Методы получения высокой производительности систем
Периодически сталкиваюсь с однотипными задачами вида "показать TOP-N позиций на каждом из вложенных интервалов некоторого периода".
Это может быть "5 лучших по успеваемости студентов в каждом семестре за последний учебный год", или "помесячная динамика позиции 10 наиболее продающихся товаров", или, как у нас в сервисе визуализации PostgreSQL-планов explain.tensor.ru, "3 наиболее активных страны за каждый день":
Рост популярности RISC-V с момента его появления в 2010 году позволяет говорить, что архитектура состоялась.
Пока успех архитектуры RISC-V — это, в первую очередь, ее открытость. Все остальные факторы вторичны. Минимализм системы команд, ее стандартизация, программная инфрастуктура — все это очень важно. Но, если бы за все это платили, как платят создателям ARM, то RISC-V, скорее всего, не было бы. Говорить о действительном успехе этой архитектуры можно будет только тогда, когда она создаст реальную конкуренцию ARM и х86 на высокомаржинальных рынках мобильных телефонов, планшетов, ПК, встроенных систем, суперкомпьютеров и искусственного интеллекта.
Мультиклеточная архитектура может быть использована не только на архитектурном уровне процессора доступном компилятору и программисту, но и на микроархитектурном уровне.
Так, если уровень системы команд RISC-V рассматривать как
архитектурный, доступный компилятору и программисту, то реализация этого уровня
внутри процессора на мультиклеточных принципах будет микроархитектурным
уровнем, недоступным программисту, но именно этот уровень отвечает за
характеристики процессора.
В Postgres достаточно подробная документация, и видимо поэтому , при инсталляции Postgres для 1С большинство параметров приходится выставлять самим. Параметров в Postgres много, а составить эффективную комбинацию не так просто. Все упрощается если рассмотреть профиль нагрузки, например, 1С это прежде всего профиль OLTP нагрузки – так устроены его метаданные (объекты). Если сосредоточится на оптимизации профиля OLTP, понимание Postgres сразу упростится.
Здравствуйте. Есть желание поделиться опытом организации циклов. Не ожидайте что это прямо такая лекция от специалиста, это просто то, чем я мог-бы поделиться интересным на данном этапе в рамках проекта. Из прошлой публикации по ссылкам можено перейти на код, не блещущий глянцем, но зато матовый оттенок ассемблера там имел место быть по следующим причинам:
для доведения до глянца алгоритма генератора нужно было иметь точное представление формул, а их у меня не было, и формулы расчётов буквально отлаживались в отладчике - искались ошибки, после обнаружения таковых автоматического тестировщика, и формулы для отладки движка генератора карт ещё при этом и растасовывались по коду, для сокращения числа их применения, ну или их частей - такое тоже было. Почему я не использовал case тоже можно объяснить достаточно просто : в конечно счёте применение ассемблера имело место - ознакомится с требуемым его функционалом как можно больше, наработать навык и потом применить. Конечно это не бог весть какое достижение, но тем не менее "рабочая камера" движка генератора карт преобразилась с такого вида
Всем привет! В этой статье я бы хотел поверхностно пройтись по многопоточности в Java, объяснить, где она используется и зачем нужна.Приятного прочтения!
Многопоточность – одна из ключевых особенностей языка программирования Java, которая позволяет выполнять несколько задач одновременно. В мире современных вычислительных систем это становится все более важным аспектом разработки программного обеспечения. Многопоточные приложения предоставляют возможность эффективного использования мощности процессора и повышения отзывчивости программ.
Java обладает встроенной поддержкой многопоточности, предоставляя разработчикам удобные инструменты для создания и управления потоками выполнения. Это позволяет реализовать параллельное выполнение различных частей программы, что приводит к улучшению производительности и оптимизации ресурсов компьютера. В данной статье мы рассмотрим основные концепции многопоточности в Java, ее преимущества, а также передовые методики работы с потоками выполнения.
Андрей Аксёнов нередко начинает свои доклады с такой самопрезентации: «воронежское быдло, интересуюсь информационным поиском». Правда, в Воронеже он уже давно не проживает, но информационный поиск по-прежнему в топе списка его интересов. Работает Андрей тимлидом в компании Avito и руководит юнитом инфраструктуры поиска. А ещё именно он создал поисковый движок Sphinx и не ограничился этим, а участвовал ещё во многих других проектах — работал в веб студиях, геймдеве (приложил руку к 10+ разных игр в начале 2000-х), немного помогал с движком Unigine, много выступал на IT конференциях. За эти заслуги его наградили Премией Highload++ в 2018 году. Мы расспросили его, что значит для него премия и как создать популярный и полезный open-source проект.
Кирилл Мокевнин — сооснователь школы программирования «Хекслет». В 2019 году по результатам голосования его наградили Премией Highload++ — за весомый вклад в IT-образование. Мы узнали у Кирилла, что для него значит премия и как стать узнаваемым человеком в индустрии.
В 2019 году я жил в США, там и узнал, что меня награждают. Олег Бунин пригласил на церемонию, оплатил билеты и я прилетел. Тогда история премии только начиналась, поэтому я ни о чём таком не мечтал. Но мне приятно было получить высокую оценку, ведь по сути, это был приз зрительских симпатий. Я не подавал никаких заявок и награждение стало приятной неожиданностью.
Я хочу поделиться своим опытом использования Zabbix для анализа проблем с производительностью PostgreSQL, используя расширение pg_stat_statements.
Меня зовут Валя Борисов, и я — аналитик в команде Ozon. Задача нашей команды — создавать инструменты для мониторинга и анализа скорости.
Наши усилия направлены на то, чтобы в реальном времени следить за тем, как быстро работают наши сервисы и платформа. Благодаря инструментам, которые мы создаём и поддерживаем, команды разработки получают представление о том, как пользователи видят работу нашего сайта или приложения. Мы помогаем выявлять причины деградации скорости и определять узкие места в инфраструктуре.
Наши дашборды играют ключевую роль в предоставлении информации о скорости работы платформы. Вместе с командой аналитиков я занимаюсь созданием и поддержкой этой системы в Grafana. Мы стремимся делать ее не только информативной, но и быстрой, стабильной и удобной для всех пользователей. В этой статье я хочу поделиться методами и приемами, к которым мы пришли в процессе работы.
Пётр Зайцев — основатель компании Percona по разработке ПО для работы с базами данных, предприниматель в области open source, инвестор, ментор и adviser. Кроме Percona, участвует в проектах Altinity, которые занимаются технологией ClickHouse; FerretDB — альтернативой MongoDB и ряде других. Мы расспросили Петра, как дойти до такого уровня экспертизы и что мешает современным IT-бизнесменам.
Linux хорошо подходит для большинства задач, но для того, чтобы справлялся еще лучше ‑требуется настройка ядра, а это всегда непросто. У ByteDance есть предложение сделать это проще.
Если вам нужно решить задачу коммивояжёра, то нет ничего проще. Нужно просто взять квантовый компьютер с числом кубитов не меньшим числа вершин рассчитываемого графа…
Нет под рукой квантового компьютера? Не беда, читайте дальше и узнаете, как можно решать данную задачу на классическом компьютере за полиномиальное время* от числа вершин.
Всем доброго времени суток. В предыдущей статье я затронул тему клиентской разработки браузерной игры. В этой же публикации попробую пролить свет на детали разработки мультиплеера, а именно - разработки игрового websocket-tcp сервера на Netty.
Разберем технические особенности реализации такого сервера, способы улучшения производительности, игровую логику и т.д.
В разговорах с коллегами, а также по отдельным постам на форумах я заметил, что даже относительно опытные разработчики порой не достаточно глубоко понимают особенности хранения изображений в памяти. Если вы знаете, что такое выравнивание на границу 64-x байт, а также термины типа «длина или шаг строки (LineWidth/StepWidth, Stride)», «зазоры выравнивания (Alignment Gaps)», кроме того в курсе размеров линий кэша и страниц памяти на вашем компьютере, то вам, вероятно, не будет интересно, а остальные, особенно те, кто интересуется обработкой изображений — могут ознакомиться с предлагаемым материалом, и, возможно найдут для себя что-то новое и полезное. Под катом будет немножко кода на Си и ассемблере, пара LabVIEW скриншотов, предполагается также, что у читателя есть базовые знания OpenCV. Для экспериментов понадобится компьютер с камушком, поддерживающим AVX2.
Меня зовут Вадим Ивахин, я техлид в Vi.Tech — это IT-дочка ВсеИнструменты.ру.
Я и мои коллеги трудимся над большим количеством проектов и используем в своей работе различные инструменты, в том числе MongoDB. В этой статье я не стану рассказывать о том, что такое MongoDB. Хочу рассказать о её интересной и удобной особенности — механизме Watch, и о том, как с его помощью спроектировать приложение, способное выдержать десятки тысяч rps.