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# Performance Optimizations - Target Simulator
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**Data:** 13 novembre 2025
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**Obiettivo:** Disaccoppiare GUI da comunicazione/simulazione per eliminare overhead e disallineamenti
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## Colli di Bottiglia Identificati
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### 1. **Sistema di Logging (RISOLTO)**
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**Problema:**
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- Polling sincrono ogni 100ms
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- Scrittura widget Tkinter ad ogni singolo log (3 operazioni: NORMAL → insert → DISABLED)
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- Nessun batching dei messaggi
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- Scroll automatico ad ogni log
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**Soluzione Implementata:**
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- ✅ **Batching intelligente:** buffer interno che accumula log e li scrive in un'unica operazione
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- ✅ **Polling adattivo:**
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- 200ms con attività recente
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- 400ms con attività moderata
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- 1000ms quando idle (>10s senza log)
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- ✅ **Limite righe:** max 1000 righe nel widget (previene memory bloat)
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- ✅ **Auto-scroll intelligente:** scroll automatico solo se utente era in fondo (non disturba se sta leggendo in alto)
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- ✅ **Batch size limit:** max 50 log processati per ciclo (previene freeze GUI durante log flooding)
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**Guadagno Atteso:** 60-80% riduzione overhead logging durante operazioni normali
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### 2. **GUI Refresh Loop**
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**Problema:**
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- `_gui_refresh_loop()` eseguito ogni 40ms (25 FPS)
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- `build_display_data()` esegue trasformazioni trigonometriche per ogni target, ogni frame
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- Aggiorna tabella target distruggendo/ricreando widget
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- Redraw completo canvas Matplotlib
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**Stato:** **DA IMPLEMENTARE**
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**Soluzioni Proposte (priorità decrescente):**
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#### A. Cache Trasformazioni Coordinate (PRIORITÀ ALTA)
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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 get_transformed_position(self, target_id, position, ownship_state):
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# Invalida cache solo se ownship cambia
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cache_key = (ownship_state['position'], ownship_state['heading'])
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if cache_key != self._ownship_key:
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self._transform_matrix = compute_matrix(ownship_state)
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self._cache.clear()
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self._ownship_key = cache_key
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# Usa matrice pre-calcolata
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if target_id not in self._cache:
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self._cache[target_id] = apply_matrix(position, self._transform_matrix)
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return self._cache[target_id]
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```
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**Guadagno Atteso:** 70-90% riduzione tempo in `build_display_data()`
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#### B. Virtualizzazione Tabella Target (PRIORITÀ MEDIA)
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Aggiornare solo righe modificate invece di ricreare tutto:
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```python
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def update_targets_table(self, targets):
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existing = {item.id for item in self.tree.get_children()}
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current = {t.target_id for t in targets}
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# Rimuovi solo target spariti
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for item_id in (existing - current):
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self.tree.delete(item_id)
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# Aggiorna o inserisci solo modificati
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for target in targets:
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if target.target_id in existing:
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self.tree.item(target.target_id, values=...) # UPDATE
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else:
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self.tree.insert(..., iid=target.target_id) # INSERT
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```
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**Guadagno Atteso:** 50-70% riduzione overhead aggiornamento UI
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#### C. Frame Rate Adattivo (PRIORITÀ BASSA)
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```python
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def _gui_refresh_loop(self):
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start = time.perf_counter()
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# ... operazioni GUI ...
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elapsed_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
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# Adatta frame rate al carico
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if elapsed_ms > 30:
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next_delay = 80 # 12 FPS sotto carico
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else:
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next_delay = 40 # 25 FPS normale
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```
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### 3. **SimulationStateHub Lock Contention**
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**Problema:**
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- Singolo `threading.Lock()` per tutte le operazioni
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- GUI, SimulationEngine, e thread UDP competono per lo stesso lock
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- Letture GUI possono bloccare scritture critiche (ricezione UDP)
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**Stato:** **DOCUMENTATO, DA IMPLEMENTARE SE NECESSARIO**
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**Soluzione Proposta:** Double-Buffering (implementare solo se profiling mostra contention)
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```python
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class SimulationStateHub:
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def __init__(self):
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self._write_buffer = {} # Thread sim/network scrivono qui
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self._read_buffer = {} # GUI legge da qui
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self._swap_lock = threading.Lock() # Lock minimale solo per swap
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def swap_buffers(self):
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"""Chiamato ogni 40ms da GUI thread prima di leggere"""
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with self._swap_lock: # Lock brevissimo (<1ms)
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self._read_buffer = dict(self._write_buffer) # Shallow copy
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def add_real_state(self, ...):
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# NESSUN LOCK - scrittura diretta non thread-safe ma veloce
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self._write_buffer[target_id] = state
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def get_target_history_for_gui(self, ...):
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# NESSUN LOCK - lettura da buffer dedicato
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return self._read_buffer.get(target_id)
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```
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**Trade-off:**
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- ✅ Zero contention tra GUI e comunicazione
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- ✅ Latenza visiva max 40ms (trascurabile)
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- ❌ Complessità maggiore
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- ❌ Memoria raddoppiata per dati target (trascurabile con 32 target)
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**Quando Implementare:** Solo se il profiling mostra >10% del tempo speso in attesa del lock
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## Metriche di Successo
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### Prima delle Ottimizzazioni (baseline)
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- [ ] Misurare tempo medio in `_gui_refresh_loop`
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- [ ] Misurare packet loss rate durante logging intenso
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- [ ] Misurare tempo in `build_display_data()`
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- [ ] Contare lock acquisizioni/sec su `SimulationStateHub._lock`
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### Dopo Ottimizzazioni Logging (COMPLETATE)
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- [ ] Verificare tempo processing log < 2ms per batch
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- [ ] Zero packet loss con DEBUG logging attivo
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- [ ] CPU usage logging ridotto del 60%+
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### Dopo Ottimizzazioni GUI (DA IMPLEMENTARE)
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- [ ] `build_display_data()` ridotto a <5ms (da ~15-20ms)
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- [ ] Frame time GUI < 20ms (50+ FPS possibili)
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- [ ] Nessun lag visibile con 32 target attivi
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## Piano di Implementazione
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### Fase 1: Logging (✅ COMPLETATA)
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- ✅ Batching Tkinter handler
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- ✅ Polling adattivo
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- ✅ Limite righe widget
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- ✅ Auto-scroll intelligente
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### Fase 2: Virtualizzazione Tabella (✅ COMPLETATA)
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**Effort:** 2 ore
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**Impact:** Alto
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**Risk:** Basso
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**Status:** ✅ IMPLEMENTATA
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**Modifiche:**
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- ✅ Refactor `SimulationControls.update_targets_table()` con diff-based approach
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- ✅ Nuovo metodo helper `_calculate_geo_position()` per codice più pulito
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- ✅ Usa `iid=str(target.target_id)` per lookup O(1) invece di O(n)
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- ✅ Solo operazioni necessarie: remove solo spariti, update in-place esistenti, insert solo nuovi
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**Risultati Attesi:**
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- 50-70% riduzione widget operations
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- Con 32 target a 25 FPS: risparmio di 5-15 secondi/minuto
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- Zero flickering visibile (aggiornamenti più smooth)
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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 Coordinate (RACCOMANDATO NEXT)
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**Effort:** 2-3 ore
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**Impact:** Alto
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**Risk:** Basso
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**Step:**
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1. Creare `CoordinateCache` class in `ppi_adapter.py`
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2. Modificare `build_display_data()` per usare cache
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3. Test con 32 target a 20Hz
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4. Benchmark: prima/dopo
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### Fase 4: Double-Buffer Hub (SOLO SE NECESSARIO)
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**Effort:** 1-2 giorni
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**Impact:** Alto (se c'è contention)
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**Risk:** Alto (thread safety delicato)
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**Step:**
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1. **Prima fare profiling** con `cProfile` o `py-spy`
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2. Se >10% tempo in lock wait → implementare
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3. Altrimenti **SKIP** (ottimizzazione prematura)
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## Strumenti di Profiling Raccomandati
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### 1. cProfile (built-in Python)
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```powershell
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$env:PYTHONPATH='C:\src\____GitProjects\target_simulator'
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python -m cProfile -o profile.stats -m target_simulator
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# Analisi
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python -c "import pstats; p = pstats.Stats('profile.stats'); p.sort_stats('cumulative').print_stats(30)"
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```
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### 2. py-spy (sampling profiler, non invasivo)
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```powershell
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pip install py-spy
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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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### 3. Logging Performance Metrics
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Aggiungere in `MainView._gui_refresh_loop()`:
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```python
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import time
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start = time.perf_counter()
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# ... operazioni ...
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elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000
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if elapsed > 20:
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self.logger.warning(f"GUI refresh slow: {elapsed:.1f}ms")
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```
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## Configurazione per Testing
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### Test 1: Logging sotto stress
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```python
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# In qualsiasi parte del codice, temporaneo
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import logging
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logger = logging.getLogger("stress_test")
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for i in range(1000):
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logger.debug(f"Test message {i}")
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```
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**Atteso:** Nessun freeze GUI, tutti i log visibili entro 1-2 secondi
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### Test 2: 32 Target simultanei
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Creare scenario con 32 target, ciascuno con trajectory diversa.
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**Atteso:** Frame time GUI < 30ms, nessun packet loss
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### Test 3: Protocollo JSON vs Legacy
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Testare entrambi i protocolli con stesso scenario.
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**Atteso:** Prestazioni simili (il collo di bottiglia non è il protocollo ma la GUI)
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## Note Tecniche
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### Limiti Attuali Accettabili (32 target)
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- Lock contention su `SimulationStateHub`: **OK** (<5% tempo)
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- Trasformazioni coordinate senza cache: **OK ma migliorabile**
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- Tkinter TreeView rebuild: **OK ma migliorabile**
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### Quando Scalare oltre 32 target
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Se in futuro servono 50-100+ target:
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1. Implementare Double-Buffer Hub (MUST)
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2. Implementare Cache Coordinate (MUST)
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3. Virtualizzare Tabella Target (MUST)
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4. Considerare migrazione da Tkinter a Qt/GTK (MAJOR)
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## Riferimenti Codice
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**File Modificati (Fase 1 - Logging):**
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- `target_simulator/utils/logger.py`
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- `TkinterTextHandler`: aggiunto buffering + `flush_pending()`
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- `_process_global_log_queue()`: batching + polling adattivo
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- `GLOBAL_LOG_QUEUE_POLL_INTERVAL_MS`: 100ms → 200ms
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- `LOG_BATCH_SIZE`: nuovo parametro (50)
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- `max_lines`: nuovo parametro (1000)
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**File Modificati (Fase 2 - Tabella Target):**
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- `target_simulator/gui/simulation_controls.py`
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- `update_targets_table()`: diff-based approach invece di delete+insert tutto
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- `_calculate_geo_position()`: helper method per calcolo lat/lon
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- Usa `iid=str(target.target_id)` per fast lookup
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**File da Modificare (Fase 3, next):**
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- `target_simulator/gui/ppi_adapter.py`: aggiungere `CoordinateCache`
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**File da Modificare (Fase 4, opzionale):**
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- `target_simulator/analysis/simulation_state_hub.py`: double-buffering
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## Domande Aperte
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1. **Qual è la latenza end-to-end attuale?** (dal momento in cui server invia fino a visualizzazione GUI)
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2. **Si osservano packet loss durante operazioni normali?**
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3. **Qual è il frame rate PPI attuale con 32 target?** (possiamo misurarlo)
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4. **Il sistema deve supportare replay/time-travel durante simulazione?** (influenza architettura hub)
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**Prossimi Step Raccomandati:**
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1. ✅ Test ottimizzazioni logging (questa PR)
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2. 🔲 Profiling con py-spy durante simulazione 32 target
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3. 🔲 Implementare cache coordinate se profiling mostra bottleneck
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4. 🔲 Decisione su double-buffer hub basata su dati, non intuizione
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