A Primer on Memory Consistency and Cache Coherence, Second Edition 关注公众号：红宸笑。 回复：电子书 即可
作者：godj链接：https://www.zhihu.com/question/328622742/answer/713388283 RocksDB Features that are not in LevelDB Performance Multithread compaction Multithread memtable inserts Reduced DB mutex holding Optimized level-based compaction style and universal co
问题描述 三个星期前，测试反馈重构服务部署后cache是5.6G，跑了5个小时，cache涨到53G，增涨了47.4G。 分析处理 1.对于 free 的 cache 异常，以前没有涉猎，查询资料，cache 作为page cache的内存数量，一般作为文件系统的cache，如果cache较大，说明用到cache的文件较多。我的服务主要负责网络通信，
对于函数参数类型def(x,y,z)或者def(x,y,**kwargs)或者def(*args)这样类型的函数，缓存装饰器这样写： # 实现一个cache装饰器 import inspect,time def cache(fn): local_cache = {} # 缓存的key 元组 value 返回值 def wrapper(*args,**kwargs): # make_key
1. spring cache Spring 3.1 引入了激动人心的基于annotation的缓存技术。 它利用了AOP，实现了基于注解的缓存功能，并且进行了合理的抽象，业务代码不用关心底层是使用了什么缓存框架，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能了。而且Spring Cache也提供了很多默认的配置，用户可以3秒钟
使用redis做缓存需要安装依赖包django-redis pip install django-redis 在settings中添加配置参数 # Django的缓存配置 CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", # 声明使用redis作为缓存 "LOCATION": "
多核下的数据修改及数据同步修改：(承接上面多核读取结束后，CPU A对数据进行了修改) 1.CPU A进行Local write，修改变量z=2，此时要将其cache line的状态修改为M(修改)，并通知有缓存了z变量的CPU，此处即CPU B。 2.CPU B需要将本地cache 中的z设置为I(无效) 3.CPU A对变量z进行赋值 同步：(
【原文】 https://www.usenix.org/legacy/events/expcs07/papers/2-li.pdf 1）介绍 上下文切换的代价 直接代价：进程寄存器的保存和恢复，os的线程调度，tlb的加载，processor的pipline刷新 cache影响代价：不同的负载下，不同的内存访问模型导致cache miss代价 2）衡量方法 直接代价量化方法 2个
Luffy /6/ 接口缓存 这里将banner图片作为缓存放入redis 视图 class BannerView(GenericViewSet,ListModelMixin): # qs对象可以像列表一样，切片 queryset = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT] serial
今天上午学习了软考的相关知识,如cache的平均存储周期=命中率cache周期+（1-命中率）主存储器周期。还有时间局部性和空间局部性，还有主存的分类和编址，磁盘工作原理，存取时间=寻道时间+等待时间，另外磁盘旋转周期为数据的读取而不是数据的处理。还有计算机的总线分为内部总线（外围芯片与处
layout:post title: 优化C/C++代码的建议 tags:[C++, Linux, Performan] 优化C/C++代码性能的27条建议——<Tips for Optimizing C/C++ Code>译注 本文来自people.cs.clemson.edu的计算机图形学课程，编号405。关于C++语言，其广泛的应用便是桌面UI和计算机图形学领域。 1.记住Ahmda
前言 简单整理一下反向代理。 正文 为什么要反向代理呢？ 其实这个问题也是相对来说比较好理解的。 一个就是解耦，为什么这么说呢，就是将原本应用的一部分剥离出来，比如说限制流量，如果在程序中写那么相比会增加程序的复杂度。 水平扩展，这个没什么好说的吧，有了水平扩展那么整体性能
某计算机的主存地址空间大小为256 MB，按字节编址。指令Cache和数据Cache分离，均有8个Cache行，每个Cache行大小为64 B，数据Cache采用直接映射方式。现有两个功能相同的程序A和B，其伪代码如下所示： 假定int类型数据用32位补码表示，程序编译时\(i, j, sum\)均分配在寄存器中，数组a按行优先
出现这个问题，就是你vue文件里面导入的方法或者其他的东西更不存在 此时检查是否有什么文件被删除或引入的路径错误
方案一 function deepCopy(obj,cache = []){ // 如果为普通数据类型，则直接返回，完成拷贝 if (obj===null || typeof obj !== "object"){ return obj } // cache用来储存原始值和对应拷贝数据，在递归调用deepCopy函数时，如果本次拷贝的原始值
背景： SANCTUM_STATEFUL_DOMAINS是.env里的一个配置选项，在controller控制器里使用.env('SANCTUM_STATEFUL_DOMAINS')获取，一直都是正常的，突然就报了null 分析：首先，确认了.env里SANCTUM_STATEFUL_DOMAINS的配置正常，且值不为null 有说是因为laravel的production模式导致env函数返回了nu
第11周的课程是关于可编程网络和数据平面的，第一堂课用到的材料是一份关于OVS的介绍。 Open vSwith，OVS是云计算和虚拟化的网络基础。由于OVS在数据中心虚拟化中的大量采用，对OVS交换机进行管理的OVSDB接口也成为了一种交换机管理控制的工业标准。 OVS也支持基于openFlow流表化的管理
提示说明： 查找conf的配置文件，主要是修改一些配置参数与对应的配置值，在性能测试中，mysql与另外的一个数据库进行性能对比时，也要主要核心的配置参数的值要保持一致，避免值不同，导致测出来的数据没有说服力 查找配置文件的存放路径 如果没有设置使用指定目录的my.cnf，mysql启动时会读取安
https://rumenz.com/rumenbiji/linux-buff-cache.html > sync > echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches > echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches > echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 定期清理脚本： > vim clean.sh #!/bin/bash#每两小时清除一次缓存 echo "开始
https://sf-zhou.github.io/brpc/brpc_01_bthread.html memory_order_relaxed 不保证同步操作，不会将一定的顺序强加到并发内存访问上，只保证原子性和修改顺序一致性 x = y = 0 // Thread 1: r1 = y.load(std::memory_order_relaxed); // A x.store(r1, std::memory_order_relaxed);
本节引言： 现在很多门户类信息网站，比如虎嗅，ifanr，钛媒体等等的APP，简单点说是信息阅读类的APP，很多 都是直接嵌套一个WebView用来显示相关资讯的，这可能就涉及到了WebView的缓存了！ 所谓的页面缓存 就是指：保存加载一个网页时所需的HTML，JS，CSS等页面相关的数据以及其他资源，当没网的时候或
案例需求 打印内存使用率脚本，打印内存使用率、swap使用率、buff&cache使用量 实现效果 例1： 例2： 内存使用率: 2.69%,buff&cache:535 MB Swap使用率: 0% 脚本应用场景： 监控平台+内存监控脚本 手动监控 解决问题 随时掌握业务对内存的占用，合理使用内存
1.可以使用JsonObject去接受大多数请求参数，@RequestBody可以拦截请求 2.HttpServletResponse Response可以用来设置请求返回，用于设置出参格式，编码等等 3.try cache 块使用的时候可以通过在cache 中throw new Exception等方法来将错误原因等抛出给上一级，这要可以做到既拦截得到了错
Memory alignment efficient memory load locality time space data dependency vectorize cache line 多线程共享数据，避免cache line 重叠, false sharing stack prefaulting jemalloc Branch [[likely]] constexpr if compile time polymorphism visit v
高速缓冲器cache的原理cpu的速度远远快于内存，因此如果cpu只是从内存中读取数据，那么会花费较多的时间在等待数据上，我们希望有一种方法解决【从内存中读数据慢】的问题，于是有了高速缓存。 对于数据的读取基于两个猜想，假设我们读取内存地址x处的数据，那么有 内存地址x处的数据在短时间
