https://www.modb.pro/db/139224 昨天我们用Intel I9的10核，每个核2个threads的机器跑了内核的编译: 超线程SMT究竟可以快多少？ 今天，我换一台机器，采用AMD Ryzen。 默认情况16核，每个核2个threads，共32个CPUs： 下面编译内核：
https://www.51cto.com/article/686171.html 刚才我们关闭SMT是把CPU10-CPU19全关了，只留下每对里面的1个CPU，也就是留下了CPU0-CPU9。 默认情况下是Intel I9，10核，每个核2个threads，共20个CPUs： 下面编译内核： 需
https://zhuanlan.zhihu.com/p/217826075超线程技术并不能提升物理能力，通过优化CPU处理流程提升总体处理能力，大概15-20%。一般而言单线程处理能力下降大概在5-15%之间。 这遍文章是针对游戏发烧友的，如果是普通玩家或者是普通办公者，直接建议购买支持超线程CP
https://www.modb.pro/db/555820 引 TL;DR 这“引”部分写得有点多了，不喜直接跳到下一节。 性能测试、压力测试、业务系统性能容量评估。这 3 件事，可以认为是大部分程序员/软件开发从业者都需要面对的事。但，奇怪的是，很多人花了很多时间去做完成这些工作任务，却很少有人
背景 最近公司购买了一台服务器, 要进行一次性能测试. 基于此, 我这边进行了一下超线程与否的测试验证 使用stress-ng的命令,对所有的 CPU 方法进行测试 然后只分析 bogo ops/s 进行简要分析 测试结果 for i in ackermann apery bitops callfu
Sysbench 开启超线程/关闭超线程性能损耗 摘要 Stress-NG 测试完之后 突然想 使用sysbenchen也进行一次压测 验证一把 超线程对数据的性能影响. 压测命令 ./sysbench \ --db-driver=pgsql \ --pgsql-host=10.24.2x.xx \
https://plantegg.github.io/2021/05/16/Perf_IPC%E4%BB%A5%E5%8F%8ACPU%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%8E%87/ 为了让程序能快点，特意了解了CPU的各种原理，比如多核、超线程、NUMA、睿频、功耗、GPU、大小核再到分支
https://www.cnblogs.com/bugutian/p/6138880.html CPU总核数 = 物理CPU个数 * 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 * 每颗物理CPU的核数 * 超线程数 查看CPU信息（型号） [root@AAA ~]# cat /pro
https://plantegg.github.io/2022/06/05/%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%88%87%E6%8D%A2%E5%BC%80%E9%94%80/ 概念 进程切换、软中断、内核态用户态切换、CPU超线程切换 内核态用户态切换：还是在一个线程中
https://plantegg.github.io/2021/05/16/Perf%20IPC%E4%BB%A5%E5%8F%8ACPU%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%8E%87/ Perf IPC以及CPU性能 为了让程序能快点，特意了解了CPU的各种原理，比如多核、超线程、NUMA
https://plantegg.github.io/2021/06/01/CPU%E7%9A%84%E5%88%B6%E9%80%A0%E5%92%8C%E6%A6%82%E5%BF%B5/ 为了让程序能快点，特意了解了CPU的各种原理，比如多核、超线程、NUMA、睿频、功耗、GPU、大小核再到分
目录eDEX-UI主要亮点：优点：软件简介安装LinuxWindows效果更换皮肤matrixTron-disrupted退出常见问题解答 eDEX-UI，不仅是一款全屏幕、跨平台的终端模拟器和系统监视器，更是一件被封存的艺术品，让你尽情沉浸于科幻般的装逼幻想之中。它的界面设计独特，仿佛来自未来世界
你好呀，我是歪歪。 最近在使用线程池的时候踩了一个坑，给你分享一下。 在实际业务场景下，涉及到业务代码和不同的微服务，导致问题有点难以定位，但是最终分析出原因之后，发现可以用一个很简单的例子来演示。 所以歪师傅这次先用 Demo 说问题，再说场景，方便吸收。 Demo 老规矩，还是先上个代码： 这个
天下武功，无坚不破，唯快不破！ 要想赢得程序员的欢心，工具的速度至关重要。仅需这一优势，即可使其在众多竞争对手中脱颖而出，迅速赢得开发者的偏爱。以这款号称下一代极速 Python 包管理工具——uv 为例，它的核心竞争力在于「快」和「丝滑替代」。自年初开源以来，不到半年便实现了 Star 数破万的壮
多线程在访问同一个共享变量时很可能会出现并发问题，特别是在多线程对共享变量进入写入时，那么除了加锁还有其他方法避免并发问题吗？本文将详细讲解 ThreadLocal 的使用及其源码。
介绍 Arrow是一个Python库，它提供了一种合理且对人类友好的方法来创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳。它实现了对datetime类型的更新，填补了功能上的空白，提供了一个智能的模块API，支持许多常见的创建场景。简单来说，它可以帮助您使用更少的导入和更少的代码来处理日期和时间。 Ar
线程池的拒绝策略有哪些？ 如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolExecutor 定义一些策略: ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。 Thr
这篇文章，我们聊聊线程安全使用 HashMap 的四种技巧。 1方法内部：每个线程使用单独的 HashMap 如下图，tomcat 接收到到请求后，依次调用控制器 Controller、服务层 Service 、数据库访问层的相关方法。 每次访问服务层方法 serviceMethod 时，都会在方法
线程任务编排指的是对多个线程任务按照一定的逻辑顺序或条件进行组织和安排，以实现协同工作、顺序执行或并行执行的一种机制。 1.线程任务编排 VS 线程通讯 有同学可能会想：那线程的任务编排是不是问的就是线程间通讯啊？ 线程间通讯我知道了，它的实现方式总共有以下几种方式： Object 类下的 wait
由于系统资源是有限的，为了降低资源消耗，提高系统的性能和稳定性，引入了线程池对线程进行统一的管理和监控，本文将详细讲解线程池的使用、原理。
