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JS `CPU Micro-Architecture` 级别优化：`Cache Line Padding` 与 `False Sharing`

各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天咱们不聊框架，不聊设计模式，来点硬核的，聊聊JS的“CPU微架构”级别优化，听起来是不是有点吓人？别怕，其实没那么玄乎，今天的主题就是：Cache Line Padding 与 False Sharing。 咱们先来个开胃菜，想象一下，你去超市买东西，你肯定不会只买一根葱就走吧？一般都会顺便买点蒜、姜啥的。CPU也是这么想的，它从内存里拿数据，也不会只拿你想要的那个，而是把附近的一堆都拿走，放到它的“小金库”里，这个“小金库”就是Cache（缓存）。 好，现在正式开始今天的“表演”。 一、什么是Cache Line？ Cache Line，顾名思义，就是Cache里的一行。它就像超市货架上的一排商品，CPU每次从内存拿数据，都是以Cache Line为单位拿的。Cache Line的大小通常是64字节（也有32字节或128字节的，但64字节最常见）。 所以，即使你只需要一个字节的数据，CPU也会把这个字节所在的Cache Line都拿过来。这就是Cache Line的基本概念。 二、Cache的层级结构 CPU的缓存可不止一层 …

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JS `CPU Flame Graphs` `Optimized` / `Unoptimized` `Code` 识别与优化

嘿，各位代码界的弄潮儿们，大家好！今天咱们来聊点刺激的——JavaScript CPU Flame Graphs，以及如何用它们来揪出你代码里的性能“小怪兽”，让你的代码跑得飞起！ 第一章：什么是CPU Flame Graphs？它能干啥？ 想象一下，你的代码是一辆赛车，CPU就是引擎。Flame Graph就像是引擎的体检报告，能告诉你哪个部件在超负荷运转，哪个部件拖了后腿。 简单来说，CPU Flame Graph是一种可视化工具，它可以展示你的代码在CPU上花费的时间。它能让你快速定位代码中的性能瓶颈，找到那些消耗CPU资源最多的函数。 为什么要用Flame Graphs？ 直观易懂： 比一堆数字和日志更容易理解。 快速定位： 快速找到性能瓶颈，不用瞎猜。 优化指导： 知道哪里慢，才能对症下药。 Flame Graph长啥样？ Flame Graph看起来像一堆堆叠在一起的火焰，所以才叫这个名字。每一层代表一个函数调用，宽度代表该函数在CPU上花费的时间比例。 x轴： 代表时间（或函数调用顺序）。 y轴： 代表调用栈深度。 宽度： 代表函数在CPU上花费的时间。越宽，说明这个函数 …

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JS `CPU Micro-Architecture` 的特性对 JS 性能的影响：`Branch Prediction`, `Instruction Pipelining`

嘿，大家好！欢迎来到“JavaScript性能炼金术：CPU微观世界探秘”讲座！ 今天咱们不聊框架，不谈语法糖，直接钻到JS代码背后的神秘世界——CPU微架构！别害怕，这不比量子力学难，而且搞懂了它，你写的JS代码就能像火箭一样飞起来。 咱们今天的主角是两个CPU界的明星：分支预测（Branch Prediction） 和 指令流水线（Instruction Pipelining）。它们听起来很高端，但其实原理很简单，关键在于理解它们如何影响JS的执行，然后咱们才能对症下药，写出更高效的代码。 第一幕：分支预测 – “猜猜我是谁？” 想象一下，你正在玩一个猜数字游戏。电脑随机生成一个1到100的数字，你来猜。你猜50，电脑告诉你大了。你猜25，电脑告诉你小了。你再猜37，直到最终猜中。 CPU在执行代码的时候，也面临着类似的“猜数字”游戏，只不过它猜的是程序的走向，也就是分支。 什么是分支？ 简单来说，就是if语句，switch语句，for循环，while循环等等，这些控制流语句都会产生分支。CPU需要判断到底走哪个分支。 function isEven(number) { if (n …

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JS `CPU` `Profile` `Flame Graph` 的深度解读与性能瓶颈精确定位

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，BUG杀手，今天咱们聊聊JS性能优化的大杀器：CPU Profile和Flame Graph。保证让你们听完之后，以后再看到性能问题，不再是两眼一抹黑，而是能像福尔摩斯一样，抽丝剥茧，直击要害！ 开场白：性能优化，前端工程师的“面子” 先说说为啥要关注性能优化。你想啊，辛辛苦苦写的代码，结果用户一打开页面卡成PPT，直接关掉走人，你心里啥滋味？性能问题直接影响用户体验，影响用户留存，最终影响老板的KPI，所以，性能优化，就是前端工程师的“面子”，必须得重视！ 第一幕：CPU Profile，时间都去哪儿了？ CPU Profile，顾名思义，就是记录CPU在执行你的JS代码时，都干了些啥，花了多少时间。它可以告诉你哪个函数执行次数最多，哪个函数耗时最长，哪个函数最占用CPU资源。就像一个详细的账本，记录了CPU的每一笔开销。 1.1 如何生成CPU Profile？ 不同的浏览器和Node.js环境，生成CPU Profile的方式略有不同，但大同小异。 Chrome DevTools: 打开Chrome DevTools (F12)。 选择 & …

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JS `SharedArrayBuffer` 与 CPU 缓存行：跨线程性能瓶颈与优化

大家好，我是你们今天的性能优化导师，代号“线程猎手”。今天咱们来聊聊JavaScript里一个比较“刺激”的东西——SharedArrayBuffer，以及它和CPU缓存行之间的爱恨情仇。准备好了吗？系好安全带，咱们开始！ 开场：SharedArrayBuffer，这货是干嘛的？ 在JavaScript的世界里，一直以来都是单线程的天堂。但随着Web应用越来越复杂，单线程开始力不从心。为了让JavaScript也能玩转多线程，SharedArrayBuffer应运而生。 简单来说，SharedArrayBuffer就像一块共享的内存区域，多个线程（通过Web Workers创建）可以同时访问和修改这块内存。这听起来是不是很美好？终于可以告别消息传递的繁琐，直接共享数据了！ 理想很丰满，现实很骨感：缓存行这堵墙 但是，理想很美好，现实往往会给你一巴掌。SharedArrayBuffer虽然提供了共享内存，但也引入了一个新的性能瓶颈：CPU缓存行（Cache Line）。 要理解这个问题，我们先来简单回顾一下CPU缓存的工作原理。CPU访问内存的速度远慢于访问寄存器，所以CPU引入了多级缓 …

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JS V8 CPU 性能分析：CPU Profile 与 Flame Chart 定位热点函数

大家好，欢迎来到“JS V8 CPU 性能分析：CPU Profile 与 Flame Chart 定位热点函数”讲座现场！我是今天的主讲人，人称“代码界的福尔摩斯”，专攻疑难杂症代码优化。今天，咱们就来聊聊如何用 V8 的 CPU Profile 和 Flame Chart，像侦探一样揪出 JavaScript 代码里的性能瓶颈。 开场白：你的代码，慢了吗？ 话说回来，你的 JavaScript 代码，跑得飞快吗？还是像蜗牛爬树，慢吞吞的？ 如果你和我一样，是个追求极致性能的完美主义者，那么今天的分享，绝对能帮你把代码榨干最后一滴性能！ 第一幕：性能瓶颈在哪里？—— 为什么要性能分析？ 想象一下，你的网页加载速度慢得令人发指，用户体验直线下降，老板天天催你优化。你挠破头皮，却不知道问题出在哪里。这时候，性能分析就像一盏明灯，照亮你前进的方向。 定位问题： 找到代码中耗时最多的部分，也就是性能瓶颈。 优化方向： 明确优化的重点，避免盲目猜测和无效尝试。 提升体验： 提高代码运行效率，改善用户体验。 第二幕：准备好了吗？—— CPU Profile 工具介绍 V8 引擎提供了强大的 CP …

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C++ CPU 亲和性设置：`sched_setaffinity` 与 `SetThreadAffinityMask` 的高级应用

哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++里那些跟CPU“谈恋爱”的技巧：sched_setaffinity和SetThreadAffinityMask。这两个家伙听起来挺高大上，其实就是让你的程序线程指定在哪个CPU核心上跑，说白了就是“霸占”CPU资源！ 咱们先从基础说起，然后慢慢深入，最后搞点高级应用。准备好了吗？Let’s go! 一、为啥要搞CPU亲和性？（Why Bother?) 想象一下，你是一个繁忙的厨师（程序），厨房里有很多灶台（CPU核心）。如果你到处乱窜，一会儿用这个灶台，一会儿用那个灶台，是不是效率不高？因为每次切换灶台，你都要搬运食材（数据），还得适应新的温度（缓存）。 CPU亲和性就是让你固定在一个或几个灶台上，减少切换的损耗，提高效率。主要有以下几个好处： 提升性能： 减少上下文切换带来的开销，尤其是在多线程、高并发的场景下效果显著。 降低延迟： 某些对延迟非常敏感的应用（比如实时音视频处理、高性能计算），固定在特定核心上可以减少抖动。 隔离任务： 将不同类型的任务分配到不同的CPU核心上，避免相互干扰。例如，可以将UI线程和计算线程分开，保证UI的流 …

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C++ CPU 亲和性设置：将线程绑定到特定 CPU 核

各位好，欢迎来到今天的“C++ CPU 亲和性：让你的线程找到真爱”讲座。今天我们要聊聊一个听起来高深莫测，但实际上非常实用的小技巧：CPU 亲和性。 什么是CPU亲和性？ 简单来说，CPU亲和性就是让你的线程或进程“爱上”某个特定的CPU核心。默认情况下，操作系统会尽力均衡各个核心的负载，线程可能会在不同的核心之间跳来跳去。这就像一个花心的家伙，一会儿喜欢这个，一会儿喜欢那个，最终导致性能下降（因为缓存失效）。 CPU亲和性就像是给线程找了个“真爱”，告诉它：“你就待在这个核心里，别乱跑了！” 这样可以减少线程在不同核心之间迁移的次数，提高缓存命中率，从而提升性能。 为什么要设置CPU亲和性？ 想象一下，你正在玩一个大型游戏。游戏需要大量的计算，而这些计算被分配到多个线程上。如果没有设置CPU亲和性，这些线程可能会在不同的CPU核心上运行。 缓存失效： 当线程从一个核心迁移到另一个核心时，之前核心上的缓存数据就失效了，需要重新加载。这会增加延迟，降低性能。 NUMA问题： 在NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构的系统中，访问本地内存比访问远程内存更快。如 …

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C++ 自旋锁（Spinlock）的实现与性能考量：CPU 占用与退避策略

好的，没问题，直接进入主题！ 各位观众，各位大佬，晚上好！我是今天的主讲人，今天要跟大家聊聊C++里的自旋锁（Spinlock）。这玩意儿，说简单也简单，说复杂也复杂，用好了能提高性能，用不好那就是CPU杀手。所以，咱们今天就来好好扒一扒它的底裤，看看它到底是个什么妖魔鬼怪。 什么是自旋锁？ 首先，咱们得搞清楚自旋锁是个什么东西。简单来说，自旋锁就是一把“忙等”的锁。当一个线程想要获取锁，但是锁已经被其他线程占用了，它不会进入阻塞状态，而是会“原地打转”，不断尝试获取锁，直到成功为止。这个“原地打转”的过程，就是所谓的“自旋”。 想象一下，你排队买奶茶，前面一个人正在磨磨蹭蹭地选口味，你没法插队，就只能一直站在那儿等，不停地刷新手机，看看他选完了没有。这个刷新手机的动作，就类似于自旋。 自旋锁的C++实现 废话不多说，咱们先来一个最简单的自旋锁实现： #include <atomic> #include <thread> #include <iostream> class SpinLock { private: std::atomic_flag lo …

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C++ 指令重排与内存模型：编译器和 CPU 的优化对并发的影响

好的，没问题。让我们开始吧！ 各位好，欢迎来到今天的“C++指令重排与内存模型：编译器和CPU的优化对并发的影响”讲座。今天咱们要聊聊C++里那些“暗箱操作”——指令重排和内存模型，它们就像隐藏在代码背后的影子，悄无声息地影响着并发程序的行为。 一、 什么是指令重排？ 想象一下，你写了一段代码，就像给厨房下了一道菜谱，但是厨师（编译器和CPU）可不一定完全按照你的菜谱来做。他们可能会为了优化效率，调整一下做菜的顺序，这就是所谓的指令重排。 指令重排分为以下几种： 编译器优化重排： 编译器在不改变单线程程序语义的前提下，对指令进行重新排序，以提高程序的执行效率。 CPU指令重排： CPU也可能为了提高执行效率，对指令进行乱序执行。 举个简单的例子： #include <iostream> #include <thread> int a = 0; int b = 0; int x = 0; int y = 0; void thread1() { a = 1; x = b; } void thread2() { b = 1; y = a; } int main() { …

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