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 …
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 …
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 …
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 …
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() { …
C++ CPU 缓存一致性与伪共享（False Sharing）：并发性能杀手与优化
各位观众，各位朋友，各位同行，大家好！今天咱们聊点儿刺激的——CPU缓存一致性与伪共享！这俩哥们儿，一个管秩序，一个专门捣乱，都是并发编程里绕不开的坑。如果你写的并发程序慢得像蜗牛，那很可能就是它们在背后搞鬼。 第一章：CPU缓存——速度与激情的碰撞 想象一下，CPU就像个超级计算器，速度快到飞起。但是，它和内存之间隔着十万八千里，数据传输速度慢得让人抓狂。怎么办？聪明的人类发明了CPU缓存！ CPU缓存就像CPU的小金库，把常用的数据放进去，CPU要用的时候直接从金库里拿，速度嗖嗖的！缓存分好几级，L1、L2、L3，L1最快最小，L3最慢最大。 // 假设我们有个简单的结构体 struct Data { int a; int b; }; // CPU访问Data.a的时候，会把Data整个缓存行都加载到缓存里 这里，Data结构体的数据会被加载到一个缓存行中。缓存行是缓存的基本单位，通常是64字节（也可能是其他大小，取决于CPU架构）。 第二章：缓存一致性——维持秩序的警察叔叔 好了，现在每个CPU都有自己的小金库了，问题来了：如果多个CPU同时修改同一个数据，那大家的金库里的数据就 …
Redis 持久化期间的 CPU 与 IO 影响分析
好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Redis持久化大冒险”专场！今天咱们不聊风花雪月，就来聊聊Redis持久化这档子事儿，特别是它对CPU和IO那点儿不得不说的影响。 开场白：持久化，Redis的“保险柜” Redis，这玩意儿跑得飞快，内存数据库嘛，速度就是它的命根子。但是，内存有个致命的缺点：断电就啥都没了。所以，为了避免辛辛苦苦攒的数据一夜回到解放前，咱们就得祭出持久化这个大杀器，相当于给Redis数据上了个“保险柜”，让它就算重启也能恢复如初。 Redis提供了两种主要的持久化方式：RDB (Redis DataBase)和AOF (Append Only File)。每种方式都有自己的优缺点，对CPU和IO的影响也各不相同。 第一幕：RDB，快照的诱惑与代价 RDB，你可以把它想象成给你的数据拍个快照。在某个时间点，Redis会把内存中的所有数据都保存到一个文件中，就像给时间按下了暂停键，然后把那一刻的景象记录下来。 工作原理： Redis会fork出一个子进程，专门负责将内存数据dump到磁盘上。父进程则继续处理客户端的请求，两者互不干扰（理论上）。 优点： 备份和 …
Redis CPU 占用过高：定位热点、慢查询与多线程模型分析
各位Redis爱好者，大家好！今天咱们来聊聊一个让不少人头疼的问题：Redis的CPU占用率飙升。这玩意儿就像你家里的水管突然爆了，不赶紧解决，迟早要淹没整个系统。 别怕，咱们今天就一起抽丝剥茧，找出罪魁祸首，然后对症下药。咱们的目标是：让你的Redis跑得飞快，CPU稳如老狗！ 第一步：知己知彼，了解Redis的CPU占用情况 首先，你要知道Redis的CPU占用率到底是什么情况。是偶尔抽风，还是长期高居不下？你需要一些工具来监控它。 top 命令： 这是个老朋友了，在Linux服务器上直接输入 top，就能看到各个进程的CPU占用情况。找到redis-server进程，看它的%CPU值。 redis-cli info stats 命令： 这个命令可以获取Redis的各种统计信息，包括CPU使用情况。关注used_cpu_sys、used_cpu_user和used_cpu_sys_children这几个指标。 used_cpu_sys: Redis内核态CPU占用时间。 used_cpu_user: Redis用户态CPU占用时间。 used_cpu_sys_children: R …
C++ CPU 亲和性设置：将线程绑定到特定 CPU 核提升性能
好的，各位观众，各位码农，欢迎来到今天的“线程绑定CPU，性能蹭蹭涨”的专场讲座！我是你们的老朋友，专门负责帮大家把代码搞得更快更强的性能优化专家。今天，咱们就来聊聊C++中如何设置CPU亲和性，让你的线程和CPU核之间“情投意合”，从而榨干硬件的最后一滴性能。 开场白：你真的了解你的CPU吗？ 在开始之前，我想问大家一个问题：你真的了解你的CPU吗？别急着回答“当然了解，几核几线程，睿频多少”，我要问的是，你了解你的程序在CPU上是怎么跑的吗？ 想象一下，你的程序就像一群嗷嗷待哺的小鸡，而CPU核就是那些辛勤的母鸡。默认情况下，这些小鸡会被随机分配到不同的母鸡那里。虽然最终都能吃饱，但效率嘛，就不好说了。 CPU亲和性，就是让我们能够指定哪些小鸡只能由哪些母鸡来喂养。这样一来，小鸡们就不用到处乱跑，母鸡也不用频繁切换，自然就省下了不少力气，性能也就提升了。 什么是CPU亲和性？ 简单来说，CPU亲和性（CPU affinity）就是将一个进程或线程绑定到一个或多个特定的CPU核心上运行。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 …