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co colobu.com / 2025-01-03 00:03

Go中秘而不宣的数据结构 CacheLinePad：精细化优化

这篇文章深入解析了 Go 语言中的 CacheLine 数据结构，详细探讨了其在多核环境下的内存对齐、伪共享问题以及性能优化方法。通过具体的代码示例和实验分析，文章展示了如何利用 CacheLine 提升并发程序的性能。内容专业且实用，对开发高性能 Go 应用的工程师有很高的参考价值，值得推荐阅读和分享。

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co colobu.com / 2025-01-02 23:59

Go中秘而不宣的数据结构 BitVec, 资源优化方法之位向量

如何深入理解 Go 的内部数据结构？文章以 BitVec 为例，详细解析了其设计原理、实现方式以及在不同场景中的应用，还探讨了相关的性能优化策略和工程实践。这是一篇高质量的技术解读，为开发者学习 Go 的底层实现提供了宝贵的参考！

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te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:22

大前端：如何突破动态化容器的天花板？

长久以来，容器要实现动态化和双端复用，难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生？美团金服大前端团队给出了一种解决方案，尝试突破动态化容器的天花板。

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co www.codedump.info / 2024-09-09 23:46

图解Blink-Tree：B+Tree的一种并发优化结构和算法

本文介绍了 Blink-Tree，这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针，解决了并发访问时的性能问题，特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣，这篇文章不容错过！

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co colobu.com / 2024-09-08 23:34

四种字符串和bytes互相转换方式的性能比较

在 Go 中，字符串和字节数组的互转性能是很多开发者关注的问题。本文详细对比了四种转换方式，包括新型 unsafe 方法和 Kubernetes 实现，并通过 Benchmark 测试揭示了它们的性能差异。想要优化你的 Go 项目性能？不妨看看这篇详细的实测分析！

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in innei.in / 2024-08-06 08:19

一种适用于 Zustand 和 React Query 的前端数据管理方式

本文介绍了一种结合Zustand和React Query进行前端数据管理的方法。作者指出，直接使用React Query进行复杂数据的乐观更新可能会导致性能和维护问题。通过使用Zustand创建数据映射表和自定义hook，可以简化状态管理和数据同步，提升效率和可维护性。文章还提供了在开发RSS信息流浏览器“Follow”中的应用示例。

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di www.diguage.com / 2024-08-06 08:04

使用 OpenRewrite 优化代码

本文介绍了如何使用OpenRewrite工具优化Java代码。OpenRewrite可以通过自动化脚本进行代码重构，减少技术债务，提升代码质量。作者详细讲解了如何配置Maven插件，并使用多种重构“处方”，例如排序import语句、升级到Java 21、替换Base64实现，以及迁移到Spring Boot 3.2和JUnit 5。通过这些工具和方法，开发者可以简化代码维护和升级流程。

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co colobu.com / 2024-08-06 07:51

“测试 Rust 的 I/O 性能”

这篇文章探讨了在Linux上使用Rust进行文件I/O操作的性能测试。作者通过多种方法对读取大文件进行基准测试，包括使用标准BufReader、Direct I/O、内存映射（Mmap）以及io_uring等技术。结果显示，使用AVX-512指令集的内存映射实现是最快的方法，其读取速度超过8.4 GB/s。文章强调不同技术的性能差异，并提供代码示例供开发者参考。

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bl blog.codingnow.com / 2024-05-05 23:26

大批量动画模型的优化

最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题，看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions）的场景。在亿万僵尸中，场景中描绘了上万的僵尸潮，但我们这个游戏，超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然，手机的硬件性能比不上 PC ，但 500 这个数量级还是略低于预期。

对于游戏中大量类似的动画物体，肯定有方法可以优化。

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te tech.meituan.com / 2024-03-31 21:14

大众点评内容搜索算法优化的探索与实践

本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。

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前端性能优化心法

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