Flutter 中提供了 Zone.runZoned 方法，在 Dart 中，Zone 表示一个代码执行的环境范围，类似于沙盒，可以使用其提供的 onError 回调函数来拦截所有未被捕获的异常。...2.2 后台下发与客户端加载配置 冷热启动都会拉配置，考虑到失败会有3次重试，本地会维护一份单例，在业务侧要打开 Flutter 页面时都需要检查灰度配置，来决定是否打开 Flutter 页面。...在本地会维护根据 App 版本来维护一份降级配置，打开页面前会检查是否需要降级。...有以下几种需要及时降级的场景： 3.1 未命中灰度降级 如前文所述，若业务方配置了灰度策略配置，在未命中灰度降级的场景下打开对应的 Flutter 页面，该页面需要降级并做上报。...Bugly 上报的日志中无法找到 Flutter 字样，因为程序退出时并非中断在 Flutter 内部或者引擎侧。
秒杀面试题：深入final，掌握C++性能优 C++11之后有了final，它用来指定不能在派生类中重写虚函数，或者不能从中派生类。...由于在编译时可以确定调用哪个函数，因此便不会存在前面的vtable问题了，从而极大的提升虚函数调用的性能。...上面这个例子比较简单，指针加载和跳转的成本可能看起来并不多，因为它只是几条指令，但是这可能涉及分支预测错误和缓存未命中问题，这可能会引发性能下降。...2.总结一下final final在日常面试/工作中还是比较有用，如果面试官问你final，你可以解答如下。...禁止继承 禁止虚函数重写 去虚拟化提升性能 设计约束，禁止子类继承，放置子类重写 总的来说，final 关键字在 C++ 中用于阻止继承和虚函数重写，提高代码的性能、可维护性和安全性。
异常的抛出与捕获 在C++中，异常的抛出和捕获分为以下几个步骤： 抛出异常 (throw) 当程序遇到错误或特殊情况时，使用throw关键字抛出异常对象： if (b == 0) { string...未捕获异常 如果到达main函数仍未找到匹配的catch块，程序会终止。...查找匹配的处理代码 在C++的异常处理机制中，当程序抛出一个异常对象时，系统会按照一定规则查找与该对象类型匹配的catch代码块，并执行相应的异常处理逻辑。...C++ 异常规范详解 在C++中，异常规范是描述函数是否可能抛出异常，以及可能抛出哪些类型的异常。...限制过于繁琐，在实践中难以使用。例如，声明多个可能抛出的类型时，类型检查复杂。 缺点 性能影响：编译器需要生成额外代码进行类型检查。
前言 在现代编程实践中，异常处理是一项至关重要的技能，特别是在开发复杂和大型系统时。C++作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的异常处理机制，使得开发者能够有效地管理运行时错误和异常情况。...这相当于条件判断中的else语句。 三、异常的用法 C++异常处理机制提供了一种优雅的方式来处理运行时错误，使程序能够在遇到异常情况时继续运行或采取适当的补救措施。...性能影响：编译器可能会为遵循异常规范的函数生成额外的代码来检查异常类型，这可能会影响性能。 不兼容性：如果函数实际抛出的异常与 声明的异常规范不匹配，那么程序的行为是未定义的。...异常安全性：在设计异常安全的代码时，了解函数是否可能抛出异常以及它们如何处理异常是非常重要的。使用noexcept可以帮助明确这一点。...在使用异常时，需要权衡其优缺点，并根据具体的应用场景和需求来选择合适的错误处理方式。在C++等语言中，合理使用异常可以提高代码的健壮性和可维护性，但也需要注意避免滥用和性能问题。
但是为了检查 ATS 的成本，我们现在构建了两个访问场景，如图 3 所示：在第一个场景中（使用 ATS），我们强制在 SC 和 ATC 中未命中，因此总是会产生 ATS 开销。...在第二个（noATS）中，我们允许 ATC 命中，但仍然强制 SC 未命中，以便实际发生 CCIX 事务。...对于重复 64 B 读取的情况，通过比较主机 IOMMU 响应 ATS 请求所需的延迟（≈ 617 ns，在 ATS 交换机处捕获），以及在 SC 未命中情况下读取 64B 的已知延迟（≈ 700 ns...为了展示两个 SoC 的最佳情况基线性能，我们评估了保证所有访问都在设备上缓存中命中的情况，在图 5 中称为本地数据，并测量这些命中的延迟。为了比较，我们还展示了覆盖缓存未命中的数据远程案例。...对记录版本标识符应用哈希函数会导致两个进程尝试将锁插入位于同一哈希桶中的同一锁定队列中，此处编号为 2。在此示例中，首先，设备请求锁并立即获取锁.第一个槽代表当前持有锁并且允许修改数据的进程。
在 C++ 编程语言的发展历程中，每一个新的标准版本都为开发者带来了诸多实用且强大的特性。...背景与动机异常处理作为 C++ 语言的核心机制之一，承担着处理程序运行时错误的重要使命。然而，在实际的编程实践中，异常的抛出和捕获过程往往会变得错综复杂。...而当程序执行到外层的 catch 块时，异常被成功捕获，此时 std::uncaught_exceptions 的返回值变为 0，意味着当前线程中已不存在未捕获的异常。...例如，在析构函数中，如果需要抛出异常，开发者可以通过调用 std::uncaught_exceptions 函数来检测当前线程中是否已经存在其他未捕获的异常。...在判断当前未捕获异常的数量后，根据实际情况决定是否进行日志记录，从而在不影响异常处理的前提下，为程序的调试和问题排查提供有力的支持。
首先，由于我们不知道要编译成的机器代码，所以不可能静态分析 C/C++ 代码的性能。因此，静态性能分析针对的是汇编代码。 其次，静态分析工具模拟工作负载而不是执行它。...动态分析器 静态工具: 不运行实际代码，而是尝试模拟执行，尽可能保留微架构细节。它们无法进行实际测量（执行时间、性能计数器），因为它们不运行代码。...例如，您可能会注意到指令提取和译码阶段丢失了。此外，UICA 不考虑缓存未命中和分支预测错误，因此它假设所有内存访问总是命中 L1 缓存并且分支总是预测正确。我们都知道这在现代处理器中并非如此。...我们这里不会展示展开版本的模拟，您可以自己尝试。相反，让我们通过在真实硬件上运行两个版本来确认假设。顺便说一句，这是一个好主意，因为 UICA 等静态性能分析器并不是准确的模型。...在实际应用程序中，即使您最大化了 FMA 的执行吞吐量，收益也可能会受到最终缓存未命中和其他流水线冲突的阻碍。发生这种情况时，缓存未命中的影响会超过 FMA 端口利用率不理想的影响。
在异常处理时，通常会捕获特定类型的异常并相应地处理，以提高程序的健壮性和可靠性。 3、自定义异常 在 C++ 中，你可以通过创建自定义类来自定义异常。...缺点： 性能开销： 异常处理可能会导致一定的性能开销，特别是在抛出和捕获异常时。因为异常处理通常涉及堆栈展开和对象销毁等操作，这些操作可能会增加额外的开销。...然而，它也有一些缺点，包括性能开销、复杂性、资源泄漏和过度使用等。 关于C++代码中是否使用异常，不同的人有不同的看法，有的公司甚至明确要求C++项目中禁用异常处理。...在 main 函数中，我们尝试调用 divide 函数，并使用 try 块来捕获可能抛出的异常。如果捕获到异常，则会在 catch 块中处理异常，并输出错误信息。 这个示例演示了异常处理。...缺点：性能开销：在 divide 函数中模拟的复杂计算过程可能会导致性能开销，即使在没有异常抛出的情况下也会如此。这种额外的性能开销可能会影响程序的整体性能。
更糟的是，它并不能确保我们是否检查了空值。 好的编程语言，应在编译时做类型检查，判断值的存在与否。 因此，支持空值检查机制的编程语言应加分。 错误处理 捕获异常并不是一种好的错误处理方式。...运行时的性能如何？所有这些都是影响评判中的考虑因素。 诞生年代 尽管并非绝对，通常新推出的语言要比原先的语言更好。只是因为新语言会吸取了前辈的经验教训。 ...并发 C++ 设计用于单核计算时代，只支持简单的并发机制，这还是在近十年中添加的。 错误处理 抛出并捕获错误是 C++ 的首选错误处理机制。 不可变性 未内置对不可变数据结构的支持。...operator）会影响性能，甚至并没有在拷贝对象时执行深拷贝。...此外，如果在编程中不加注意的话，可能会导致严重的性能问题。例如： 这个看上去无害的代码会导致严重性能问题。因为在 JavaScript 中， [] !
每次应用进入中断模式时该最大值都适用（例如应用命中断点时）。 仅为 IntelliTrace 记录的异常事件拍摄快照。...快照功能可用的事件旁边会显示照相机图标。 ? 由于性能原因，单步执行过快时不拍摄快照。 如果该步骤旁没有显示照相机图标，请尝试将单步执行速度放慢。...但是，IntelliTrace 只捕获已打开的“局部变量”和“自动”窗口中的数据，并且只捕获已展开的且在视图中的数据 。 在仅事件模式下，通常没有变量和复杂对象的完整视图。...此外，不支持在“监视”窗口中进行表达式求值和查看数据 。 在事件和快照模式下，IntelliTrace 捕获应用程序进程（包括复杂对象）的全部快照。...在代码行上，可以看到如同在断点处停止时看到的信息（且之前是否已展开信息并不重要）。 查看快照时，还支持表达式求值。 此功能对性能有何影响？ 对总体单步执行性能的影响取决于应用程序。
在尝试中，正则以及 dropout 等常用抑制过拟合的方式一直没有较好的效果。...2）命中特征（lookup 特征）在目前的 rtp fg 过程中如果没有命中的话，是不存在这个特征结果的，也没有默认值。...经过试验第二种优于第一种，但是第二种方式 embedding 的维度不适合选择太大，因为命中特征本身较稀疏，输出全零向量的可能性较多，会影响模型训练过程。...需要注意的是在实践过程中，发现全网行为序列中的 id 属性维度会造成模型的过拟合现象，加入动态正则之后还是没能缓解。...对于点击宝贝行为，曝光未点击的宝贝行为的 pooling 过程，在 attention 之前添加一层 transformer 操作，通过 self-attention 来捕获序列内个体之间的关系，然后再进行加性
> 宕机 3）常见错误 – 只调整时间，未调整时区 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 在实例目录下chown (chmod) -R 会造成 在数据库服务器上...因此，重组可能会失败，尤其是在系统繁忙和记录其他并发活动时。...对生产系统调用 RUNSTATS 可能会对生产工作负载的性能产生负面影响。...RUNSTATS 实用程序现在支持调速选项，在执行较高级别的数据库活动期间，可以使用调速选项来限制执行 RUNSTATS 的性能影响。...在以下示例中，将在启动数据库管理器之后立即捕获数据库管理器级别运行状况快照。
前言：在编程的浩瀚宇宙中，C++以其卓越的性能、强大的灵活性和对底层硬件的直接控制而著称，是无数开发者心中的瑰宝。然而，在追求高效与极致的路上，错误处理与异常管理往往成为不可忽视的重要环节。...首先检查throw本身是否在try块内部，如果是再查找匹配的catch语句。...存泄漏、句柄未关闭等) C++中异常经常会导致资源泄漏的问题，比如在new和delete中抛出了异常，导致内存泄 漏，在lock和unlock之间抛出了异常导致死锁，C++经常使用RAII来解决以上问题...std.overflow error 当发生数学上溢时，会抛出该异常。 std…range error 当尝试存储超出范围的值时，会抛出该异常。 std....这会 导致我们跟踪调试时以及分析程序时，比较困难 异常会有一些性能的开销。当然在现代硬件速度很快的情况下，这个影响基本忽略不计。 C++没有垃圾回收机制，资源需要自己管理。
四种常用的解决方案 方案一：Cache Aside Pattern 读请求 先读缓存再读库 如果缓存命中，返回数据 如果缓存未命中，读库并把数据写入缓存，然后再返回 写请求 数据写库 删除缓存 这里很重要的一点在写请求中...问题一 如上图，进程A在T1时刻数据写入库中，T2时刻删除了缓存。在高并发场景下，T1和T2时刻之间的读请求从缓存中读到的数据和库中的数据会出现不一致。...问题二 如上图，进程A在T1时刻把数据写入库中，T2时刻删除缓存失败。失败的原因暂不详谈。这种情况下会导致库和缓存数据长时间不一致。 问题三 如上图，进程A是读请求，进程B是写请求。...加锁之后，数据一致性能得到很好的保证，但是数据的访问效率会受到较大的影响。...所以在各方案中，都可以加异步的对账逻辑，定期检查库和缓存中的数据是否一致，出现不一致时，删除缓存数据即可。
，基于访问次数，去除命中次数最少的元素，保证高频数据有效性 LRU(Least Recently Used)：最近最少使用，基于访问时间，在被访问过的元素中去除最久未使用的元素，保证热点数据的有效性 影响缓存命中率的因素...WeakReference引用内； 缓存的Value被封装在WeakReference或SoftReference引用内； 统计缓存使用过程中命中率、异常率、未命中率等统计数据。...一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。 ? 2.缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。...但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。...真正的缓存穿透应该是这样的： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下
缓存管理策略的主要工作是确定哪些元素可以放在缓存中，猜测哪些元素可以获得最高的命中率，即缓存命中率和整体访问数的比率。这类框架通常会尝试在负载中确定某些模式来获得最高命中率。...这种方法的问题是由于采用了在r次访问中采样一次的方式，因此在一个短周期内可能会丢失多次访问(这里1/r作为采样率)，无法捕获基于最近(访问)的负载的特征。...在该算法中，我们首先修改一个特定方向上的缓存配置，然后评估其对性能的影响。即，我们事先并不知道该配置是否能够提升命中率。...我们还实验了0未命中惩罚选项，称为"none"，它捕获到的缓存管理框架的性能开销最小。直观上，由于与未命中惩罚相比，计算开销可以忽略不计，因此完成时间由命中率占主导地位。...在CPU开销方面，经过评估发现，完成时间主要受命中率的影响，且我们的框架的计算开销可以忽略不计(无论未命中惩罚来自SSD、数据中心、磁盘或WAN的访问)。
在区域故障转移中，团队要么得维护缓存复制以保持热状态，要么就得承受在其他区域预热缓存时的高延迟。CacheFront 的目标之一就是集中实现并管理这些特性，使团队能够专注于他们的核心逻辑。...如果缓存已启用，它就会尝试从 Redis 中获取行并将响应流发送给用户。它从存储引擎中检索剩余的行（如果有的话），并将剩余的行异步填充到 Redis 中，同时将它们以流的方式传输给用户。...Uber 工程师利用 Docstore 集成的 变更数据捕获（CDC）引擎来处理缓存失效。当 CDC 识别到数据库更新时，则 Redis 中相关的行要么更新，要么失效。...在远程区域中，复制引擎会在缓存未命中时从存储中获取最新值。...时间过短可能会导致请求失败过早以及不必要的数据库负载，而时间过长可能会对延迟产生不利影响。为了解决这个问题，Uber 实现了自适应超时，可以自动基于性能数据动态调整 Redis 操作超时时间。
如果分配的内存大小与缓存行大小相匹配，那么访问这些内存时的缓存效率会更高。128字节正好是许多处理器缓存行大小的倍数，因此可能在缓存效率上更有优势。然而，这些因素的影响可能因具体的硬件和操作系统而异。...在某些情况下，分配104字节和128字节的内存速度可能没有显著差异。为了得到最准确的答案，最好的方法是在特定的硬件和操作系统上进行基准测试。处理器对齐要求对性能有什么影响？...提高缓存命中率：对齐的数据更容易被缓存到CPU的缓存中，因为缓存行通常是按一定边界对齐的。如果数据没有对齐，处理器可能需要从多个缓存行中读取数据，这会增加缓存未命中的概率。...如果数据未对齐，可能会导致流水线停顿（pipeline stall），从而影响整体性能。硬件要求和兼容性满足硬件访问要求：某些处理器架构对内存对齐有严格的要求，不支持非对齐访问。...尝试访问非对齐数据可能导致硬件异常或程序崩溃。即使某些处理器支持非对齐访问，访问非对齐数据通常会导致性能显著下降。
0、题记 在写繁重的业务场景下，你是否遇到过 Elasticsearch 集群的性能问题？ 你是否遇到过 Elasticsearch 数据索引化速度限制问题？...你是否遇到过搜索花费时间太长而无法执行的延迟问题？ 你是否遭遇过 Elasticsearch 集群故障排查的挑战？ 你是否努力尝试在零停机情况下提高 Elasticsearch 集群的稳定性？...但是分片的过度分配可能会减慢搜索操作，是因为搜索首先在 query 阶段请求需要命中索引中的每个分片，然后执行 fetch 阶段获取并汇聚结果。...请注意，文档大小和集群配置可能会影响数据写入速度。为了找到集群的最佳吞吐量，你需要运行性能测试并尝试使用不同的批处理大小和并发线程值大小。...7.2 启用慢查询日志 建议你在 Elasticsearch 集群中启用慢速查询日志，以解决性能问题并捕获运行时间较长或超过设置阈值的查询。
实际中抛出和捕获的匹配原则有个例外，并不都是类型完全匹配，可以抛出的派生类对象，使用基类捕获，这个在实际中非常实用，我们后面会详细讲解这个 函数调用链中异常栈展开匹配原则 首先检查throw本身是否在...、句柄未关闭等) C++中异常经常会导致资源泄漏的问题，比如在new和delete中抛出了异常，导致内存泄漏，在lock和unlock之间抛出了异常导致死锁（lock_guard可以进行解决！）...4 C++标准库的异常体系 * C++ 提供了一系列标准的异常，定义在标准库中，我们可以在程序中使用这些标准的异常。...std:overflow_error 当发生数学上溢时，会抛出该异常。 std.:range_error 当尝试存储超出范围的值时，会抛出该异常。 std....C++异常的缺点 异常会导致程序的执行流乱跳，并且非常的混乱，并且是运行时出错抛异常就会乱跳。这会导致我们跟踪调试时以及分析程序时，比较困难。 异常会有一些性能的开销。
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