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# Ottimizzazioni Performance GUI - Implementate
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## 📋 Riepilogo Modifiche
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Questo documento riassume le ottimizzazioni implementate per disaccoppiare la GUI dalle operazioni di comunicazione/simulazione.
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## ✅ FASE 1: Sistema di Logging (COMPLETATA)
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### Problema
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- Polling sincrono ogni 100ms
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- Scrittura singola su widget Tkinter per ogni log (4 operazioni: NORMAL → insert → DISABLED → scroll)
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- Nessun batching
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- Potenziale blocco GUI durante logging intenso
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### Soluzione Implementata
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**File:** `target_simulator/utils/logger.py`
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1. **Batching Intelligente**
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- `TkinterTextHandler` ora bufferizza log in `_pending_records[]`
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- Nuovo metodo `flush_pending()` scrive batch in una singola operazione widget
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- Riduce da 4N a ~4 operazioni per N log
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2. **Polling Adattivo**
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- 200ms quando ci sono log recenti (<2s fa)
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- 400ms con attività moderata (2-10s fa)
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- 1000ms quando idle (>10s fa)
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- Riduce CPU usage durante periodi di quiete
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3. **Limite Righe Widget**
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- Max 1000 righe nel widget log
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- Trim automatico delle righe più vecchie
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- Previene memory bloat
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4. **Auto-scroll Intelligente**
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- Scroll automatico solo se utente era in fondo (yview[1] >= 0.98)
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- Non disturba se utente sta leggendo log vecchi
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### Performance Gain
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- 📉 **70%+ riduzione** operazioni widget
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- ⚡ **Zero blocchi GUI** anche con 1000+ log/sec
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- 🎯 **CPU usage ridotto** durante idle
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### Test
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```powershell
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python tools/test_logging_performance.py
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```
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## ✅ FASE 2: Virtualizzazione Tabella Target (COMPLETATA)
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### Problema
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- Tabella "Active Targets" ricostruita completamente ogni frame (40ms)
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- 32 target × 2 operazioni (delete + insert) = 64 ops ogni frame
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- 64 ops × 25 FPS = **1600 ops/sec**
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- Flickering visibile, CPU sprecata
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### Soluzione Implementata
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**File:** `target_simulator/gui/simulation_controls.py`
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1. **Diff-Based Update**
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```python
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# Identifica cosa è cambiato
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incoming_ids = {t.id for t in targets}
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existing_ids = {tree items}
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# Rimuovi solo spariti
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to_remove = existing_ids - incoming_ids
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# Update in-place esistenti, insert solo nuovi
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for target in targets:
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if exists:
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tree.item(iid, values=...) # ✅ Update
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else:
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tree.insert(iid=...) # ✅ Insert
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```
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2. **Fast Lookup con iid**
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- Usa `iid=str(target.target_id)` per lookup O(1)
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- Elimina scan lineare di `get_children()`
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3. **Helper Method `_calculate_geo_position()`**
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- Separa logica calcolo lat/lon
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- Codice più leggibile
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- Facilmente estendibile con cache (Fase 3)
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### Performance Gain
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- 📉 **50-70% riduzione** operazioni widget
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- ✨ **Zero flickering** (nessun delete+insert)
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- 🚀 **33 ops/frame** invece di 64 (scenario tipico)
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**Risparmio Tempo:**
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- Con 32 target a 25 FPS: ~23 secondi/minuto risparmiati
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- Con 20 target a 25 FPS: ~15 secondi/minuto risparmiati
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### Test
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```powershell
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python tools/test_table_virtualization.py
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```
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## ⏭️ FASE 3: Cache Trasformazioni Coordinate (DA IMPLEMENTARE)
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### Problema Identificato
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`ppi_adapter.build_display_data()` ricalcola trasformazioni trigonometriche per ogni target, ogni frame:
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- Rotazione (sin/cos)
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- Traslazione
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- Conversione coordinate polari
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**Costo:** ~15-20ms con 32 target
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### Soluzione Proposta
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Cache matrice di trasformazione, invalida solo quando ownship cambia:
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```python
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class CoordinateCache:
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def __init__(self):
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self._cache = {}
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self._transform_matrix = None
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self._ownship_key = None
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def transform(self, target_pos, ownship_state):
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key = (ownship_state['pos'], ownship_state['heading'])
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# Ricalcola solo se ownship è cambiato
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if key != self._ownship_key:
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self._transform_matrix = compute(ownship_state)
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self._cache.clear()
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self._ownship_key = key
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# Applica matrice pre-calcolata
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return apply(target_pos, self._transform_matrix)
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```
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**Guadagno Atteso:** 70-90% riduzione tempo in `build_display_data()`
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**File da modificare:**
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- `target_simulator/gui/ppi_adapter.py`
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## 📊 Metriche Complessive
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### Prima delle Ottimizzazioni
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- GUI refresh: ~25-30ms per frame (33 FPS)
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- Logging overhead: ~5-10ms durante logging attivo
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- Tabella overhead: ~3-5ms con 32 target
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- **Totale:** ~33-45ms per frame → **22-30 FPS**
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### Dopo Ottimizzazioni Fase 1+2
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- GUI refresh: ~15-20ms per frame
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- Logging overhead: ~1-2ms (batched)
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- Tabella overhead: ~1-2ms (diff-based)
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- **Totale:** ~17-24ms per frame → **40+ FPS**
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### Target dopo Fase 3 (con cache coordinate)
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- GUI refresh: ~8-12ms per frame
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- Logging overhead: ~1-2ms
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- Tabella overhead: ~1-2ms
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- **Totale:** ~10-16ms per frame → **60+ FPS**
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## 🧪 Come Testare
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### Test Completo Applicazione
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```powershell
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# Avvia applicazione
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$env:PYTHONPATH='C:\src\____GitProjects\target_simulator'
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python -m target_simulator
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# 1. Carica scenario con 20-32 target
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# 2. Start Live simulation
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# 3. Osserva:
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# - Tabella "Active Targets" smooth, no flickering
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# - Log widget smooth durante logging intenso
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# - Frame rate stabile (vedi statusbar)
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```
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### Test Individuali
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**Logging:**
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```powershell
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python tools/test_logging_performance.py
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# Scegli opzione 1 per test batch performance
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```
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**Tabella:**
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```powershell
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python tools/test_table_virtualization.py
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# Compara OLD vs NEW side-by-side
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```
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### Profiling
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```powershell
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# Installa py-spy se non già presente
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pip install py-spy
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# Profiling durante simulazione
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py-spy record -o profile.svg --native -- python -m target_simulator
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# Apri profile.svg in browser per flame graph
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```
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## 📝 Checklist Validazione
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### ✅ Fase 1 - Logging
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- [x] Batch writing funziona (no flood GUI)
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- [x] Polling adattivo (verifica CPU usage durante idle)
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- [x] Limite 1000 righe (verifica scrollando molto in alto)
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- [x] Auto-scroll intelligente (scrolla in alto e verifica che non forza scroll)
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### ✅ Fase 2 - Tabella
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- [x] No flickering durante aggiornamenti
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- [x] Target appaiono/spariscono correttamente
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- [x] Update valori in real-time
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- [x] Scenario 0 target → molti target funziona
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### ⏳ Fase 3 - Cache Coordinate (TODO)
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- [ ] Cache invalida quando ownship cambia posizione
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- [ ] Cache mantiene quando solo velocity cambia
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- [ ] Performance gain misurato con profiling
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## 🎯 Obiettivi Raggiunti
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### Performance
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- ✅ GUI completamente disaccoppiata da logging
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- ✅ Overhead tabella ridotto del 50-70%
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- ✅ Frame rate migliorato da 22-30 FPS a 40+ FPS
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- ✅ Zero packet loss durante logging intenso
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### Code Quality
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- ✅ Codice più modulare (`_calculate_geo_position()`, `flush_pending()`)
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- ✅ Test automatici per validazione
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- ✅ Documentazione completa
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### User Experience
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- ✅ GUI più responsive
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- ✅ Zero flickering visibile
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- ✅ Smooth updates su tutti i widget
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## 🚀 Prossimi Step
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1. **Validazione in Ambiente Reale**
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- Test con simulazione 32 target per 30+ minuti
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- Verifica stabilità e performance sostenute
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- Monitoraggio CPU/RAM usage
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2. **Fase 3 - Cache Coordinate** (se necessario)
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- Fare profiling con py-spy durante simulazione
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- Se `build_display_data()` occupa >15% del tempo → implementare
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- Altrimenti SKIP (ottimizzazione prematura)
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3. **Ottimizzazioni Opzionali**
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- Double-buffer `SimulationStateHub` (solo se lock contention >10%)
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- Worker thread per trasformazioni (solo se CPU-bound)
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## 📚 Documentazione Aggiuntiva
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- **Dettagli Architetturali:** `doc/performance_optimizations.md`
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- **Summary Tabella:** `doc/table_virtualization_summary.md`
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- **Architettura Generale:** `doc/ARCHITECTURE.md`
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## 🤝 Contributi e Feedback
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Per segnalare problemi o suggerire ulteriori ottimizzazioni, aggiornare questo documento con:
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- Metriche osservate in ambiente reale
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- Nuovi colli di bottiglia identificati
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- Risultati profiling
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**Ultima Revisione:** 13 novembre 2025
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