高性能编程在对不同场景下对于容器的选择有着非常苛刻的条件,这里记录下前人总结的经验,并对源码进行调试 JDK高性能编程之容器 读书笔记内容部分来源书籍深入理解JVM.互联网等 先放一个类图util,点击打开看明细 j360-jdk调试功能 https://github.com/xuminwlt/j360-jdk 内容 容器 -Collection List  ArrayList  LinkedList  Vector   Stack Set  HashSet Queue -Map  HashMa…

关于专题     本专题将深入研究Android的高性能编程方面,其中涉及到的内容会有Android内存优化,算法优化,Android的界面优化,Android指令级优化,以及Android应用内存占用分析,还有一些其他有关高性能编程的知识.    随着技术的发展,智能手机硬件配置越来越高,可是它和现在的 PC 相比,其运算能力,续航能力,存储空间等都还是受到很大的限制,同时用户对手机的体验要求远远高于 PC 的桌面应用程序.以上理由,足以需要开发人员更加专心去实现和优化你的代码了.选择合适的算…

目录: Reactor(反应堆)和Proactor(前摄器) <I/O模型之三:两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor> <[转]第8章 前摄器(Proactor):用于为异步事件多路分离和分派处理器的对象行为模式> <Java NIO系列教程(八)JDK AIO编程>-- java AIO的proactor模式 <Java NIO系列教程(七) selector原理 Epoll版的Selector>--java NIO的Reac…

估计很快就要被拍砖然后修改,因此转载请保持原文链接,否则视为侵权... http://calvin1978.blogcn.com/articles/netty-performance.html 前文再续,书接上一回:Netty高性能编程备忘录(上),想不到这次这么快就写了下集,把坑填了. 3. 内存篇 3.1 堆外内存池 堆外内存是Netty被说的最多的部分,网卡内核态与应用用户态之间零复制啊,无GC啊,不受堆内存大小限制啊,不重复.内存池的算法也是Netty骄傲的地方(注意,在4.0的刚开始版…

http://calvin1978.blogcn.com/articles/netty-performance.html 网上赞扬Netty高性能的文章不要太多,但如何利用Netty写出高性能网络应用的文章却甚少,此文权当抛砖引玉. 估计很快就要被拍砖然后修改,因此转载请保持原文链接,否则视为侵权... http://calvin1978.blogcn.com/articles/netty-performance.html 参考资料: Netty Best Practices a.k.a Fas…

python高性能编程方法一   阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本... 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问Python程序没有编译型…

以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.…

转载自:http://hc.csdn.net/contents/content_details?type=1&id=341 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. #include using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;…

这段时间学习了<R高性能编程>这本书,基于这段时间做的项目实践,总结了一些自己的体会,和大家分享 一.为什么R程序有时候会很慢?1.计算性能的三个限制条件 cpu ram io R代码本身2.R是运行时解释的 在运行时解释并执行R代码3.R是单线程的 CPU的强大核心并没卵用,R只会只用一个4.R需要将全部数据加载到内存 处理的最大数据了取决于内存的限制 这里 linux相比于windows有一个优势,当我们试图装载一个可用内存大小的数据集数据可能会成功装载,不过一旦可用内存耗尽,操作系统会将…

一.使用并行计算加倍提升性能1.数据并行 VS 任务并行实现数据并行的算法scoket 并行性注意并行计算时间并不与执行任务的计算资源数目成正比(计算机核心),amdahl定律:并行代码的速度受限于串行执行的部分,包括并行性带来的开销在非windows系统中,parallel支持分叉集群(交叉法),新的work进程会从父R进程分叉出来,并拷贝数据.好处是不需要显示的创建和销毁集群实现任务并行的算法 2.计算机集群并行执行多个任务只有基于socket的集群可以做到这一点,因为进程不可能被分叉到另外…