实现一个数据库存储队列

大约在在两年前， 我就意识到定点存库的必要性，并在今年应用到实际项目中了。 从历史经验来看，将数据库存储行为收集并合并起来，确实可以极大的降低抽象代码过程中的心智负担。我们在写代码时已经不需要考虑数据库的存储频率，反正最终所有修改过的数据，只会存一次。 从我意识到定点存库的必要性之后，我就一直对当时的抽象不太满意，在最原始的抽象中，刷新数据是需要业务逻辑来完成的。而数据库合并模块本质上只做了去重而已，这也就是说，其实大量定点存储代码实际是散落在业……

一次关于Cache的性能分析

Lua5.4-alpha-rc2 已经发布了好一段时间了, 一直没时间去跑跑看性能如何。最近刚好有空，就跑来看看。结果第一段测试代码就把我惊住了。 --a.lua collectgarbage("stop") local function foo() local a = 3 for i = 1, 64 * 1024 * 1024 do a = i end print(a) end foo() 在 Lua5.3.4 和 Lua5.4-alpha-rc2 上,这段代码运行时间分为0.55，0.42s。 通过`./luac -p -l ./lua ` 可以得知，上段这代码性能热点一定是OP_MOVE,和OP_FORLOOP。因此一定是这两个opco……

从CPU层面谈谈优化

大多数时间，大家都在从设计和算法上优化效率（这类优化往往效果比较明显，比如一个二分查找可以轻易将时间复杂度降低为lg(n))。但是在实现上，却很少有人注重实现效率，而理由是反正每年都会有更高频率的CPU出现，我何必花那个心思呢（Java程序员尤其擅长使用这个理由@_@)。 我个人不是完全同意上面的说辞，在不影响代码的可读性和花费不高的代价下，我习惯性的会写最我当前所知道的性能最高的写法。 在很早以前，我一度只有在编写汇编时才可以计算出汇编条数。随着代码量的增加，……

一次性能优化经历

自从上次修改backlog之后, Silly的IO能力，就一直以少量（约4~6K)的差距落后于redis，却一直找不到原因。 这次打算从头做一次profile来问题到底出在哪。 先用GNU提供的gprof分析一下C代码是否有值得优化的地方，结果发现CPU使用率最高的地方是luaVM内部和malloc/free。 我们所有的业务逻辑全在lua层做的，而IO线程与worker(lua)线程进行交互时是通过malloc来实现的。这几乎表明C代码几乎已经没有优化的余地了。 但是有个好消息，就是gprof不去profile系统调用和so，也许还有机会。 ……

关于CPU分支预测

由于很偶然的原因，这两天瞄了几眼”ZeroMQ”项目，发现项目中使用了’likely/unlikely’这种暗示编译器做分支预测优化的宏（这些宏只是gcc内建函数__builtin_expect的别名)。 其实早在看linux kernel源码时，就不止一次看到这组宏。但是，对此并没有放在心上。仅仅粗略搜了一下，得知‘likely/unlikely这组宏可以向编译器提供分支预测信息，以便编译器可以更好的安排指令顺序来提高效率’就没有再深入下去了。 因为我觉得，这种级别的优化估计能提高个千分之几就……

使用缓存优化数据请求

继上一篇场景之后，事情还没有完。 我有一堆struct obj对象（数量级可能为千级), 客户端需要频繁拉取这些信息中的一部分去显示（比如，当切换标签页时）。 由于这一操作可能会很频繁，而struct obj对象并不算小，如果每一次都重新拉取全部数据，有点让人不舒服，而且对流量也是一种很大的浪费。因此就琢磨着怎么去优化整个过程，以使在此过程中使数据传输量最小。 第一反应，肯定就是对整个列表加一个version字段，每当有obj对象改变时，version加1，当客户端进行拉取时，拿着他本地……

c语言部分的开销测试

最近在写c代码时底气越来越弱，原因在于某些调用的开销，我心里并不是十分明确。写起代码来由于纠结也就变的畏畏缩缩。 今天终于抽时间测了一下，仅测试了最近常遇到的一些调用的开销。 测试环境如下： CentOS release 6.7（Final） CPU：Intel（R）Xeon（R）CPU E3-1230 V2 @ 3.30GHz 采用gcc（glibc）编译，未开任何优化。 在测试时，大部分操作cache均会命中，因此如果cache经常命中失效，还需要另外考虑。 测试结果如下： 可以看出for循环是最廉价的。 malloc是开销最大的，这……

cache命中率对效率的影响

趁着去买菜的空档, 突然间想起来cache命中率失败的代价从来还没测过, 随后又想到网上很多人争论如果两个for循环嵌套, 到底是大循环放在外面效率高还是小循环放在外面效率高. 虽然有大牛说不同情况不同分析, 但到底为什么却没有分析. 于是就for循环与cache命中率写了一段测试代码访问1G的数据来测了一下性能, 竟然有1倍之多. 代码如下: #include <Windows.h> #include "assist.h" //cache line 64 byte //cache size 4Mbyte typedef unsigned char cache_line_t[64]; cache_li……

锁对于性能的影响

很偶然的机会发现了无锁队列，然后又很偶然的接触到并行编程，虽然还没弄明白内存屏障等问题，但是历史遗留下一小段测试代码，在这段测试代码中我用分别用lock-free或lock-based方式将一个变量进行自增, 效果竟然差的惊人, 肉眼都能感觉到效率不止差了至少四倍之多。下面看代码： [c] #include <Windows.h> #define LOCK_FREE 1 int cnt; HANDLE hMutex; static DWORD WINAPI work_thread(void *param) { int i; for (i = 0; i < 1000000; i++) { #if LOCK_FREE //Wa……