我目前正在为在GAEGo上运行的包编写大量单元测试。有问题的包专注于数据保存和从appengine/datastore加载。因此，我有大约20个看起来有点像这样的单元测试文件:packageDataimport("appengine""appengine/aetest"."gopkg.in/check.v1""testing")funcTestUsers(t*testing.T){TestingT(t)}typeUsersSuitestruct{}var_=Suite(&UsersSuite{})constUserIDstring="UserID"func(s*UsersSuite)T
我在Go中使用矩阵乘法进行一些性能实验并遇到了一些意想不到的结果。版本1:funcnewMatrix(nint)[][]int{m:=make([][]int,n)buf:=make([]int,n*n)fori:=rangem{m[i]=buf[i*n:(i+1)*n]}returnm}funcmult1(m1,m2,res[][]int)[][]int{fori:=rangem1{fork:=rangem1[0]{forj:=rangem2[0]{res[i][j]+=m1[i][k]*m2[k][j]}}}returnres}我从线性阵列创建多个表示矩阵行的slice。版本2:f
我在Go中使用矩阵乘法进行一些性能实验并遇到了一些意想不到的结果。版本1:funcnewMatrix(nint)[][]int{m:=make([][]int,n)buf:=make([]int,n*n)fori:=rangem{m[i]=buf[i*n:(i+1)*n]}returnm}funcmult1(m1,m2,res[][]int)[][]int{fori:=rangem1{fork:=rangem1[0]{forj:=rangem2[0]{res[i][j]+=m1[i][k]*m2[k][j]}}}returnres}我从线性阵列创建多个表示矩阵行的slice。版本2:f
编辑:得到一些反馈后，我创建了一个newexample这应该更具可重复性。我一直在用C++编写一个涉及大量链表迭代的项目。为了获得一个基准，我用Go重写了代码。令人惊讶的是，我发现Go实现的运行速度始终快约10%，即使在将-O标志传递给clang++之后也是如此。可能我只是在C++中遗漏了一些明显的优化，但我一直在通过各种调整将我的头撞在墙上一段时间。这是一个简化版本，在C++和Go中有相同的实现，其中Go程序运行得更快。它所做的只是创建一个包含3000个节点的链表，然后计算迭代这个链表1,000,000次所需的时间(C++为7.5秒，Go为6.8秒)。C++:#include#inc
编辑:得到一些反馈后，我创建了一个newexample这应该更具可重复性。我一直在用C++编写一个涉及大量链表迭代的项目。为了获得一个基准，我用Go重写了代码。令人惊讶的是，我发现Go实现的运行速度始终快约10%，即使在将-O标志传递给clang++之后也是如此。可能我只是在C++中遗漏了一些明显的优化，但我一直在通过各种调整将我的头撞在墙上一段时间。这是一个简化版本，在C++和Go中有相同的实现，其中Go程序运行得更快。它所做的只是创建一个包含3000个节点的链表，然后计算迭代这个链表1,000,000次所需的时间(C++为7.5秒，Go为6.8秒)。C++:#include#inc
这个问题特定于函数调用，并且针对Go优化器在按值传递结构与按指针传递结构时的可信度。如果您想知道何时在结构字段中使用值与指针，请参阅:Go-Performance-What'sthedifferencebetweenpointerandvalueinstruct?请注意:我已尽量使任何人都易于理解，因此有些术语并不精确。一些低效的Go代码假设我们有一个结构:typeVec3struct{X,Y,Xfloat32}我们想要创建一个函数来计算两个向量的叉积。(对于这个问题，数学并不重要。)有几种方法可以解决这个问题。一个天真的实现是:funcCrossOf(a,bVec3)Vec3{ret
这个问题特定于函数调用，并且针对Go优化器在按值传递结构与按指针传递结构时的可信度。如果您想知道何时在结构字段中使用值与指针，请参阅:Go-Performance-What'sthedifferencebetweenpointerandvalueinstruct?请注意:我已尽量使任何人都易于理解，因此有些术语并不精确。一些低效的Go代码假设我们有一个结构:typeVec3struct{X,Y,Xfloat32}我们想要创建一个函数来计算两个向量的叉积。(对于这个问题，数学并不重要。)有几种方法可以解决这个问题。一个天真的实现是:funcCrossOf(a,bVec3)Vec3{ret
我在运行一些计时和效率测试时遇到了一些意外行为。我发现，如果我运行其他将所有系统CPU核心都锁定在100%的后台进程，我的程序实际上运行得更快。这是一个简化的示例程序:#define_XOPEN_SOURCE600#include#include#includevoidvadd(constfloat*u,constfloat*v,float*y,intn){inti;for(i=0;i我在(相当旧的)Pentium4@2.8GHz上运行，超线程已打开，在/proc/cpuinfo中显示为两个处理器。系统相对空闲时的输出:$./testDone,cputime:11.450000现在加载
我在运行一些计时和效率测试时遇到了一些意外行为。我发现，如果我运行其他将所有系统CPU核心都锁定在100%的后台进程，我的程序实际上运行得更快。这是一个简化的示例程序:#define_XOPEN_SOURCE600#include#include#includevoidvadd(constfloat*u,constfloat*v,float*y,intn){inti;for(i=0;i我在(相当旧的)Pentium4@2.8GHz上运行，超线程已打开，在/proc/cpuinfo中显示为两个处理器。系统相对空闲时的输出:$./testDone,cputime:11.450000现在加载
如果将unix套接字文件放在磁盘而不是tmpfs/ramdisk(ubuntu)上，速度是否有差异(无论多么无穷小)？ 最佳答案 仅限开放时间。该文件实际上从未获得任何内容；通过它发送的内容仅通过内存。文件系统仅用于提供系统范围的名称。 关于linux-磁盘上的unix套接字文件与ubuntu上的tmpfs，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8438474/
