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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!
聊聊Top Layer顶层特性的隐患与实践
文章探讨了Web开发中使用<dialog>元素和其他顶层特性的方法和潜在问题。作者介绍了如何通过showModal()方法使<dialog>元素成为顶层,从而覆盖页面其他元素,并详细讨论了顶层元素带来的显示问题及其解决方案,如使用showPopover()方法显示自定义提示信息。此外,文章还分享了对未来技术兼容性和实用性的见解。
聊聊 Go 的边界检查消除技术
在翻译的从慢速到SIMD一文中, SourceGraph工程师其中的一个优化就是边界检查消除(BCE,bounds check elimination)技术,同时他也抛给了读者一个问题:
为啥在使用 a[i:i+4:i+4] 而不是 a[i:i+4]?
本文第一部分先回答这个问题。 第二部分介绍更好的边界检查消除方法。 第三部分再全面梳理Go的边界检查消除技术。
高效I/O并发处理:双缓冲和Exchanger
双缓冲(double buffering)是高效处理I/O操作的一种并发技术,它使用两个buffer,一个goroutine使用其中一个buffer进行写,而另一个goroutine使用另一个buffer进行读,然后进行交换。这样两个goroutine可能并发的执行,减少它们之间的等待和阻塞。
本文还提供了一个类似Java的java.util.concurrent.Exchanger的Go并发原语,它可以用来在两个goroutine之间交换数据,快速实现双缓冲的模式。 这个并发原语可以在github.com/smallnest/exp/sync/Exchanger找到。
Go运行时的并发原语
这篇文章我们来了解一下隐藏在Go运行时中的一些并发原语, 因为运行时是底座和包循环依赖等原因,运行时中很少使用标准库中的并发原语,它有自己的并发原语。
Go单线程运行也会有并发问题
一个Go大佬群中严肃的讨论了一个问题:Go程序单线程多goroutine访问一个map会遇到并发读写panic么?
答案是肯定的,因为出现了这个问题所以大家才在群中讨论。
为什么呢?因为单线程意味着并行单元只有一个(多线程也可能并行单元只有一个),但是多goroutine意味着并发单元有多个,如果并发单元同时执行,即使是单线程,可能就会产生数据竞争的问题,除非这些goroutine是顺序执行的。
聊聊可观测性
随着分布式架构逐渐成为主流,“可观测性”一词也日益频繁地被人提起,它涉及的范围比较广泛,主要概括为如下三类:聚合度量(metrics)、事件日志(logging)、链路追踪(tracing)。
这三个方向虽然各有千秋,各有侧重,但是又不完全独立。在Peter Bourgon 的文章《Metrics, Tracing, and Logging》系统地阐述了这三者的定义、特征,以及它们之间的关系与差异,受到了业界的广泛认可。在实际的工作中,大家或多或少对上面三种都有一定的了解,只是没有机会或者没有需求去深入研究。
Rust并发编程番外篇: Mutex内部实现
Mutex是最常用的一种同步原语,它提供了互斥锁的功能,多线程可以互斥访问共享数据以及通过锁保护临界区。Rust标准库提供了Mutex的实现,接下来我们看看它是怎么实现的。
从Nginx过滤打印user-agent为clb-healthcheck的日志聊聊Nginx的日志自定义打印
通常我们的南北流量的链路是从云的 LB 到服务器的 Nginx 集群,为了利用好 lb 自动检测 Nginx 的功能,通常你会打开健康检查,此时,Nginx 的日志当中就会打印大量的健康检查日志,令人不胜其烦。
