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2026-05-10 18:35
嵌入主线程消息循环的任务调度器
这篇文章记录了 soluna/ltask 在移植到 wasm 和非 Windows 平台过程中遇到的一个典型工程难题：如何在主线程事件循环中执行特定任务，同时仍保留原有多线程调度模型。
问题的核心来自图形 API 和平台约束。sokol 并非线程安全，OpenGL 又依赖当前线程状态，而 wasm 环境下主线程、worker、pthread API 的边界进一步放大了调度复杂度。
作者的解决思路不是重写整个调度器，而是在 ltask 中“打洞”：让某些必须在主线程回调中执行的 Lua 任务，临时从调度表中移出，由主线程接管执行，完成后再归还给调度器。
文章最有价值的地方，是把 coroutine、Lua 虚拟机、C 栈、主线程事件循环和图形 API 约束放在同一个工程场景中分析。它不适合泛泛阅读，但对做游戏引擎、wasm 移植或复杂运行时调度的开发者很有参考价值。
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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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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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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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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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2024-08-06 07:44
工人任务分配系统
在矮人要塞 like 的游戏中，都有一套基于工人的任务分发系统。玩家通常不能像 RTS 中那样直接操作工人去工作，而是对要做的事情下达任务，等着工人自主去完成。
由于任务数量通常远多于工人数量，这个任务分发系统中大多配有优先级设置，可以让诸多任务有条不紊的进行。调整优先级变成玩家主动操控的渠道。初玩这类游戏，会有点不习惯：感觉难以在微观层面直接做自己像做的事情。像捡块石头放进指定仓库这件事，无法像玩 RTS 游戏那样，先点选工人，再针对石头发出拾取指令…… 但习惯之后，恐怕又回不去了。比如我在玩 Ratopia 时，就对操控鼠王直接干活烦躁不已。
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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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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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2024-01-13 23:28
SQL优化(3)-索引与优化原理(上)
这一篇我们回归现实中的MySQL数据库，初步学习具体的SQL优化原则，并尝试从索引底层原理出发，分析为什么会有那么多的“规则”。
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2024-01-13 23:28
SQL优化(2)-索引与B+树
对于60%的程序员而言，Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”，特别是到了Dao层，提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子，只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼，只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战，你砍我一刀，我刺你一剑。
诚然，很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜，闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表，表里面存着很多行数据，再详细一点的呢？不知道。
MySQL有太多太多细节，根本无法用四、五篇文章说透，但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程，让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架，方便日后学习其他专栏时进一步拓展。
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