OpenMp作为单机多核心共享内存并行编程的开发工具,具有编码简洁等,容易上手等特点. 关于OpenMP的入门,博主饮水思源(见参考资料)有了深入浅出,循序渐进的分析.做并行开发,做性能分析是永远逃避不开的话题,性能问题的研究一切基于系统的计时.本人参考饮水思源的代码在双核与四核机器的操作过程中,发现clock()针对并行运行时间计时不准的问题,运行结果显示并行方式和串行的时间基本相近,使得并行方式在时间计数上并未有明显优势.本文就其运行时间统计做相关分析,通过改进的方式,对时间进行了判断,首先…

随着 JDK 1.8 Streams API 的发布,使得 HashMap 拥有了更多的遍历的方式,但应该选择那种遍历方式?反而成了一个问题. 本文先从 HashMap 的遍历方法讲起,然后再从性能.原理以及安全性等方面,来分析 HashMap 各种遍历方式的优势与不足,本文主要内容如下图所示: HashMap遍历 HashMap 遍历从大的方向来说,可分为以下 4 类: 迭代器(Iterator)方式遍历: For Each 方式遍历: Lambda 表达式遍历(JDK 1.8+); Stre…

vecotr是动态数组,顾名思义他可以动态的增加自己的长度. 内存机制: 但是怎样的增加自己的长度? vector有两个函数一个是capacity()返回内存空间即缓冲区的大小,另一个是size()返回当前数组中数的数量.vector增加元素来说,当容量已经不能放进数据了,那么他会重新申请一块内存,把之前的内存利用复制构造函数复制到新的内存当中,然后把新添加的内容放入后面,另外此时的他申请的内存空间是原来空间的2倍,我测得是2倍 缓冲区的释放 vecotor占用的内存只增不减,erase只是将一…

php在使用了xdebug后,可以配置xdebug相关的配置,生成运行的日志. 在php.ini中配置: xdebug.profiler_enable = 1 xdebug.profiler_enable_trigger = 1 xdebug.profiler_output_name = cachegrind.out.%t.%p xdebug.profiler_output_dir ="d:/xdebug/" 这样,日志文件就行生成到d:/xdebug/目录下: 每执行一次php后,就…

有时候碰到服务器CPU飙升或者程序卡死之类的问题,一般都不太好定位.这类bug一般都隐藏的比较深并且还可能是偶发性的,比较棘手. 对于此类问题,一般我们都有固定的分析流程.借助于JDK自带的一些分析工具,比如jstack.jmap.jstat一类的命令行工具,除此之外,还有jconsole.mat.jvisualvm这些图形界面分析工具. 这篇文章基于JDK8,操作系统是macOS 12.0.1 1.一些命令行分析工具 这些命令行分析工具都在jdk/bin目录下 解压jdk/lib/tool.j…

导引 在计算密集型计算或一些Web应用中,我们常常需要对代码做性能分析.在Python中,最原始的方法即是使用time包中的time函数(该函数以秒为计时单位): from time import sleep, time def func1(): sleep(0.001) def func2(): sleep(2) begin1 = time() func1() end1 = time() begin2 = time() func2() end2 = time() print("func1 co…

软件开发中的性能优化对程序员来说是一个非常重要的问题.一个小问题可能成为一个大的系统的瓶颈.但是对于程序员来说,通过自身去优化代码是十分困难的.幸运的是,有一些非常棒的工具可以帮助程序员进行代码分析和性能测试,从而大大简化程序员进行代码性能优化的过程.MSDN杂志2011年7月份曾发布主题为“.NET代码分析工具和技术”的那一期,让广大程序员收获颇丰.四年过去之后,这些工具又进一步做出了很多改进,同时也出现了更多的选择.本文对当前主流的一些Visual Studio代码性能分析工具进行简单的梳理…

原文地址 软件开发中的性能优化对程序员来说是一个非常重要的问题.一个小问题可能成为一个大的系统的瓶颈.但是对于程序员来说,通过自身去优化代码是十分困难的.幸运的是,有一些非常棒的工具可以帮助程序员进行代码分析和性能测试,从而大大简化程序员进行代码性能优化的过程.MSDN杂志2011年7月份曾发布主题为".NET代码分析工具和技术"的那一期,让广大程序员收获颇丰.四年过去之后,这些工具又进一步做出了很多改进,同时也出现了更多的选择.本文对当前主流的一些Visual Studio代码性能分…

在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题.理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降.然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加.我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限.为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能分析... 在给客户进行应用程序维护的过程中,我注意到一些关于高负载条件下的性能问题.理论上,增加对应用程序的负载会使性能有所下降,但是我认为性能下降的比率远远高于负载的增加,同时我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升.为了更…

虽然并非你编写的每个 Python 程序都要求一个严格的性能分析,但是让人放心的是,当问题发生的时候,Python 生态圈有各种各样的工具可以处理这类问题. 分析程序的性能可以归结为回答四个基本问题: 正运行的多快 速度瓶颈在哪里 内存使用率是多少 内存泄露在哪里 下面,我们将用一些神奇的工具深入到这些问题的答案中去. 用 time 粗粒度的计算时间 让我们开始通过使用一个快速和粗暴的方法计算我们的代码:传统的 unix time 工具. 1 2 3 4 $ time python yourpr…