转自:http://foredoomed.org/blog/2013/12/07/integrate-c-with-lua/ 我们在用C写程序的时候,很多情况下需要用到List,Map等集合,但是C是不原生支持这些数据结构的.碰到这种情况的话,要么自己实现一套API,要么就用别人写好的现成的类库.但是大多数情况下现有类库的API使用起来非常不舒服,自己写呢又重复造轮子,那有没有其他的办法呢?答案是肯定的.我们可以用Lua这个嵌入式脚本语言与C搭配使用,来弥补C这个古老语言的很多先天性的不足. 0

Lua之尾调函数的用法 --当函数的最后返回结果调用另一个函数,称之为尾调函数 function f(x) return g(x) end --由于“尾调用”不会耗费栈空间,所以一个程序可以拥有无数嵌套的“尾调用” function gf(n) then ) end end --判断当前调用是一条“尾调用”的准则:一个函数在调用完另一个函数之后,是否就无其他事情需要做了--下面举一下不是尾调用的例子 --不是尾调函数,因为还必须做一次加法 操作 return (g(x)) --不是尾调函数,因为

Lua大量字符串拼接方式效率对比及原因分析_AaronChan的博客-CSDN博客_lua字符串拼接消耗 https://blog.csdn.net/qq_26958473/article/details/79392222

一.什么是lua&luaJit lua(www.lua.org)其实就是为了嵌入其它应用程序而开发的一个脚本语言, luajit(www.luajit.org)是lua的一个Just-In-Time也就是运行时编译器,也可以说是lua的一个高效版. 二.优势 1)lua是一个免费.小巧.简单.强大.高效.轻量级的嵌入式的脚本语言,lua当前的发行版本5.3.1只有276k. 2)它是用C语言开发的项目,所以可以在大部分的操作系统上运行 3)lua是目前速度最快的脚本语言,既可以提升语言的灵活性还

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,

Spark调优主要分为开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优几个部分.开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础:数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案:shuffle调优,面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优. 本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优以及资源调优. 一 开发调优 调优概

Twitter 工程师谈 JVM 调优 2016年03月24日 10:22:30 wenniuwuren https://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50969363   一. 调优需要关注的几个方面内存调优CPU 使用调优锁竞争调优I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟导致延迟的几个原因?最大影响因素是 GC其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优         O

JVM调优总结:调优方法 2012-01-10 14:35 和你在一起 和你在一起的博客 字号:T | T 下面文章将讲解JVM的调优工具以及如何去调优等等问题,还有一些异常问题的处理.详细请看下文. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole:jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用.对垃圾回收算法有很详细的跟踪.详细说明参考这里 JProfiler:商业软

1.Abstract     做这个是受朋友之邀,用在控制电机转动的方面.他刚好在一家好的单位实习,手头工作比较多,无暇分身,所以找我帮忙做个模型.要求很明晰,PWM的频率在0~1KHz范围内,占空比0~99%范围内,二者均可调.抄下指标以后,回到实验室,细细分析以后,决定用MCU来实现一下,毕竟只分析,无实际结果也不是一个好的交代. 2.Content   2.1 理论分析     归根结底来说,是一个时序逻辑,即PWM输出波形是随着时间的推移而变化.用时序图的方式解释更明晰些. FIG2.1

缘起 lua脚本语言虽好,代码写得飞快,可是写错了调试起来却很困难,lua使用者经常容易犯得一个错误是--写错变量名了,if end 嵌套太多没匹配~,多打了一个逗号, 假设定义了一个变量 local studentAge = true -- 手滑写错了... if studntAge then ... end 这个小小的错误,解释器不知道是错误,只当是nil,导致问题在运行的时候出现,而且,通常解决的方式是打log~~不知道有多少人 和我一样因为写错了变量名而泪流满面.. 好了,言归正传~插件

Spark性能调优之Shuffle调优    • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存.    • shuffle过程中常出现的问题 常见问题一:reduce oom?     问题原因:        reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够     解决

Spark性能调优之JVM调优 通过一张图让你明白以下四个问题                1.JVM GC机制,堆内存的组成                2.Spark的调优为什么会和JVM的调优会有关联?--因为Scala也是基于JVM运行的语言                3.Spark中OOM产生的原因                4.如何在JVM这个层面上来对Spark进行调优                   补充:                Spark程序运行时--J

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源 在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速

openresty/lua-nginx-module: Embed the Power of Lua into NGINX HTTP servers https://github.com/openresty/lua-nginx-module#description Lua | NGINX https://www.nginx.com/resources/wiki/modules/lua/ This module embeds Lua, via LuaJIT 2.0/2.1, into Nginx

缘起 lua脚本语言虽好,代码写得飞快,可是写错了调试起来却很困难,lua使用者经常容易犯得一个错误是--写错变量名了,if end 嵌套太多没匹配~,多打了一个逗号, --假设定义了一个变量 local studentAge = true -- 手滑写错了... if studntAge then ... end 这个小小的错误,解释器不知道是错误,只当是nil,导致问题在运行的时候出现,而且,通常解决的方式是打log~~不知道有多少人和我一样因为写错了变量名而泪流满面.. 好了,言归正传~插

参考文章:1) http://www.oschina.net/question/12_769552) http://rudamoura.com/luaonmacosx.html 最近在为iOS开发游戏,我的开发机是iPhone5.在开发的游戏项目中需要使用Lua语言,所以想在我的苹果MacBook Pro 中安装Lua语言的解释器,以便进行脚本调试.我的Mac OS X的版本是10.8.3.Lua 是一个轻量级的脚本语言,在游戏开发上使用非常多.它是开源的.我们可以下载它的源码进行编译. 到本文

LAMP 系统性能调优之内核调优措施 2011-03-18 11:21 Sean A. Walberg 网络转载 字号:T | T 在对系统的 Apache.PHP 和 MySQL 组件进行调优之前,应该花一些时间确保底层 Linux 组件的运行正常.这点是非常重要的! AD:2014WOT全球软件技术峰会北京站 课程视频发布 LAMP LAMP的一些快速的内核调优措施 大多数 Linux 发布版都定义了适当的缓冲区和其他 Transmission Control Protocol(TCP)参数

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar

Spark调优 | Spark Streaming 调优 1.数据序列化 2.广播大变量 3.数据处理和接收时的并行度 4.设置合理的批处理间隔 5.内存优化 5.1 内存管理 5.2优化策略 5.3垃圾回收(GC)优化 5.5Spark Streaming 内存优化 6.实例项目调优 6.1合理的批处理时间(batchDuration) 6.2合理的 Kafka 拉取量(maxRatePerPartition 参数设置) 6.3缓存反复使用的 Dstream(RDD) 6.4其他一些优化策略

jvm调优思路及调优案例 ​ 我们说jvm调优,其实就是不断测试调整jvm的运行参数,尽可能让对象都在新生代(Eden)里分配和回收,尽量别让太多对象频繁进入老年代,避免频繁对老年代进行垃圾回收,同时给系统充足的内存大小,避免新生代频繁的进行垃圾回收.从而减少STW(stop the world)的时间. 调优思路 项目运行内存分析 ​ 我们运行应用程序时,一般会设置一些jvm参数,比如堆内存大小,年轻代大小,Eden和Survivor的比例,老年代大小,大对象的阈值,大龄对象进入老年代的阈值等