现代 CPU 大多具有性能监控单元(Performance Monitoring Unit, PMU),用于统计系统中发生的特定硬件事件,例如缓存未命中(Cache Miss)或者分支预测错误(Branch Misprediction)等。同时,多个事件可以结合计算出一些高级指标,例如每指令周期数(CPI),缓存命中率等。一个特定的微体系架构可以通过 PMU 提供数百个事件。对于发现和解决特定的性能问题,我们很难从这数百个事件中挑选出那些真 正有用的事件。 这需要我们深入了解微体系架构的设计和 PMU 规范,才能从原始事件数据中获取有用的信息。
【总结者】LongAdder源码讲解(图解+代码逐行分析)4K面试必看_哔哩哔哩_bilibili
Hadoop分布式文件系统(HDFS)将文件分成多个块存在不同的Datanode中,每个Datanode里的文件块都会有副本存在其他的Datanode中。当某个文件块丢失了,可以使用其副本替代,从而不会导致整个文件的损坏。
内存泄漏,是由于疏忽或错误造成程序未能释放掉不再使用的内存。内存泄漏,并不是指内存内存在物理地址上的消失,而是应用程序分配某段内存后,失去了对该段内存的控制,因而造成内存的浪费。
L1,L2,L3 指的都是CPU的缓存,他们比内存快,但是很昂贵,所以用作缓存,CPU查找数据的时候首先在L1,然后看L2,如果还没有,就到内存查找一些服务器还有L3 Cache,目的也是提高速度。
现代CPU中,为了提高CPU的执行效率,高速缓存必不可少。关于Cache工作原理可以参考我之前的文章
移动串指令: MOVSB、MOVSW、MOVSD ;从 ESI -> EDI; 执行后, ESI 与 EDI 的地址移动相应的单位 比较串指令: CMPSB、CMPSW、CMPSD ;比较 ESI、EDI; 执行后, ESI 与 EDI 的地址移动相应的单位 扫描串指令: SCASB、SCASW、SCASD ;依据 AL/AX/EAX 中的数据扫描 EDI 指向的数据, 执行后 EDI 自动变化 储存串指令: STOSB、STOSW、STOSD ;将 AL/AX/EAX 中的数据储存到 EDI 给出的地址, 执行后 EDI 自动变化 载入串指令: LODSB、LODSW、LODSD ;将 ESI 指向的数据载入到 AL/AX/EAX, 执行后 ESI 自动变化 其中的 B、W、D 分别指 Byte、Word、DWord, 表示每次操作的数据的大小单位.
一颗芯片最主要的就是CPU核了,处理CPU Core之外,还存在很多其他IP,包括Graphical、Multimedia、Memory Controller、USB Controller等等。
众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存 网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速
Redis相关面试题确实很多,主要是因为知识点很多,但是面试的时候,不可能都问个遍,所以本文就来总结一下,面试被问频率最高的几道Redis的面试题。
本研究提出了首个利用CPU环互联争用(ring interconnect contention)的微架构侧信道攻击。有两个问题使得利用侧信道变得异常困难:首先,攻击者对环互联的功能和架构知之甚少;其次,通过环争用学习到的信息本质上是带有噪声的,并且有粗糙的空间粒度。为了解决第一个问题,本文对处理环互联上的复杂通信协议进行了彻底的逆向工程。有了这些知识可以在环互联上构建了一个跨核隐蔽信道,单线程的容量超过 4 Mbps,这是迄今为止不依赖共享内存的跨核信道的最大容量。为了解决第二个问题,利用环争用的细粒度时间模式来推断受害者程序的秘密。通过从易受攻击的 EdDSA 和 RSA 实现中提取key位,以及推断受害用户键入的击键精确时间来证明攻击成功。
What is cache? CPU缓存(Cache Memory)位于CPU与内存之间的临时存储器,它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分,但这一小部分是短时间内CPU即将访
我喜欢在LMAX工作的原因之一是,在这里工作让我明白从大学和A Level Computing所学的东西实际上还是有意义的。做为一个开发者你可以逃避不去了解CPU,数据结构或者大O符号 —— 而我用了10年的职业生涯来忘记这些东西。但是现在看来,如果你知道这些知识并应用它,你能写出一些非常巧妙和非常快速的代码。
作者:kaelhua,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 2020 年下半年我们(搜一搜工程团队)开发了一个新的内存检索引擎 ZeroSearch,并开始对搜一搜背后的大量垂直搜索系统进行升级,随着升级过程中遇到的各种问题和新的需求,以及半年多来我们自身认识的提高,在线检索引擎在各个方面都取得了长足的进步。在本文中,我会对我们团队做过的一些主要事件进行经验的分享,全文较长,约 2 万 2 千字,内容涵盖评测体系介绍,倒排查找算法优化,线程模型优化,索引压缩原则,wand 检索实践,向量融合方案,以及性
cpu基本想到的是计算,因此有算数计算,还有逻辑计算单元以及移位简单的运算;fp运算单独拿出;要运算就需要输入数字,因此有寄存器组,即通用寄存器组,可以程序改变的比如,把某个数置到被加数的寄存器中;还有表示一些状态的专用寄存器比如进位了,这些只能有cpu自己决定,不能程序改变;
要搞明白 Go 语言的内存管理,就必须先理解操作系统以及机器硬件是如何管理内存的。因为 Go 语言的内部机制是建立在这个基础之上的,它的设计,本质上就是尽可能的会发挥操作系统层面的优势,而避开导致低效情况。
作者:kaelhua 腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 2020 年下半年我们(搜一搜工程团队)开发了一个新的内存检索引擎 ZeroSearch,并开始对搜一搜背后的大量垂直搜索系统进行升级,随着升级过程中遇到的各种问题和新的需求,以及半年多来我们自身认识的提高,在线检索引擎在各个方面都取得了长足的进步。在本文中,我会对我们团队做过的一些主要事件进行经验的分享,全文较长,约 2 万 2 千字,内容涵盖评测体系介绍,倒排查找算法优化,线程模型优化,索引压缩原则,wand 检索实践,向量融合方案
移动串指令: MOVSB、MOVSW、MOVSD ;从 ESI -> EDI; 执行后, ESI 与 EDI 的地址移动相应的单位
几个月前,我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后,超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据,今天,我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。
本文作者:kaelhua,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 写这篇文章很大的原因在于不论是内网还是外网,分享内存检索引擎设计的资料都非常稀少,且存量的资料大多侧重于功能性的介绍。 另一方面,在磁盘检索引擎方面,由于开源搜索引擎 ES 的盛行,对于其使用的索引库 lucence 的分析资料反而较为丰富。 本文意在通过分享对于内存检索引擎的认识,核心的解决方案,和一些优化方向的思考等等,略微填补一下关于内存检索引擎设计的资料空缺。 需要说明的是本人进入搜索领域的时间并不长,尽管之前搭建过一些垂类搜索系统
Android GPU Inspector (AGI) 能够帮助我们洞悉 Android 设备上的 GPU 内部运行情况。对 GPU 来说,最具挑战性的任务之一就是在着色器中获取和过滤纹理数据。通过采集带宽 、缓存行为、滤镜渲染三个方面的数据,我们就可以使用 AGI 监视与纹理相关的 GPU 工作负载。
本文作者 / spikehe(何诚) 爱好acg,小甲师兄的首席大弟子~ 在大佬中夹缝求生的实习boy 最近跟着小甲师兄优化Ceph块存储缓存,涉及IO映射和磁盘空间分配,想到Ceph Bluestore就是绕过标准文件系统,直接对裸盘空间进行管理的,因此学习了一下以做参考,同时结合源码对Bluestore整体做一个了解。 Ceph存储引擎简介 Ceph整体的存储层框架可以从图1中看到, IO请求在RBD等客户端发出,在Message层统一解析后会被OSD层分发到各个PG,每个PG都拥有一个队列,线
如果将应用程序比作人的身体:所有你所写的那些优雅的代码,业务逻辑,算法,应该就是大脑。垃圾 回收就是应用程序就是相当于人体的腰子,过滤血液中的杂质垃圾,没有腰子,人就会得尿毒症,垃圾 回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像尿毒症,你的应用程序效 率也会下降,直至最终崩溃坏死。
今早看到来自 fermyon 官方博客的文章[1],介绍了 WebAssembly 现存的一些风险和他们的应对方法:
在集群上运行任何性能基准测试工具时,关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试,并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
JMM通过构建一个统一的内存模型来屏蔽掉不同硬件平台和不同操作系统之间的差异,让Java开发者无需关注不同平台之间的差异,达到一次编译,随处运行的目的,这也正是Java的设计目的之一。
Tech 导读 Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统,在实际的开发过程中,Redis已经成为不可或缺的组件之一,基于内存实现、合理的数据结构、合理的数据编码、合理的线程模型等特征不仅仅让Redis变得如此之快,同时也造就了Redis对更多或者复杂的场景的支持。
本章将深入研究字符串操作指令,这些指令在汇编语言中具有重要作用,用于处理字符串数据。我们将重点介绍几个关键的字符串操作指令,并详细解释它们的功能和用法。通过清晰的操作示例和代码解析,读者将了解如何使用这些指令进行字符串比较、复制、填充等常见操作。我们还将探讨不同指令之间的区别,并提供实际的示例程序,展示字符串操作指令在实际场景中的应用。通过学习本章,读者将能够拓展汇编技能,为处理字符串数据提供高效而精确的解决方案。
在前几期,我们搞懂了计算机内存子系统如何与高速缓存配合使用,以避免速度较低的DRAM成为制约CPU运算速度的瓶颈。
随着时间的推移,CPU 和内存的访问性能相差越来越大,于是就在 CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),CPU Cache 离 CPU 核心相当近,因此它的访问速度是很快的,于是它充当了 CPU 与内存之间的缓存角色。
汇编语言是所有程序设计语言中最古老的,它与计算机机器语言最为接近,通过汇编语言可以直接访问计算机的硬件,能够直接与CPU对话,可以说汇编语言是所有编程语言中语法格式最自由的,但自由的代价就是需要了解计算机体系结构和操作系统的大量细节,每编写一段程序都需要考虑各种硬件的状态,从而导致使用汇编写程序效率非常低.
这段代码使用了循环来遍历两个链表并进行相加。在每一次循环中,根据当前节点是否为空,获取当前节点的值,并处理链表已经遍历完的情况。接着,计算当前位置的两个节点值以及进位的和,并更新进位值。然后,创建新的节点,并将其链接到当前节点的下一个,将当前节点指针后移一位,指向新创建的节点。最后,如果链表还未遍历完,将当前节点指针后移一位。
目前暂时只接入了微信,如果大家对这个问答系统感兴趣的话可以在我的主页里找到我的微信号
很多题目还是直接没有思路,如果只是暴力破解又没有什么作用,有的题目思考很长时间也是做不出来,
进程是程序的一次执行,是系统进行资源分配和调度的独立单位,他的作用是是程序能够并发执行提高资源利用率和吞吐率。
MIPS架构中,中断、异常、系统调用以及其它可以中断程序正常执行流的事件统称为异常(exception),统一由异常处理机制进行处理。
说好了面试系列已经完结了,结果发现还是真香,嗯,以为我发现我的Java基础都没写,所以这个就算作续集了,续集第一篇请各位收好。
cache监听一致性主要是获得cache的总线访问权,比如core1和core2同时写入相同的地址,会交由总线进行仲裁,确定哪个核先写入,在获得写入权限后,会通过总线广播使地址失效。一般的smp架构cpu cache结构如下图:
因此,现代计算机系统通常把各种不同存储容量、存取速度和价格的存储器按照一定的体系组成多层结构,以解决存储器容量、存取速度和价格之间的矛盾。
循环语句(While)一种基本控制结构,它允许程序在条件为真的情况下重复执行一段代码块,直到条件为假为止。循环语句在处理需要重复执行的任务时非常有用,它可以让程序更加高效地处理大量数据或者重复性操作。
volatile总是被人们称作轻量级的synchronized,但是这是不准确的,它实现了synchronized的可见性,但是没有了synchronized的原子性。
本地缓存一般位于应用服务器的部署机器上,使用应用服务器本身的少量内存。它是应用层获取数据的第一道缓存,应用层获取数据时先访问本地缓存,如果未命中,再通过远程从 L1 缓存层获取,最终获取到的数据再预热到本地缓存中。
温故而知新 目录 一. GCD和OperationQueue 二. CADisplayLink、NSTimer使用注意 三. 内存布局 四. Tagged Pointer 五. copy和mutableCopy 六. OC对象的内存管理 七. AutoreleasePool自动释放池 八. 图片的解压缩到渲染过程 九. 应用卡顿的原因以及优化 十. APP的启动 一. GCD和NSOperationQueue GCD 可用于多核的并行运算; GCD 会自动利用更多的 CPU
这里遵循了社区的习惯译法“移动”,学过 C++ 的读者可能比较熟悉了;对使用其他语言的读者来说,要特别注意这里的“移动”在语义上并非像真实生活中那样简单地挪动物品的位置,而是涉及一个非常重要的概念——所有权。在这个语义下,你可以把它理解为将值从一个所有者移交给另一个所有者,这里的重点是对所有权的转移,而所有权是 Rust 的核心概念。——译者注
继上篇讲解了字典的内部结构 之后,本篇我们开始讲字典 key 的内部结构,也就是 sds 字符串。首先它不是普通字符串,而是 sds 字符串,这个 sds 的意思是「Simple Dynamic String」,它的结构很简单,它是动态的,意味着可以支持修改。不过即使是这样简单的字符串结构,在结构设计上作者可是煞费苦心。
这篇文章主要揭秘 Stack Overflow 截止到 2016 年的技术架构。 首先给出一个直观的数据,让大家有个初步的印象。 相比于 2013 年 11 月,Stack Overflow 在 2016 年 02 月统计数据有较大变化,下面给出 2016 年 02 月 09 号一天的数据,如下: HTTP 请求数 209,420,973 (+61,336,090) 网页加载次数 66,294,789 (+30,199,477) HTTP 流量发送有1,240,266,346,053 (+406
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