作为C++领域中为数不多的好用.高效的.跨平台的日志工具,Google的开源日志库glog也算是凤毛麟角了.glog 是一个C++实现的应用级日志记录框架,提供了C++风格的流操作. 恰巧趁着五一我也学习研究了这个glog库,写个总结如下.走过路过的的各位牛人.高手可以忽略这篇文章了. 从code.google.com下载源码(在这里),在Visual Studio 2010中打开工程,如下: 可见只有四个工程,其中libglog和libglog_static分别是Windows下的动态库和静态

日志能方便地诊断程序原因.统计程序运行数据,是大型软件系统必不可少的组件之一.本文将从设计上和功能上对比 C++ 语言常见的两款日志库: boost::log 和 google-glog . 设计 boost::log 的设计主要有日志器( Logger ).日志核心( Logging core ). Sink 前后端( frontend, backend )组成.日志文本以及日志环境由日志器( Logger )负责搜集,日志核心负责处理日志数据(例如全局过滤.将日志记录传递给 Sink ),

span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } code > span.dt { color: #902000; } code > span.dv { color: #40a070; } code > span.bn { color: #40a070; } code > span.fl { color: #40a070; } code > span.ch { color: #4070a0; } code > span.st

list .set .map 粗浅性能对比分析   不知道有多少同学和我一样,工作五年了还没有仔细看过list.set的源码,一直停留在老师教导的:"LinkedList插入性能比ArrayList好,LinkedList顺序遍历性能比ArrayList好"的世界里.可是真是如此么?本文很"肤浅"的对比和分析了几种常用的集合,"高手"可以就此打住不必往下阅读了... 本文分开介绍了List.Map.Set: (测试环境:win7.jdk.4G.i

2017年的golang.python.php.c++.c.java.Nodejs性能对比 本人在PHP/C++/Go/Py时,突发奇想,想把最近主流的编程语言性能作个简单的比较, 至于怎么比,还是不得不用神奇的斐波那契算法.可能是比较常用或好玩吧. 好了,talk is cheap, show me your code!  打开Mac,点开Clion开始Coding吧! 1.怎么第一是Go呢,因为我个人最近正在用,感觉很不错 package main import "fmt" fun

1.MyISAM:默认表类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.不是事务安全的,而且不支持外键,如果执行大量的select,insert MyISAM比较适合. 2.InnoDB:支持事务安全的引擎,支持外键.行锁.事务是他的最大特点.如果有大量的update和insert,建议使用InnoDB,特别是针对多个并发和QPS较高的情况. 一.表锁差异 MyISAM:

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/08/13/2636149.html Hadoop vs Spark性能对比 基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.2 1. Kmeans 数据:自己产生的三维数据,分别围绕正方形的8个顶点 {0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10}, {10, 0, 0}, {10, 0, 10}, {10, 10, 0}, {10, 10, 10} Poin

线上日志用到的是日志库,在全局有一个锁,导致在高并发的时候,容易因为锁竞争问题导致时延.在某些情况下,会因为同一个用户,同时访问某个变量,导致读写冲突使线上服务整体core掉(考虑到请求的间隔,为了应对偶发1%%的情形,如果加锁会对整体性能有一定的影响,所以当时权衡就没有加锁). 于是就想把这个日志库的依赖去掉.正好大组内有人通过用boost.log来解决该问题,并且提供了分钟级别的切分封装,与当前线上的日志是兼容的,后续只需要压测一下,验证下功能即可.但我们的系统centos7所内置的boos

https://wangbinbin0326.github.io/2017/03/31/oracle%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%81%E7%A7%BB%E4%B9%8BExp%E5%92%8CExpdp%E5%AF%BC%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AF%B9%E6%AF%94%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8C%96/ 使用Exp和Expdp导出数据的性能对比与优化 前言 数

Elasticsearch的几种架构性能对比测试报告 1.前言 选定了Elasticsearch作为存储的数据库,但是还需要对Elasticsearch的基础架构做一定测试,所以,将研究测试报告输出如下. 2.日志系统架构的基础 2.1所需环境和依赖软件 1)Elasticsearch:分布式存储数据库,用于存储产生的日志,是架构和系统的核心所在. 2)Filebeat:轻量级日志收集器,可以自动将日志发送至Es或者logstash 3)Logstash:日志收集/清洗工具,将日志过滤,清洗后可

1.MyISAM:默认表类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.不是事务安全的,而且不支持外键,如果执行大量的select,insert MyISAM比较适合. 2.InnoDB:支持事务安全的引擎,支持外键.行锁.事务是他的最大特点.如果有大量的update和insert,建议使用InnoDB,特别是针对多个并发和QPS较高的情况. 一.表锁差异 MyISAM:

常见的json解析有原生的JSONObject和JSONArray方法,谷歌的GSON库,阿里的fastjson,还有jackson,json-lib. Gson(项目地址:https://github.com/google/gson).Gson是目前功能最全的Json解析神器,Gson当初是为因应Google公司内部需求而由Google自行研发而来,但自从在2008年五月公开发布第一版后已被许多公司或用户应用.Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数,无依赖,不需要例外额

算法的时间复杂度 & 性能对比 累加算法性能对比 // js 累加算法性能对比测试 const n = 10**6; (() => { console.time(`for`); let result = 0; for (let i = 1; i <= n; i++) { result += i; if (i === n) { console.log(`ok`, result); } } console.timeEnd(`for`); })(); (() => { console.

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

如果你觉得我的有些话有点唐突,你不理解可以想看看前一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>. 这几天闲着没事就写了一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>的随笔,由于当时有点脑残把希尔排序写错了,导致其性能很多情况下都查过了快速排序.当时我就怀疑我的算法的正确性了,由于当时的激动没来得及检查,我直呼不可思议,以至于让快速排序任希尔排序做了老爷O(∩_∩)O哈哈~,这晚辈太不敬了.感谢博友“堕落的

目前Java中最IO有多种文件读取的方法,本文章对比Stream,NIO ByteBuffer,NIO MappedByteBuffer的性能,让我们知道到底怎么能写出性能高的文件读取代码. package com.seeyon.nio; import org.junit.Test; import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.MappedByteBuffer; import java.nio.channels.Fi

C正则库做DNS域名验证时的性能对比   本文对C的正则库regex和pcre在做域名验证的场景下做评测. 验证DNS域名的正则表达式为: "^[0-9a-zA-Z_-]+(\\.[0-9a-zA-Z_-]+)*(\\.[a-zA-Z]{2,}\\.)$" 对于正常DNS请求日志中的6177578条日志做正则验证处理. 1,pcre 评测所用的pcre的版本号是:7.8.3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

现象: 1. 没有使用boost.log前能正常收发数据 2.加入boost.log后async_connect没有回调 fix过程: 1. gdb调试发现程序block在pthread_timed_wait.死锁? 使用helgrind没有检查出异常. 2. 难道是内存错误? valgrind的memcheck也没有发现异常 3. 重新编译boost为debug版, gdb调试发现 task_io_service的op_queue_works_的内存地址在使用boost.log前后居然从630

一直想做开发语言性能对比,刚好有时间都做了给大家参考一下, 编译类:C++和Java表现还不错 脚本类:TCC脚本动态运行C语言,性能比其他脚本快好多... 想玩TCC的同学下载测试包,TCC目录下修改script.c,运行TccTest1.exe即可看到修改效果,无需编译!!! 链接:http://pan.baidu.com/s/1kUVGGwJ 密码:mgpx C++(VS2017) java8.2 Python2.7-3.5.2 aardio(LUA) TCC

prepare可以解决大访问量的网站给数据库服务器所带来的负载和开销,本文章通过实例向大家介绍预查询prepare与普通查询的性能对比,需要的朋友可以参考一下. 实例代码如下: <?php class timer { public $StartTime = 0; public $StopTime = 0; public $TimeSpent = 0; function start(){ $this->StartTime = microtime(); } function stop(){ $th

本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 阅读目录 介绍 环境搭建 测试用例 MSDN说明 我的理解 Demo下载 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 介绍   自己对String和StringBuilder的处理机制略懂,大胆的设想下两者的性能对比会出现什么样的令人意外的