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。
版权声明：本文由腾讯云数据库产品团队整理，页面原始内容来自于db weekly英文官网，若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。
Go 1.18 已经到来，很多人期盼已久的首个支持泛型实现的版本也就此落地。之前，泛型一直是个热度很高、但在整个 Go 社区中备受争议的话题。
谷歌机器人团队的研究人员开源了代码即策略（CaP），这是一种机器人控制方法，它使用大型语言模型（LLM）生成实现用户指定目标的机器人控制代码。CaP 使用分层提示技术进行代码生成，在 HumanEval 代码生成基准测试中优于以前的方法。
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
受到 Stephen Toub 关于 .NET 性能的博文的启发，我们正在写一篇类似的文章来强调 6.0 中对 ASP.NET Core 所做的性能改进。
受到 由Stephen Toub 发布的关于 .NET 性能的博客的启发，我们正在写一篇类似的文章来强调ASP.NET Core 在6.0 中所做的性能改进。
版权声明：本文由腾讯云数据库产品团队整理，页面原始内容来自于db weekly英文官网，若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。 在Oracle MySQL团队的推动下，MySQL 8.0发生了巨大的变化和修改。 物理文件已更改。例
版权声明：本文由腾讯云数据库产品团队整理，页面原始内容来自于severalnines英文官网，若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。
在将Ceph集群用于生产工作之前，应该首先对它进行基准测试。基准测试提供关于群集在读、写、延迟和其他工作负载期间执行情况的大致结果。在进行真正的基准测试之前，最好通过测量连接到群集节点的硬件（如磁盘和网络）的性能，为预期的最大性能建立一个基准。磁盘性能基线测试将分两步完成。首先，我们将测量单个磁盘的性能，在此之后，将同时测量连接到一个Ceph OSD节点的所有磁盘性能。为了获得磁盘读写性能，我们可以使用dd命令并设置oflag参数以直接绕过磁盘缓存以获得真实的结果。
机械同理心（mechanical sympathy）是三届F1世界冠军杰基·斯图尔特 (Jackie Stewart) 创造的一个术语。
点小蓝字加关注！ 版权声明：本文由腾讯云数据库产品团队整理，页面原始内容来自于severalnines英文官网，若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。 原文链接：https://severalnines.com/blog/mysql-
在Go语言中常见100问题-#91 Not understanding CPU caches中讨论了缓存基本概念，可以看到一些特定的缓存(通常是 L1 和 L2)并不在所有逻辑内核之间共享，而是属于一个特定物理内核。这种特殊性会产生一些影响，比如并发时伪共享，这会导致性能显著下降。下面通过一个具体例子来说明什么是伪共享，以及如何预防这种情况发生。
我们对这两种数据库进行了深入的基准测试研究，应用了超过133项测量指标进行全面比较。以下是测试结果。
php fread函数用于读取文件(可安全用于二进制文件)，其语法是fread(file,length)，参数file必需，指规定要读取打开文件，length 必需，指规定要读取的最大字节数。
在前一章中，我们讨论了并发的基础。现在是时候看看 Go 开发人员在使用并发原语时所犯的实际错误了。
判断文件读写成功的函数 这个我们之前文章已经有用到的了 下面再列举一下 good如果文件顺利打开且没有发生任何错误返回true 该方法也指出的最后一次读取输入的操作是否成功。 fail方法用于判断最后一次读取数据的时候是否遇到了类型不配的情况，若是返回true（如果遇到了EOF，该方法也返回true） bad如果出现意外的问题 任意文件受损或硬件故障 最后依次读取数据的时候发生了这样的问题 bad()方法将返回true 读取文件的时候如何知道读取到了文件的末尾 可以用eof来判断最后一次读取是否遇到EOF即文件的末尾 是则返回true 妈，那么判断末尾的的方法我们已经知道了 我们该如何知道文件在当前文件的哪个位置 我们之前在C++语言中也提到了文件指针的这个概念 这里再来复习一下可以说是 文件指针可以理解为文件内部记录读取或者写入的当前位置 每次程序在读写文件时，磁盘中的文件指针就会向后移动一个字节 文件流提供以下成员函数来读取或配置文件指针： tellg() 返回读取文件指针的当前位置 tellp() 返回写入文件指针的当前位置 seekg(指针偏移量) 将读取文件指针移到指定位置 seekg(指针偏移量，参照位置) 将读取文件指针移到指定位置 seekp(指针偏移量) 将写入文件指针移到指定位置 seekp(指针偏移量，参照位置) 将写入文件指针移到指定位置 第二个实参称为模式标志，它指定从哪里计算偏移量。标志 ios::beg 表示偏移量是从文件开头算起的。也可以修改该参数，从文件末尾或文件中的当前位置计算偏移量。表 1 列出了所有 3 种随机访问模式的标志。
key 是给每一个 vnode 的唯一 id,依靠 key,我们的 diff 操作可以更准确、更快速。对于简单列表页渲染来说 diff 节点也更快,但会产生一些隐藏的副作用,比如可能不会产生过渡效果,或者在某些节点有绑定数据（表单）状态，会出现状态错位。)
Victor是资深的Python黑客，许多Python模块的核心贡献者和作者。他最近撰写了PEP 454（https://www.python.org/dev/peps/pep-0454/），其中提出了一个新的tracemalloc模块，用于在Python中跟踪内存块的分配，并写了一个简单的AST优化器。
答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。没有一个基准测试是完美的，但是计算机语言基准测试游戏是一个很好的起点。
Redis官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库，该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华，同时降低了复杂性并提高了可扩展性。
强烈推荐大家读完，可以很好的理解泛型实现，以及当前有哪些性能问题，翻译时我会加些注释，以便大家更好的理解
从用户界面到应用程序，从驱动程序到操作系统的内核，几乎所有软件都存在着系统性能上的缺陷，许多看起来完全不同的性能问题实际上有着相同的根本原因。对于成功经验的抽象一般被称为软件模式或者设计模式，那么导致系统性能问题的行为方式和做法则可以称为性能设计的反模式。
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
（本文发表于1月份）最近Windows和Linux都发送了重大安全更新，为防范这个尚未完全公开的问题，在最坏的情况下，它可能会导致性能下降多达一半。
#68914 : 增量编译使用「SipHasher128」哈希算法来确定自上一次编译器调用以来更改了哪些代码。此PR极大地改善了从输入字节流中提取字节的过程（通过反复进行来确保它在big-endian和little-endian平台上均可工作），在大多数情况下，编译速度最多可提升13％。
java编程中，使用反射来增强灵活性（如各类框架）、某些抽象（如各类框架）及减少样板代码（如Java Bean）。 因此，反射在实际的java项目中被大量使用。
在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ElasticSearch 会受到影响。
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库，该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华，同时降低了复杂性并提高了可扩展性。 根据 Grafana 实验室的测试，Mimir 可以扩展到 10 亿个活跃时间序列和 5000 万个样本/秒的摄取率，该基准测试要求运行一个具有 7000 个 CPU 核心和 30TiB 内存的集群，这已经是我听说的最大、最昂贵的时间序列数据库的公共基准测试了。要重现这样规模的基准测试并不那么容易，幸运的是，在大多数情况下，用户的工作负
IOR是一个并行的IO基准，可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准，专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端，并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明（Install），初学者教程（IOR的第一步），以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的，我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
随着高带宽内存（HBM）的发展，FPGA正变得越来越强大，HBM 给了FPGA 更多能力去缓解再一些应用中遇到的内存带宽瓶颈和处理更多样的应用。然而，HBM 的性能表现我们了解地还不是特别精准，尤其是在 FPGA 平台上。这篇文章我们将会在HBM 的说明书和它的实际表现之间建立起桥梁。我们使用的是一款非常棒的 FPGA，Xilinx ALveo U280，有一个两层的HBM 子系统。在最后，我们提出了竖亥，一款让我们测试出所有HBM 基础性能的基准测试工具。基于FPGA 的测试平台相较于CPU/GPU 平台来说会更位准确，因为噪声会更少，后者有着复杂的控制逻辑和缓存层次。我们观察到 1）HBM 提供高达425 GB/s 的内存带宽，2）如何使用HBM 会给性能表现带来巨大的影响，这也印证了揭开 HBM 特性的重要性，这可以让我们选择最佳的使用方式。作为对照，我们同样将竖亥应用在DDR4上来展现DDR4 和HBM 的不同。竖亥可以被轻松部署在其他FPGA 板卡上，我们会将竖亥开源，造福社会。
本文最初发布于 Confluent 官方博客，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
原文链接：https://pkolaczk.github.io/memory-consumption-of-async/
可以将程序中的数据保存为一个文件。待下次重新启动程序时，从之前保存的文件中提取数据。这样，程序就不会在重启后失忆了。
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
作者 ｜ V8 团队 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 蔡芳芳 V8 引入全新的非优化 JS 编译器：Sparkplug 想要编写高性能的 JavaScript 引擎，光是有高度优化的编译器（如 TurboFan）是不够的。特别是对于短生命周期的会话（例如加载网站或命令行工具），在高优化编译器开始优化之前就已经有很多工作要做，更没有时间去生成什么优化代码了。 正因如此，自 2016 年起，我们不再跟踪综合基准测试（如 Octane）的成绩，而是转而去衡量实际场景中的性能表现。并且从那时起，我们就一直在努力研究如何提
文章：FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
在开发过程中，我们通常会用到DO、DTO、VO、PO等对象，一般来说这些对象之间的字段具有一定的相似性。在进行对象转换时，除了手动get/set之外，开发者大概率会使用到类似BeanUtils等对象拷贝工具类。由于许多拷贝工具类性能低下，开发者经常在工具类没有进行选型的情况下引入项目，造成了开发社区或公司对这类工具类使用时有了更多的性能担忧。在前期的调研当中，也有类似于本文的比较，大多数使用循环/StopWatch/计算执行时间等形式衡量，少数文章采用了压测的方法。这类评价方式，能反应出一定的性能问题，但通常实验做的不够严谨准确。
看得出来,如果你从来不曾回退过,那么好像什么都一样,还是使用原来的InputStream 进行读取
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
