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。
二、性能优化，让查询快人一步 倒排索引的性能直接影响到数据查询的效率，而了解相关的 Profile 参数是优化性能的关键。...三、查询结果异常，精准排查 （一）文本检索结果不符合预期 当遇到检索结果不符合预期的情况时，可使用 tokenize 函数来快速判断用户检索是否命中查询。...但要注意，关闭倒排索引查询后，性能可能会急剧下降，需要根据实际情况谨慎操作。 在关闭相关选项后，重新执行查询并对比结果。...（二）多表关联查询中倒排索引性能问题 在多表关联查询中，倒排索引的性能可能会受到影响。这是因为关联操作会增加数据处理的复杂度，同时可能导致索引无法充分发挥作用。 解决方案： 优化表结构和索引设计。...这样在关联查询时，可以只扫描相关分区的数据，提高查询性能。 Doris 倒排索引虽然强大，但在使用过程中难免会遇到各种问题。
背景问题 ①：CPU 与内存读写速度差距大，直接与内存交互影响 CPU 性能。解决方法：在 CPU 与内存之间插入多级缓存。...缓存命中时，不会改变缓存行状态；缓存未命中时，根据是否已经被其他 CPU 缓存，设置为 Shared 或 Exclusive 状态。缓存命中时，直接读取缓存。...缓存未命中时，发布 BusRd 事件，尝试从其他 CPU 拉取缓存后再读取：- 其他 CPU 有缓存：从其他 CPU 发布的 FlushOpt 事件中获取缓存行。...缓存未命中时，发布 BusRdX 事件，尝试从其他 CPU 拉取缓存后再写入：- 其他 CPU 有缓存：从其他 CPU 发布的 FlushOpt 事件中获取缓存行。...性能优化MESI 协议的最大性能开销源于写入前的 RFO 操作，该操作负责获取独占式缓存（仅在命中 Shared 或 Invalid 时触发）。
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。
通常通过慢查询日志来捕获。 查询次数 在一定时间内执行的查询次数，过多的查询可能会导致系统负担增加。2....查询缓存命中率查询缓存用于提高查询性能，当数据库接收到相同的查询时，可以直接从缓存中获取结果，减少数据库负担。...查询缓存未命中率查询缓存未命中率高可能意味着缓存配置不合理，或者缓存未能有效使用。3. 慢查询日志慢查询日志记录了执行时间超过一定阈值的SQL查询。通过分析慢查询日志，可以识别出性能瓶颈并进行优化。...网络流量 网络流量过大可能会影响数据库的响应速度，特别是在分布式环境下。6. 内存使用情况内存的有效使用有助于提高数据库的性能。通过监控内存使用情况，可以确保数据库的缓存和临时表能够顺利运行。...未使用索引的查询会导致全表扫描，影响性能。索引碎片 索引碎片会影响查询性能，定期检查索引的碎片情况并进行优化。 III.
此外，LLVM 汇编器是强类型的，这捕获了我们原始文本 C++ 代码生成中隐藏的许多错误。...但元组访问本身以及进一步的元组处理（筛选、哈希表中的物化）是用 LLVM 汇编代码实现的。C++ 代码会不时被调用（例如，在分配更多内存时），但 C++ 部分的交互由 LLVM 控制。...这种对多个函数的需求影响了我们生成代码的方式。特别是，我们必须跟踪所有属性，并记住它们当前是否在寄存器中可用。将属性物化到内存中是一个有意的决定，类似于将元组溢出到磁盘。...下一个块显示了缓存行为，即一级数据缓存未命中（D1）和二级数据未命中（L2d）。对于大多数查询，这两个数字非常相似，这意味着如果数据不在一级缓存中，它可能也不在二级缓存中。...同样，LLVM 代码显示出非常好的数据局部性，并且比 MonetDB 有更少的缓存未命中。与分支一样，Q2 中的字符串处理降低了缓存效果，但这将在未来的 HyPer 版本中修复。
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。
通过C++的异常处理机制，开发者可以在错误发生时优雅地捕获并处理异常，避免程序意外终止，同时提供必要的错误信息以便调试和优化。...相比于C语言处理错误的方式--返回错误码，我们在c++中，遇到异常时可以抛出一个对象，该对象所携带的错误信息可以更加全面。...程序会检查throw语句是否在try语句块中，如果在，则去寻找对应的catch语句（参数与对象类型相同），然后停止执行throw后的语句，转而执行catch语句块中的语句，然后执行后续代码。...注：如果throw语句未使用在try语句块中，程序会遇到“未捕获异常”，导致程序终止。 如果当前catch语句的参数与抛出的对象类型不匹配呢？...如果函数抛出了异常，会导致程序终止。 注意：并不会在编译时检查noexcept函数是否带有throw语句，而是在程序运行时按照是否真的抛出了异常来进行判断。
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。
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。
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， [] !
多个人竞争一个自旋锁时存在以下问题： CPU性能差异导致的不公平：就像跑步比赛，腿长腿短会影响结果（CPU性能差异） 缓存命中率影响：就像排队时玩手机，注意力不集中就会错过叫号（缓存未命中） 这些问题如果处理不好就会影响系统性能...缺点是当CPU数据量巨大且竞争激烈时，自旋锁状态数据对应的cacheline会在不同CPU间频繁跳动，从而影响性能。...现代高性能并发库和语言运行时（如Java并发包中的AbstractQueuedSynchronizer）也普遍采用MCS或类似的链式队列锁实现，以提升多核环境下的锁性能。...会浪费大量 CPU 周期，尤其在临界区较长或锁被频繁争用的场景下。...MCS 自旋锁 → qspinlock（Linux 4.2）：将等待线程链入队列，避免活锁并提高公平性 NUMA 架构下锁竞争代价高 问题：在 NUMA 系统中，访问跨节点共享数据时，自旋锁导致 cache
Linux多线程服务端编程：使用muduo C++网络库当初学习时，快速翻页，囫囵吞枣，现在很多细节都记不清楚了。...多个人竞争一个自旋锁时存在以下问题：CPU性能差异导致的不公平：就像跑步比赛，腿长腿短会影响结果（CPU性能差异）缓存命中率影响：就像排队时玩手机，注意力不集中就会错过叫号（缓存未命中） 这些问题如果处理不好就会影响系统性能...缺点是当CPU数据量巨大且竞争激烈时，自旋锁状态数据对应的cacheline会在不同CPU间频繁跳动，从而影响性能。...会浪费大量 CPU 周期，尤其在临界区较长或锁被频繁争用的场景下。...MCS 自旋锁 → qspinlock（Linux 4.2）：将等待线程链入队列，避免活锁并提高公平性NUMA 架构下锁竞争代价高问题：在 NUMA 系统中，访问跨节点共享数据时，自旋锁导致 cache
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
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。
> 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。
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