好像localtime_s()(相当于标准localtime_r)包含MSVC中的关键部分。为了比较，这里有2个示例应用程序，一个是localtime_s在一个循环中，另一个gmtime_s.http://rextester.com/OQJ48177http://rextester.com/JNDR45936分析显示内部有严重的锁争用isindst从common_localtime_s调用:gmtime没有出现问题:有什么方法可以解决这个问题，让自己保持清醒localtime_s多线程环境中的性能，前提是我的进程中确实需要本地时间？ 最佳答案
我回答了thisquestion，并注意到我认为编译器的一种奇怪行为。我首先编写了这个程序(作为我在那里回答的一部分):classVector{private:double**ptr;public:Vector(double**_ptr):ptr(_ptr){}inlinedouble&operator[](constintiIndex)const{return*ptr[iIndex];}};extern"C"inttest(constdoublea);intmain(){doublea[2]={1.0,2.0};Vectorva((double**)&a);doublea1=va[0
在我们的一个软件中，我们正在创建记录并将它们存储在二进制文件中。一旦写入操作完成，我们就会读回这个二进制文件。问题是，如果这个二进制文件小于100MB，那么它的性能就足够了，但是一旦这个文件变大，它的性能就会受到影响。所以，我想到将这个大的二进制文件(>100MB)拆分成较小的文件(如果你们能对此发表评论，那将是非常大的帮助。谢谢 最佳答案 或许您可以尝试使用Sqlite数据库。 关于c++-降低写入大型二进制文件的性能，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在尝试重现此处显示的结果WhatEveryprogrammershouldknowaboutmemory，具体结果如下图所示(论文中p20-21)这基本上是不同工作大小的每个元素的周期图，图表中的突然上升是在工作集大小超过缓存大小的点。为了完成这个我写了这个codehere.我看到所有数据都从内存中获取(通过每次使用clflush刷新缓存)，性能是对于所有数据大小都是一样的(正如预期的那样)，但是随着缓存的运行，我看到了一个完全相反趋势WorkingSet:16Kbtook72.62ticksperaccessWorkingSet:32Kbtook46.31ticksperacce
我已经问过这个问题了。但由于没有答案，我现在再次询问完整的可编译源代码片段。由于boost::variant移动语义的一些问题，此代码片段应该在没有std=c++11选项的情况下编译。只是'g++-Wall-pedantic'。在此代码片段中，您将找到“//Commenthere”行。您可以评论以下block，直到“//Andhere-----”。如果这个block没有注释，这个程序的性能会很差。所以只要我能看到瓶颈就是替代解析器。我需要的是一些关于改进/更改语法以boost解析性能的建议。谢谢。代码:#include#include#include#include#include#i
我们在使用CUDA动态并行时遇到了性能问题。目前，CDP的执行速度至少比传统方法慢3倍。我们做了最简单的可重现代码来展示这个问题，就是把一个数组的所有元素的值都增加+1。即，a[0,0,0,0,0,0,0,.....,0]-->kernel+1-->a[1,1,1,1,1,1,1,1,1]这个简单示例的目的只是为了查看CDP是否可以像其他的一样执行，或者是否存在严重的开销。代码在这里:#include#include#defineBLOCKSIZE512__global__voidkernel_parent(int*a,intn,intN);__global__voidkernel_s
在快速排序实现中，左侧的数据是针对纯-O2优化的代码，右侧的数据是针对-O2优化的代码(已启用-fno-optimize-sibling-calls标志)，即关闭了尾部调用优化功能。这是3次不同运行的平均值，变化似乎可以忽略不计。值的范围是1-1000，以毫秒为单位。编译器是MinGWg++，版本6.3.0。sizeofarraywithTLO(ms)withoutTLO(ms)8M35,08334,0514M8,9528,6271M613609下面是我的代码:#includeusingnamespacestd;intN=4000000;voidqsort(int*arr,intsta
基本现状我们是分区分服的游戏，生产环境会有几百上千个游戏服进程，这些进程都想接入prometheus做一些指标监控。优化前的状况是：全局只部署一个pushgateway。每个物理服会部署50个左右的游戏服进程，每个进程定时打印指标到各自的指标log文件。每个物理服部署一个定时脚本，每10秒串行的采集各个指标log，并通过curlpost给pushgateway。prometheus从pushgatewaypull指标。没有直接在游戏服进程中内置exporter的原因大致有：上线之后才考虑加上prometheus监控，不想做太多改动，毕竟还涉及端口暴露之类的问题，需要运维配合修改开服脚本。进程量
在高并发读取场景下，利用缓存可以显著提升数据库的性能和响应速度。缓存是一种将数据存储在内存中的机制，可以快速地提供对数据的访问，减少对数据库的频繁查询，从而降低数据库的负载。以下是我在实践中常用的缓存策略和经验：1.数据库查询结果缓存将数据库中的查询结果缓存到内存中，避免每次请求都需要访问数据库。在高并发读取场景下，可以通过设置合适的缓存过期时间来控制数据的实时性和准确性。2.对象级别缓存将数据库中的对象（如用户信息、文章、商品等）缓存到内存中，以减少数据库的访问次数。可以使用缓存框架（如Redis）来管理对象的缓存，并根据业务需求设置合理的缓存策略，如LRU（最近最少使用）或LFU（最不常用
在前面的章节中，我们学习了context的使用方式，基于它我们可以搞一个自己的状态管理库。不过，他存在性能上的问题，以致于虽然从功能的实现上来说，他非常不错，但是从性能上来说，context的表现非常糟糕，虽然很少有React学习者关注到这个问题，但是如果你关注项目的整体架构，并且想要成为顶尖高手的话，这是你必须掌握的最后一步。接下来我们会用案例来探讨context存在什么样的性能问题，并思考如何设计一个方案来替代context，解决它的性能问题。一、context存在啥问题我们需要通过一个实践案例来分析context存在的性能问题。我计划把几个不同的counter状态分散放到不同的子组件中去
