Vue中的非阻塞Effect执行：实现高实时性UI的底层机制 大家好，今天我们来深入探讨Vue中一个非常重要的概念：非阻塞Effect执行。理解它对于构建高性能、高实时性的Vue应用至关重要。很多人可能对Vue的响应式系统有所了解，但往往忽略了Effect执行的具体过程，以及如何避免在Effect中出现阻塞操作。 什么是Effect？ 在Vue的响应式系统中，Effect本质上就是一个副作用函数。当某个响应式数据（例如ref或reactive对象的属性）发生变化时，依赖于该数据的Effect函数会被自动触发执行。简单来说，Effect就是用来处理数据变化后需要执行的操作，例如更新DOM、发起网络请求等等。 <template> <div> <p>Count: {{ count }}</p> </div> </template> <script setup> import { ref, onMounted, watch } from ‘vue’; const count = ref(0); // 这是一个 …
C++中的Non-blocking I/O与Complection Ports：实现异步操作的极致性能
好的，下面是关于C++中Non-blocking I/O与Completion Ports的技术文章，以讲座形式呈现： C++中的Non-blocking I/O与Completion Ports：实现异步操作的极致性能 大家好，今天我们来探讨C++中实现异步操作的两种关键技术：Non-blocking I/O 和 Completion Ports。我们将深入了解它们的原理、应用场景以及如何结合使用以达到极致性能。 一、同步 I/O 的瓶颈 在传统的同步 I/O 模型中，当一个线程发起 I/O 操作（例如，从网络读取数据或写入磁盘）时，它会一直阻塞，直到操作完成。这意味着线程在等待 I/O 完成期间无法执行其他任务。在高并发的场景下，大量的线程阻塞在 I/O 操作上会导致系统资源严重浪费，降低整体吞吐量。 举个简单的例子： #include <iostream> #include <fstream> #include <chrono> #include <thread> void read_file(const std::string&a …
C++实现NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构感知：优化跨节点内存访问延迟
好的，我们开始。 C++实现NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构感知：优化跨节点内存访问延迟 大家好，今天我们来深入探讨一个在高性能计算领域非常重要的主题：NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构感知的C++编程，以及如何优化跨节点内存访问延迟。在多核处理器日益普及的今天，NUMA架构已经成为主流，理解并利用NUMA特性，可以显著提升应用程序的性能。 1. NUMA架构简介 传统的SMP（Symmetric Multi-Processing）架构中，所有处理器共享同一块物理内存，每个处理器访问内存的速度是相同的。然而，随着处理器核心数量的增加，这种共享内存的方式成为了性能瓶颈。NUMA架构应运而生，它将物理内存划分成多个节点（Node），每个节点包含一部分内存和若干个处理器核心。每个处理器核心访问其所属节点的内存速度最快（本地访问），访问其他节点的内存速度较慢（远程访问）。 NUMA架构的主要特点： 本地内存访问更快： 处理器访问本地内存的延迟远低于访问远程内存。 内存访问延迟不均衡： 不同处理器访问同一块内存的延迟可能不同，取决 …
C++中的Non-Temporal Store指令：优化大数据流的缓存绕过与写入效率
C++中的Non-Temporal Store指令：优化大数据流的缓存绕过与写入效率 大家好，今天我们来深入探讨C++中一个非常重要的优化技术，特别是在处理大数据流时：Non-Temporal Store指令。 很多时候，我们在处理大量数据时，标准的存储操作会带来不必要的缓存污染，反而降低程序性能。Non-Temporal Store指令就是为了解决这个问题而生的。 什么是Non-Temporal Store指令？ Non-Temporal Store指令，顾名思义，指的是一种“非暂时性”的存储指令。 它的核心作用是绕过或最小化CPU缓存的影响，直接将数据写入内存。 这样做的好处是，可以避免将临时数据填充到缓存中，从而减少缓存的污染，并提高写入效率，特别是在数据只会被写入一次，之后不再读取的情况下。 更具体地说，Non-Temporal Store指令通常会执行以下操作： 绕过L1和L2缓存： 数据不会被写入L1和L2缓存。 尽量绕过L3缓存： 即使写入L3缓存，也会以一种更高效的方式进行，避免占用过多缓存空间。 直接写入内存： 数据直接写入主内存。 需要注意的是，Non-Tempor …
Java `Non-Blocking I/O (NIO)` `Selector` `ByteBuffer` 异步网络编程
各位观众老爷，今天咱们聊聊Java NIO，让你的网络程序跑得飞起！别害怕，NIO听起来高大上，其实就是给Java的I/O操作开了个挂，让它能异步处理，效率蹭蹭往上涨。 开场白：传统IO的痛点 先说说传统的IO，也就是java.io包里的那些家伙。它们有个特点，就是阻塞。啥意思？就像你去餐厅吃饭，服务员（线程）一次只能服务一个客人，如果客人点了份佛跳墙，得等半天才能做好，服务员就得一直等着，啥也干不了。 这就是阻塞，线程啥也干不了，只能等着IO操作完成。 这种方式，如果连接数一多，服务器就容易崩溃。就像餐厅来了几百号人，就那么几个服务员，全都等着做佛跳墙，那可不得乱套嘛！ NIO：异步非阻塞的救星 NIO就是来解决这个问题的。它引入了三个核心概念： Channel (通道)：可以理解为连接，但它和传统的IO流不一样，它是双向的，可以同时读写。 Buffer (缓冲区)：数据读写的中转站。数据从Channel读到Buffer，或者从Buffer写到Channel。 Selector (选择器)：最重要的角色，它就像一个交通警察，可以监控多个Channel的IO事件，比如连接建立、数据可读 …
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PHP `Non-Blocking Sockets` (`stream_set_blocking`) 与 `select()`/`poll()`/`epoll()`
各位观众，大家好！我是今天的主讲人，江湖人称“代码界的老司机”，今天咱们不飙车，聊聊PHP里那些让人又爱又恨的“非阻塞Sockets”。 咱们先来热热身，想象一下，你是一个饭馆老板，客人（请求）来了，你得招呼，还得让后厨（服务器）做菜。如果每个客人你都死守着，等他吃完再招呼下一个，那得饿死多少人？ 这就是阻塞模式，效率低下，简直要破产！ 所以，聪明的饭馆老板会怎么做？ 没错，就是非阻塞模式！ 招呼完客人，记下他的桌号（文件描述符），就去招呼下一个。后厨做好菜，再根据桌号送过去。 在PHP的世界里，stream_set_blocking就是控制“招呼客人”方式的开关，而select()、poll()、epoll()则是你用来监控“后厨上菜”情况的眼睛。 一、stream_set_blocking: 打开非阻塞的大门 stream_set_blocking函数，顾名思义，就是用来设置stream（流）的阻塞模式的。在Socket编程中，这个stream通常就是你的Socket资源。 <?php // 创建一个Socket $socket = socket_create(AF_INET …
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C++ NUMA (Non-Uniform Memory Access) 架构优化：跨内存节点访问
好的，各位观众老爷，今天咱们来聊聊C++里的NUMA架构优化，这玩意儿听起来高大上，其实就是怎么让你的程序在多核服务器上跑得飞起，不卡顿。别担心，我保证用最接地气的方式，把这背后的门道给你们讲明白。 啥是NUMA？别装不懂，就是内存分配的“贫富差距”！ 想象一下，你家是个大家庭，住在一个大房子里，有好几个冰箱（CPU核心），每个冰箱旁边都有个储藏室（内存节点）。如果某个家庭成员（线程）老是跑到离自己最远的冰箱里拿东西，那效率肯定低。NUMA就是这么个概念： Non-Uniform Memory Access: 非一致性内存访问。啥意思？就是说，CPU访问不同内存区域的速度是不一样的。 内存节点: 每个CPU核心组（socket）都有自己专属的内存区域。 本地访问: CPU访问自己所属内存节点的速度最快。 远程访问: CPU访问其他内存节点的速度较慢。 如果你的程序不考虑NUMA，那很可能出现“远水解不了近渴”的情况，线程们抢着访问同一个远程内存节点，导致性能瓶颈。 C++ NUMA编程：磨刀不误砍柴工 要玩转NUMA，我们需要一些“武器”： libnuma: 这是一个C库，提供了NUM …