Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : Performance
Lorsque la mémorisation de React tourne mal : pourquoi moins de rendus ont ralenti l’application.
Lorsque la mémorisation de React a des effets néfastes : memo, useMemo et useCallback ont ajouté des coûts et des closures obsolètes à une page volumineuse. Déplacer l’état et analyser le flux ont résolu le problème.
13 min de lectureTypeScript 7 et le port Go : des compilations plus rapides, une meilleure gestion de la mémoire et des retours en temps réel depuis l’éditeur.
TypeScript 7 remplace le compilateur par un moteur natif Go. Des compilations en parallèle, une consommation de mémoire réduite, un nouveau serveur de langage, ainsi que des précautions à prendre avant la migration.
8 min de lectureCombien de requêtes un serveur Node.js peut-il vraiment gérer ?
Combien de requêtes un serveur Node.js peut-il vraiment gérer ? Tests de charge avec Express sur Heroku et AWS par rapport à Django, une estimation de capacité de 40 000 requêtes par seconde, et ce qui ralentit les API.
6 min de lectureHuit corrections de rendu React qui réduisent les re-renders de 80 % sans avoir à réécrire le code.
Commencez par le profilage, puis utilisez memo, useMemo, useCallback, les transitions, la virtualisation de liste, le splitage du code et des sélecteurs ciblés pour accélérer un grand tableau de bord React.
5 min de lectureNeuf façons d’accélérer les builds de développement et les bundles en production avec Next.js
Next.js plus rapide : utilisez Turbopack, évitez les fichiers barrel, séparez la vérification de types, maintenez les composants clients petits, chargez en différé les bibliothèques lourdes et réduisez les bundles de production.
4 min de lectureExécutez des LLM locaux sur un Mac avec MLX plutôt que le moteur llama.cpp par défaut.
Lorsque le MLX d’Apple surpasse llama.cpp pour les modèles de langage locaux sur Apple Silicon, avec des vitesses variables en fonction de la taille du modèle, trois façons de passer à Ollama, ainsi que les pièges à éviter.
5 min de lectureDéterminer pourquoi une requête Weaviate est lente grâce au profilage par étape
Le profilage des requêtes Weaviate fournit un détail du temps d’exécution étape par étape pour chaque réponse, ce qui permet d’identifier rapidement les filtres lents, les lectures sur disque, les recherches dans le graphe ou les recalculs.
5 min de lectureComparaison des quantifications vectorielles : Int8 contre binaire – taux de rappel et espace de stockage
Mesurer en quoi la quantification int8 et binaire modifient le taux de rappel et l’espace de stockage des embeddings, pourquoi la quantification binaire peut entraîner une perte d’information, et comment choisir un niveau de compression sûr.
4 min de lectureLes nœuds DOM ne sont pas la chaîne HTML que vous avez envoyée.
Le DOM n’est pas la chaîne HTML que vous avez envoyée. Les arbres de parsing, les NodeLists dynamiques et les reflows expliquent pourquoi une approche basée sur les chaînes de caractères échoue dans les interfaces utilisateur JavaScript et React.
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