高性能考量

本文翻译自LMAX关于Disruptor的论文,同时加上一些自己的理解和标注.Disruptor是一个高效的线程间交换数据的基础组件,它使用栅栏(barrier)+序号(Sequencing)机制协调生产者与消费者,从而避免使用锁和CAS,同时还组合使用预分配内存机制.缓存行机制(cache line).批处理效应(batch effect)来达到高吞吐量和低时延的目标.目前Disruptor版本已经迭代至3.0,本论文是基于Disruptor1.0写就,在新版本中,相对与1.0版本,其核心设计

在2B企业服务.云计算.移动互联网领域,专业的云平台服务里,分布式技术为支撑平台正常运作关键性技术.从商业利润和运维成本角度出发,千方百计榨干服务器的每一分性能很大程度上影响着网站的商业价值,因此对性能的追求,成为分布式架构体系中极为重要的考量指标:从用户角度,特别是作为主要收入来源的企业用户的角度出发,保证业务处理的正确性和服务不中断(高可用性)是支撑用户信心的重要来源.高性能,高可用,正确性成为分布式架构体系的关键技术因素. 对于网站产品的的架构体系,可以选择开源或自主研发:如果拥抱开源,则

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其实这篇文章类似版本早在12年就在网上各处出现了,也随着HTML5的兴起,HTML的新特性也是倍受开发者们追捧,自然相关HTML5的高性能动画与游戏的相关文章也是层出不穷的,笔者也是在12年接触的相关技术,不过俗话说"隔行如隔山",随着大前端时代的到来,前端的工作范围和知识疆界也在不断的扩展,需要的知识结构和知识体系也在不断的丰富,最近也基于所在团队不断需要有新人有这方面的知识储备,于是就有了此文.当然本文并不会提供任何一段完整可用的代码,伸手党也请耐下心来看吧,理解了原理实现其实是一

问题描述: 1.众所周知,内存管理机制几乎存在于一切优秀的系统中.这样做原因不外乎以下几点:1.改善性能:2.减少碎片的产生:3.侦测系统的内存使用情况,便于调错,便于了解系统的内存使用,以对系统的架构从内存使用层面上进行设计考量: 2.我前面有文已经说明,内存管理的机制一般分为:1.预先分配大量等尺寸的块,自己维护,逐次满足对单个内存单元的请求:2.释放的内存也自己维护,以便重复使用:3.使用定长和变长机制进行内存管理. 3.本文试着以较大尺寸(4096)的内存块为分配单元,然后在一个块中利用

1.大数据是什么? 大数据是最近IT界最常用的术语之一.然而对大数据的定义也不尽相同,所有已知的论点例如结构化的和非结构化.大规模的数据等等都不够完整.大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征,通常称为数据的5 Vs.分别是大规模,多样性,高效性.准确性和价值性. 据Gartner称,大规模可以被定义为"在本(地)机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值.当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案. 这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的

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