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【Redis交响乐】Redis中的数据类型内部编码单线程模型

数据结构: value的数据类型. 编码方式: redis内部底层的实现. 在同一个数据结构中,背后的编码方式的实现可能是不同的.会根据特定场景进行优化....服务器是串行/顺序执行这多个命令的....redis能够使用单线程模型很好地工作,原因主要在于redis的核心业务逻辑,都是短平快的,不消耗cpu资源....数据库对于数据的插入删除查询,都会有更复杂的功能支持.这样的功能势必要花费更多的开销.比如针对插入删除,数据库中的各种约束,都会使数据库做额外的工作. 单线程模型,避免了一些不必要的线程竞争开销....redis 每个基本操作,都是短平快的,即简单操作内存数据,不是什么特别消耗cpu的操作. 处理网络IO的时候,使用了 epoll这样的IO多路复用机制.

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老掉牙的 synchronized 锁优化，一次给你讲清楚！

我们都知道 synchronized 关键字能实现线程安全，但是你知道这背后的原理是什么吗？今天我们就来讲一讲 synchronized 实现线程同步背后的原因，以及相关的锁优化策略吧。...因此我们可以知道，synchronized 关键字实现线程同步的背后，其实是 Java 虚拟机规范对于 monitorenter 和 monitorexit 的定义。...现状 锁名称 收益 使用场景 大多数情况下，等待锁的时间比操作系统 mutex 短得多 自旋锁 减少内核态与用户态切换的开销 线程获取锁时间较短的情况 大多数情况下，锁同步期间没有线程竞争 轻量级锁 与自旋锁相比...，减少了自旋时间 没有线程竞争锁 大多数情况下，锁同步期间没有线程竞争 偏向锁 与轻量级锁相比，减少了多余的对象复制操作 没有线程竞争锁 从上面表格可以看到，自旋锁、轻量级锁、偏向锁，他们的优化是逐渐深入的...对于重量级锁来说，自旋锁减少了互斥量的内核、用户态切换开销。 轻量级锁，是自旋锁再 Java 内存模型里的直接应用，其同样是减少了内核态与用户态的切换开销。

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精通Java事务编程(6)-可串行化隔离级别之真串行

相比之下，长时间运行的分析查询通常只读，可在一致性快照（使用快照隔离）上运行，而不需要运行在串行主循环里 串行执行事务的方法在 VoltDB/H-Store，Redis 和 Datomic 中实现。...这些语言并未跟上通用编程语言发展，所以看起来丑陋过时，而且缺乏大多数编程语言中能找到的库的生态 在DB中运行代码难以管理：与应用服务器相比，更难调试，更难保持版本控制和部署，更难测试，难集成到指标收集系统来进行监控...存储过程与内存存储使得在单个线程上执行所有事务变得可行。由于不需要等待 I/O，且避免了并发控制机制的开销，它们可以在单个线程上实现相当好的吞吐量。...因此 VoltDB 要求存储过程是 确定性的（在不同的节点上运行时，它们必须产生相同的结果）。举个例子，如果事务需要使用当前的日期和时间，则必须通过特殊的确定性 API 来实现。...但对跨分区的任何事务，DB必须在涉及的所有分区之间协调事务。存储过程需跨越所有分区加锁执行，以确保整个系统可串行化。 由于跨分区事务具有额外协调开销，所以它们比单分区事务慢得多。

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你真的了解AsyncTask？

本文将带你了解AsyncTask背后的原理，并给出一个久经考验的AsyncTask修改版。 AsyncTask是什么？ AsyncTask到底是什么呢？...；一般来说，线程越多，线程调度开销越大；因此一般都有这个限制。...keepAliveTime: 当线程池中的线程数目比核心线程多的时候，如果超过这个keepAliveTime的时间，多余的线程会被回收；这些与核心线程相对的线程通常被称为缓存线程 unit: keepAliveTime...，是因为其实SERIAL_EXECUTOR也使用THREAD_POOL_EXECUTOR实现的，只不过加了一个队列弄成了串行而已，那么这个THREAD_POOL_EXECUTOR是如何构造的呢？...假设你自己写一个异步图片加载的框架，然后用AsyncTask实现的话，当你快速滑动ListView的时候很容易发生这种异常；这也是为什么各大ImageLoader都是自己写线程池和Handlder的原因

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Java8 中用法优雅的 Stream 性能也优雅吗？

那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文我们对Stream API的性能一探究竟。...为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。...图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...结果分析如下： 对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。

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UART和USART的区别（UART vs USART）

这就是我在这里写一篇文章UART vs USART的原因。但在研究 UART 和 USART（UART 与 USART）之间的主要区别之前，我想先解释一下什么是异步和同步通信。...异步串行传输： 在异步通信中，发送方和接收方之间没有公共时钟。它广泛用于面向字节的传输，这意味着它一次可以发送 1 个字节或字符。...与同步相比，异步通信速度较慢，并且还具有启动和停止位的开销。在异步通信中，每一帧都用开始和停止位进行包装。让我们看看异步通信的帧结构。...同步串行传输： 在同步通信中，时钟由发送方和接收方共享。我们可以在其中传输一个数据块，并且对于该数据块只有一个开始和停止位。这是同步通信开销较小的原因。...由于与 USART 相比，UART 中的起始位和停止位数据传输速率的开销较低。 使用外部时钟使 USART 的数据速率远高于标准 UART 的数据速率。

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13000行代码、19大技术，这位16岁高中生用C++从头到尾构建了一个机器学习库！

值得注意的是，该库覆盖了统计学、线性代数、数值分析、机器学习、深度学习等多主题技术。 之所以开发这个库，作者解释主要有两层因素。 一是不少工程师容易忽视 ML 算法背后的具体实现与细节。...确实如此，“重复造技术轮子，缺乏创新”是当前技术圈中存在的痛点之一，而在学习编程的同时，了解工具背后的实现原理，也有助于进一步提升编程思维与创新。...”尤其是与 Python 的数量相比，C++ 机器学习中的框架数量相形见绌。...这增加了 ML 算法的实现时间，因为数据可视化和数据分析的元素更难获得。...在大多数情况下，Python 性能和开销是可以忽略的。例如，在 1 小时的过程中节省 10 秒并不是什么大问题，尤其是当您仍处于实验阶段时。

45010

删库时，我后悔没早学会的数据库知识

与供应商的报告相比，如果你的系统只有一小部分宕机与网络问题有关，那你是幸运的。网络仍然受传统问题的影响，比如硬件故障、拓扑变更、管理配置变更和电源故障。...并不是每个数据库都兼容 ACID，而且在兼容 ACID 的数据库当中，对 ACID 的解释也可能存在差异。之所以存在差异，其中一个原因是在实现 ACID 时涉及的权衡程度的不同。...需要注意的是，由于在解释上的差异，串行化通常被实现成“快照隔离”(例如 Oracle)，但在 SQL 标准中并没有“快照隔离”。...串行化级别将发生数据竞争的机会降到最低，尽管它的开销最大，并给系统带来了最多的争用。其他隔离级别开销较小，但增加了数据竞争的可能性。有些数据库允许设置隔离级别，有些数据库不一定支持所有的隔离级别。...为了准确起见，计算机上的时间需要时不时地与实际时间同步。 NTP 服务器用于同步时间，但同步本身可能会因为网络而出现延迟。

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牛逼哄哄的 Java 8 Stream，性能也牛逼么？

那么，Stream API 的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文对 Stream API 的性能一探究竟。...为防止一次测试带来的抖动，测试 4 次求出平均时间作为运行时间。 实验一 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比 for 循环外部迭代和 Stream API 内部迭代性能。...图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 对于基本类型 Stream 串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...结果分析如下： 对于对象类型 Stream 串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 Stream 并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...对于复杂操作，Stream 串行 API 性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时 Stream API 效果远超手动实现。

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牛逼哄洪的 Java 8 Stream，性能也牛逼么？

那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文对Stream API的性能一探究竟。...为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。 实验一 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。...图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 1、对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； 2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...结果分析如下： 1、对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...2、对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。

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牛逼哄洪的 Java 8 Stream，性能也牛逼么？

Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？...为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。 实验一 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。...图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 1、对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； 2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...结果分析如下： 1、对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...2、对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。

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【译文】【第二章①】Mindshare PCI Express Technology 3.0

它包括用于实现功能的配置寄存器的空间，一个功能如何在总线上被发现，配置事务是如何被生成和路由到正确的位置，PCI 兼容空间与 PCIe 扩展空间之间的差异，以及软件是如何区分端点和桥。...也就是说 PLL 自身会产生一个指定频率的输出时钟，然后用比特流作为的参考时钟与自身产生的输出时钟相比较。基于比较的结果，PLL 将会升高或者降低输出时钟的频率，直到所比较的双方达到匹配。...如其他大多数串行传输协议一样，PCIe 通过消除了绝大部分原来并行总线中常用的边带控制信号来减少了引脚数量。然而，如果没有控制信号来指示被接收的信息的类型，接收端如何知道输入的比特是什么信息呢？...这样做的原因是为了保持与 PCI 软件的向后兼容性，因为 PCI 软件使用简单的配置方法来记录拓扑结构，它并不支持复杂的环境。...有一些 PCIe 端口实现时附带了一些板卡插槽，但是基本的框架与老式的 PCI 系统并没有太大区别。 相比之下，如图2‑11 所示的高端的服务器系统展示了一些内置在系统的用于连接其他网络的接口。

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牛逼哄洪的 Java 8 Stream，性能也牛逼么？

那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文对Stream API的性能一探究竟。...为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。 实验一 基本类型迭代 测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。...图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 1、对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； 2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...结果分析如下： 1、对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...2、对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。

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使用Wordbatch对Python分布式AI后端进行基准测试

与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF...工作节点具有自己的本地调度程序，进一步减少了全局调度程序的开销。 Wordbatch 这三个框架在其调度程序引擎的设计和实现方面差别很大：序列化，传输，调度，配置需求，内存需求等。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...实际应用程序将涉及大型集群上更复杂的管道，但这会使直接比较变得复杂，原因在于：配置调度程序的选择，关于如何实现共享数据的设计决策以及诸如演员之类的远程类，以及如何使用GPU和其他非CPU处理器。...与单个串行进程相比，具有附加节点的Ray提供12.9x加速分配HashingVectorizer，并且在更复杂的任务上提供6.7倍加速。 可用硬件也会对调度程序的性能产生很大影响。

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2022版Netty面试题小总结

IO 线程模型：同步非阻塞； 零拷贝：尽量做到不必要的内存拷贝： 内存池设计：使用直接内存，并且可重复利用； 串行化处理读写：避免使用锁带来的额外开销； 高性能序列化协议：支持 protobuf 等高性能序列化协议...AIO 分别是什么？...具体实现 1、Netty 的无锁化体现在哪里？ Netty 采用了串行无锁化设计，在 IO 线程内部进行串行操作，避免多线程竞争导致的性能下降。...但是，通过调整 NIO 线程池的线程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队列-多个工作线程模型性能更优。...JSON 是一种轻量级的数据交换格式，优点：兼容性高、数据格式比较简单，易于读写、序列化后数据较小，可扩展性好，兼容性好、与XML相比，其协议比较简单，解析速度比较快。

1.8K10

POSIX 螺纹具体解释（1-概要）

线程是有趣的 线程类似于进程。如同进程，线程由内核按时间分片进行管理。在单处理器系统中，内核使用时间分片来模拟线程的并发运行。这样的方式和进程的同样。 而在多处理器系统中，如同多个进程。...仅此一个原因，就足以让您考虑应该採用单进程/多线程模式而非多进程/单线程模式。 线程是快捷的 不仅如此。 线程相同还是非常快捷的。 与标准 fork() 相比。线程带来的开销非常小。...线程能够定义为：能够被操作系统调度的独立的指令流。可是这是什么意思呢？ 对于软件开发人员，在主程序中执行的“函数过程”能够非常好的描写叙述线程的概念。 进一步。...独立的控制流得以实现是由于线程维持着自己的： 堆栈指针 寄存器 调度属性（如：策略或优先级） 待定的和堵塞的信号集合（Set of pending and blocked signals）...拥有下述特性的程序能够使用pthreads： 工作能够被多个任务同一时候运行。或者数据能够同一时候被多个任务操作。 堵塞与潜在的长时间I/O等待。

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iOS多线程之GCD、OperationQueue 对比和实践记录

printf("done"); 您应该确保您的任务代码在每次迭代中完成合理数量的工作。与您分派到队列的任何块或函数一样，调度该代码以便执行会带来开销。...队列与线程关系示例图： ? qualityOfService 和 queuePriority 的区别是什么？...抽象类的用处是定义子类共有的属性和方法。NSOperation 是基于 GCD 做的面向对象的封装。相比较 GCD 使用更加简单，并且提供了一些用 GCD 不是很好实现的功能。...} log: op4 op2 op3 op1 op0 或 op4 op3 op2 op1 op0 说明：操作间不存在依赖时，按优先级执行；存在依赖时，按依赖关系先后执行（与无依赖关系的其他任务相比...如果操作对象的执行顺序对您很重要，那么您应该在将操作添加到队列之前使用 依赖关系 建立该顺序，或改用 GCD 的 串行队列 实现序列化效果。

1.5K40

面试 | 多线程中的上下文切换

什么是上下文切换 ---- 我们都知道，在处理多线程并发任务的时候，处理器会给每个线程分配CPU时间片，线程在各自分配的时间片内执行任务，每个时间片的大小一般为几十毫秒，所以在一秒钟就可能发生几十上百次的线程相互切换...线程只在分配的时间片内占用处理器，当一个线程分配的时间片用完了，或者自身原因被迫暂停运行的时候，就会有另外一个线程来占用这个处理器，这种一个线程让出处理器使用权，另外一个线程获取处理器使用权的过程就叫做上下文切换...上下文切换的原因 ---- 多线程编程中，我们知道线程间的上下文切换会导致性能问题，那么是什么原因造成的线程间的上下文切换。我们先看一下线程的生命周期，从中看一下找找答案。 ?...，串行的执行速度比并发执行的速度更快，这其中就是因为多线程的上下文切换导致了系统额外的开销，使用的synchronized关键字，导致了锁竞争，导致了线程上下文切换，这个地方如果不使用synchronized...关键字，并发的执行效率也比不上串行执行的速度，因为没有锁竞争多线程的上下文切换依然存在。

2K30

走出并行计算的误区，你应该在什么时候用它？

这关乎能否真正实现并行化理论上的优点。 实际情况中，绝大多数代码都有需要串行执行的部分。可并行的子任务，也需要某种形式的数据传输同步。...因此，相比串行而言，预测并行化到底能否让算法运行地更快是一件十分困难的事。 相比按序处理任务所需要的计算周期，并行执行总是有额外代价——起码包含把任务分割为子任务，以及把它们的结果整合起来。...并行计算相比串行的性能，在很大程度上是由一个因素决定的：上述额外步骤耗费的时间，与并行执行节省的时间这两者之间的差。...值得注意的是，并行化的带来的额外步骤并不局限于代码运行之时，还包括编写并行计算代码所需的额外时间，以及修复漏洞（并行 vs. 串行）。...能在多处理器核心上实现理论上的加速水平，这样的代码可谓是凤毛麟角。这是由于串行部分、内部信息交换成本等天然限制。通常，大型数据集才是并行执行的理想情形。

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华为进二面了，开冲了！

华为的面试难度相比互联网公司会简单一点，不会问太深的技术原理，问的题目也不会很多，大概都是 10 -20 个问题，相比互联网大厂一场面试动不动就问 30 个问题，确实压力相对小一点。...但也会有新的问题，比如此级别的事务正在执行时，另一个事务成功的插入了某条数据，但因为它每次查询的结果都是一样的，所以会导致查询不到这条数据，自己重复插入时又失败（因为唯一约束的原因）。...如果当前没有事务，则执行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。 多态解决了什么问题？ 多态是指子类可以替换父类，在实际的代码运行过程中，调用子类的方法实现。...乐观锁是怎样实现的？ 乐观锁假设多个事务之间很少发生冲突，因此在读取数据时不会加锁，而是在更新数据时检查数据的版本（如使用版本号或时间戳），如果版本匹配则执行更新操作，否则认为发生了冲突。...Http/2.0 支持服务器推送，服务器可以在客户端请求之前将相关资源推送给客户端，减少等待时间。 MySQL中的bin log的作用是什么？

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