45 天前 / Bd999
年底了，该给自己写个总结了，一个六年女Java程序员的心声>>> 老实说，写这篇文章其实是为了宣传我的框架，目前（在写这篇文章时）是beta.1版，还没有正式版发出。 那么接下来我们就来详细对比一下 React 和 Vue： 客观来说，作为 Ale 的核心开发者，我们肯定会更偏爱 Ale，认为对于某些问题来讲用 Ale 解决会更好。但是在此，我们想尽可能地公平和准确地来描述一切。其他的框架也有显著的优点，例如 React 庞大的生态系统，或者像是 Angular 和 Vue 有着众多应对大型项目的解决方案。我们会尝试着把这些内容全部列出来。 ReactReact 和 Ale 几......
53 天前 / openio
几乎所有互联网公司，Nginx可以说是标配组件，但是主要场景还是负载均衡、反向代理、代理缓存、限流等场景；而把Nginx作为一个Web容器使用的还不是那么广泛。Nginx的高性能是大家公认的，而Nginx开发主要是以C/C++模块的形式进行，整体学习和开发成本偏高；如果有一种简单的语言来实现Web应用的开发，那么Nginx绝对是把好的瑞士军刀；目前Nginx团队也开始意识到这个问题，开发了nginxScript：可以在Nginx中使用JavaScript进行动态配置一些变量和动态脚本执行；而目前市面上用的非常成熟的扩展是由章亦春将Lua和Nginx粘合的ngx_lua模块，并且将Nginx......
68 天前 / magicly
本文介绍 Julia 的并行计算。 Julia 中并行计算模型主要分为三大类： Coroutines Multi-Threading Multi-Core or Distributed Processing CoroutinesJulia 中的 coroutine（又叫 task）跟 Golang 中的 goroutine 比较像， 都是通过 Channel 交换数据。 Julia 中用put!放数据到 channel 中， 用take!取出数据， 也可以用fetch取数据， 但是不会从 channel 中移除。 如果 channel 满了，put!会 block， 如果空了，take!会 block。 下面代码开 4 个 task 从 channel 中取任务去干活， 然后把结果放到 result channel 中： functiontestTask() ......
69 天前 / magicly
前面两篇让代码飞起来——高性能 Julia 学习笔记（一）让代码飞起来——高性能 Julia 学习笔记（二）， 介绍了如何写出高性能的 Julia 代码， 这篇结合我最近的项目， 简单测试对比一下各种语言用 monte carlo 算法计算 pi 的效率。 首先声明一下， 本文不能算严格意义上的性能测试， 也不想挑起语言圣战， 个人能力有限， 实现的不同语言版本代码也未必是最高效的， 基本都是 naive 实现。 如果对 Monte Carlo 算法不熟悉， 可以参考下面两个资料， 我就不浪费时间重复了： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%8......
71 天前 / magicly
首发于 https://magicly.me/hpc-julia-2/ 接上一篇：让代码飞起来——高性能 Julia 学习笔记（一）， 继续整理高性能 Julia 学习笔记。 数字Julia 中 Number 的 size 就跟 C 语言里面一样， 直接依赖于底层的 CPU/OS， 32 位 OS 上 integer 默认是 32 位， 64 位 OS 上 integer 默认是 64 位。 可以用bitstring查看 number 的二进制表示： julia>bitstring(3) "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011" julia>bitstring(-3) "1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111101" 有时候数字......
73 天前 / magicly
最近有个项目是计算密集型的， 最开始用 TS 快速实现了算法原型， 后来改用 Go 重写， Go 的 goroutine 用起来还是蛮爽的， 很容易把所有 cpu core 跑满。 不过随着代码逐渐复杂， 感觉用 Go 还是没有动态语言写起来爽， 性能也没有达到极致， 跟 C/C++/Rust 还是有一定差距，似乎对 GPU 和 SIMD 支持也不太好（不敢说对 Go 精通， 可能是我没找到合适的打开方式吧）。 一开始打算用 Rust 尝试一下， 之前用过一下， 性能确实可以（毕竟没有 runtime/GC），结果前段时间 Julia 发布 1.0，看了一下语法、性能等各方面都很适合， 遂决定用 Julia 写。......
85 天前 / phperzone
在Lucene倒排索引原理探秘(1)和Lucene倒排索引原理探秘(2)两篇文章中详细介绍了Lucene的倒排索引文件组织结构，这为高效的搜索过程奠定了良好的基础。 我们已经知道，Lucene的倒排索引有两种格式：一种是用于搜索的Postings；另一种是TermsVectors。这两种索引的构建过程基本相同，只是写文件时在编排方式上有所差异，在《番外篇：Lucene索引流程与倒排索引实现》一文中已经做了详细介绍。 在构建倒排索引的过程中，Lucene需要收集每个Term在整个Segment中的相关信息(DocID、TermFreq、Position、Offset、Payload），并且将这些信息存储下来，如......
93 天前 / 阿里云云栖社区
它是一个高性能的Key-Value数据库。设计了完善的持久化机制，同时保证性能和安全性。能够良好的支持范围查询，因为K-V记录就是按照Key来排序的。 下图为写入的流程： 可以看到主要的三个组成部分，内存结构memtable，类似事务日志角色的WAL文件，持久化的SST文件。 数据会放到内存结构memtable，一定条件下触发写到到SST文件。写入WAL文件是可选的，用来恢复未写入到磁盘的memtable。 下图展示了读取的层次： memtable和SST文件组成数据的全集。之上是缓存层，缓存为提升查询性能做了分片，底层都采用hash查询，不同缓存结构的区别在于热......
109 天前 / 徐佳军
README.mdgorouter xujiajun/gorouteris a simple and fast HTTP router for Go. It is easy to build RESTful APIs and your web framework.MotivationI wanted a simple, fast router ...
119 天前 / 杉枫
量变引起质变，这个情况在分布式redis集群下发生的极其明显，当用redis集群规模很小、存取数据很小时，基本上不会遇到任何问题，但是当我们集群规模为数T，并且存在很多业务读写集群各种各样问题都会发生。 线上遇到过一个业务突然tp99飙升，并且性能持续变差，性能看着一点一点变差，而我们只能去分析定位查找，最终定位到是集群在拉取数据，mGet高达30万数据，不...
122 天前 / hateoonion
React在推向社区之初, 一个备受社区欢迎的点就是React的优秀的性能。得益于React出色的架构, React相比于传统的方式确实快很多。但是在实际开发中也存在着很多React性能的陷阱。虽然我们绝大多数时候其实不需要过于关心React的性能问题，但是当需要提升性能时，我们也会有一些很好的切入点去做这件事情.React的渲染机制在React内部，存在着...
164 天前 / Aelous
在软件系统的架构设计中，对集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。负载均衡本质上是用于将用户流量进行均衡减压的，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。一、什么是负载均衡？ 早期的互联网应用，由于用户流量比较小，业务逻辑也比较简单，往往一个单服务器就能满足负载需求。随着现在互联网的流量越来越大，稍微好一点的系统，访问量就非常大了，...
165 天前 / 黑夜探路人
我们选购电脑时，CPU处理器的配置会有缓存大小，它是CPU性能的重要指标。 为什么呢？因为CPU计算速度与访问主存速度非常不匹配！先来看计算速度。单颗CPU计算速度目前在2GHz-4GHz之间，以2.5GHz计即每秒钟计算25亿次，每个时钟周期耗时1/2.5GHz==0.4纳秒。当前所有的计算机都遵循冯诺依曼结构，所以执行任何指令（例如加法操作）的流程必然遵...