是否有人使用过秒表基准测试，或者是否应该始终使用性能工具？是否有任何适用于Java的好的免费工具？你用什么工具？为了澄清我的担忧，秒表基准测试会因操作系统调度而出错。在您的程序的给定运行中，操作系统可能会在您正在计时的功能中间安排另一个(或多个)进程。在Java中，如果您尝试为线程应用程序计时，情况会更糟，因为JVM调度程序会在其中加入更多随机性。基准测试时如何解决操作系统调度问题？ 最佳答案 秒表基准测试很好，只要您测量足够次迭代是有意义的。通常，我需要一些个位数秒的总耗时。否则，您的结果很容易因调度和流程的其他O/S中断而严重偏
我正在尝试将一些代码从Python转换为C++，以提高一点速度并提高我生疏的C++技能。昨天，当从标准输入读取行的幼稚实现在Python中比C++快得多时，我感到震惊(参见this)。今天，我终于弄清楚了如何在C++中使用合并分隔符拆分字符串(类似于python的split()的语义)，我现在正在体验似曾相识的感觉!我的C++代码需要更长的时间才能完成这项工作(尽管没有像昨天类(class)那样多一个数量级)。Python代码:#!/usr/bin/envpythonfrom__future__importprint_functionimporttimeimportsyscount=0
我正在尝试将一些代码从Python转换为C++，以提高一点速度并提高我生疏的C++技能。昨天，当从标准输入读取行的幼稚实现在Python中比C++快得多时，我感到震惊(参见this)。今天，我终于弄清楚了如何在C++中使用合并分隔符拆分字符串(类似于python的split()的语义)，我现在正在体验似曾相识的感觉!我的C++代码需要更长的时间才能完成这项工作(尽管没有像昨天类(class)那样多一个数量级)。Python代码:#!/usr/bin/envpythonfrom__future__importprint_functionimporttimeimportsyscount=0
defmain():foriinxrange(10**8):passmain()这段代码在Python中运行(注:计时是用Linux中BASH中的time函数完成的。)real0m1.841suser0m1.828ssys0m0.012s但是，如果for循环没有放在函数中，foriinxrange(10**8):pass然后它会运行更长的时间:real0m4.543suser0m4.524ssys0m0.012s这是为什么？ 最佳答案 在函数内部，字节码是:20SETUP_LOOP20(to23)3LOAD_GLOBAL0(xran
defmain():foriinxrange(10**8):passmain()这段代码在Python中运行(注:计时是用Linux中BASH中的time函数完成的。)real0m1.841suser0m1.828ssys0m0.012s但是，如果for循环没有放在函数中，foriinxrange(10**8):pass然后它会运行更长的时间:real0m4.543suser0m4.524ssys0m0.012s这是为什么？ 最佳答案 在函数内部，字节码是:20SETUP_LOOP20(to23)3LOAD_GLOBAL0(xran
我必须以秒为单位计算C++代码片段的执行时间。它必须在Windows或Unix机器上运行。我使用以下代码来执行此操作。(之前导入)clock_tstartTime=clock();//somecodehere//tocomputeitsexecutiondurationinruntimecout但是，对于小的输入或简短的语句，例如a=a+1，我得到“0秒”的结果。我认为它必须是0.0000001秒或类似的东西。我记得Java中的System.nanoTime()在这种情况下工作得很好。但是我无法从C++的clock()函数中获得完全相同的功能。你有解决办法吗？
我必须以秒为单位计算C++代码片段的执行时间。它必须在Windows或Unix机器上运行。我使用以下代码来执行此操作。(之前导入)clock_tstartTime=clock();//somecodehere//tocomputeitsexecutiondurationinruntimecout但是，对于小的输入或简短的语句，例如a=a+1，我得到“0秒”的结果。我认为它必须是0.0000001秒或类似的东西。我记得Java中的System.nanoTime()在这种情况下工作得很好。但是我无法从C++的clock()函数中获得完全相同的功能。你有解决办法吗？
还是现在反过来了？据我所知，在某些领域C#被证明比C++更快，但我从来没有勇气自己测试它。认为你们中的任何人都可以详细解释这些差异，或者指出我到正确的地方以获取相关信息。 最佳答案 没有严格的理由说明基于字节码的语言(如具有JIT的C#或Java)不能像C++代码一样快。然而，C++代码在很长一段时间内都明显更快，今天在许多情况下仍然如此。这主要是因为更高级的JIT优化实现起来很复杂，而真正酷的优化才刚刚出现。因此，在许多情况下，C++更快。但这只是答案的一部分。C++实际上更快的情况是高度优化的程序，专业程序员彻底优化了代码。这不
还是现在反过来了？据我所知，在某些领域C#被证明比C++更快，但我从来没有勇气自己测试它。认为你们中的任何人都可以详细解释这些差异，或者指出我到正确的地方以获取相关信息。 最佳答案 没有严格的理由说明基于字节码的语言(如具有JIT的C#或Java)不能像C++代码一样快。然而，C++代码在很长一段时间内都明显更快，今天在许多情况下仍然如此。这主要是因为更高级的JIT优化实现起来很复杂，而真正酷的优化才刚刚出现。因此，在许多情况下，C++更快。但这只是答案的一部分。C++实际上更快的情况是高度优化的程序，专业程序员彻底优化了代码。这不
编者按：Benchmarking作为一个衡量标尺，可从不同的维度来客观公正公平的评价相关产品，例如：对应数据测评而言，有TPC-C、TPC-H，TP-DS等等。现有的这些测评TPC-X标准（Benchmarking）真的适合现有的OLTP&OLAP混合型数据库吗？现在对于很多HTAP数据库厂商来说，对外所发布的性能对比数据都是以TPC-H为基准，但是单方面或者说只看一个TPC-H真的能真实地反映出这些HTAP数据库的指标吗？这篇来自德国慕尼黑工业大学数据库研究组的Paper就给大家介绍了一种专门针对HTAP数据库测评的标准，真正的从HTAP的基础出发，引出如何正确地评测一款HTAP数据库产品。
