, hardware — performance focus mandatory। Early flagging — later expensive issues avoid; performance by design.

Beyond code; DB schema, network strategy, infra — teamwork + expertise — continuous performance test/improve; tool — CI/CD auto test, code analysis tool for flaw detection; correct tool use — quality plus speed.

Key Considerations

• Tech selection — purpose-fit
• Efficient data structure and logic
• Effective caching strategy
• Async logic for long ops
• DB optimization for query/schema
• Error handling + logging for speedy fix

Code/tool/CI/CD — live, automated performance testing and analysis; Always monitor, improve post-deployment for sustained speed and user satisfaction।

ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਊਪਰੇਖਨ – ਨਤੀਜੇ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ optimization — not just speed, but user-friendliness, cost-cut, competition edge; periodic analysis, profiling and live monitoring — optimize, bottleneck fix, example: DB indexing, leak resolve, async, caching:

Action Steps

1. Periodic DB index review/update
2. Remove memory waste/leaks
3. Critical code sections re-check + optimize
4. Caching use
5. Async process for interface speed
6. Multi stage performance testing

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ optimization — constant process; app grow, infra change, new features — regular performance checkup, optimize mandatory; longevity and user happiness guaranteed.

ਆਮ ਸਵਾਲ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ optimization ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੇ ਕਿਸ ਬਿਜ਼ਨਸ benefit?

Faster app = better user, lower cost, less waste, higher sales; competition, happy user, lower operational cost.

Performance analysis basic steps ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ?

Detect, measure key metrics, identify bottlenecks, fix; each step — accurate targeting, system health, actual fixing.

Profiling types ਤੇ ਕਿਹੜਾ technique ਕਿੱਥੇ?

CPU profiling (processor), Memory profiling (RAM), I/O profiling (disk/network); choose as per problem, fix accordingly.

Real-time monitoring process, tool?

Live check with Prometheus, Grafana, Dynatrace: CPU, memory, response, error — detect, alert, fix instantly.

Development-stage optimization: Start & when to focus?

From design stage — algorithm/architecture/data structure — at code writing, test — early problem catch, fix.

Common performance problems + fix?

Slow queries, leak, loops, poor logic; fix with query optimization, better memory management, good algorithm, caching.

Test strategies for performance ਤੇ result evaluation?

Load, stress, endurance test; check threshold, response, error — result compare, bottleneck locate, fix.

Code optimization basic principles, techniques?

Remove unneeded work, optimize loops, right data structure, better algorithms; inline functions, loop unroll, caching — improve speed.