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预取数据以缓存x86-64

预取数据以缓存x86-64是一种在计算机处理器中缓存数据的机制，它允许在内存中存储经常访问的数据的副本，从而减少处理器等待从内存中读取数据的时间。这种技术对于提高计算机性能至关重要，因为它可以显著提高处理器的工作效率，从而提高整个系统的运行速度。

在x86-64架构中，预取数据以缓存是一种特殊的缓存策略，称为“二级缓存”。这种策略允许处理器在等待从主内存中读取数据时，访问二级缓存中的数据。二级缓存通常比主内存快得多，因此能够有效地减少处理器的等待时间。

预取数据以缓存x86-64的优势包括：

提高处理器效率：通过减少处理器的等待时间，预取数据以缓存x86-64可以显著提高处理器的工作效率。
提高系统性能：由于处理器效率的提高，整个系统的运行速度也会加快。
减少内存带宽需求：预取数据以缓存x86-64可以减少处理器对内存带宽的需求，从而降低内存带宽对系统性能的影响。
适应大容量内存：随着计算机系统中内存容量的不断增加，预取数据以缓存x86-64的策略可以更好地利用大容量内存的优势，从而进一步提高系统性能。

预取数据以缓存x86-64的应用场景包括：

数据库查询：在数据库查询过程中，处理器通常会等待从内存中读取数据。通过预取数据以缓存x86-64，可以显著减少这种等待时间，提高数据库查询的性能。
应用程序启动：在应用程序启动过程中，处理器通常会等待从内存中读取必要的数据。通过预取数据以缓存x86-64，可以显著减少这种等待时间，提高应用程序启动的速度。
实时分析：在实时分析过程中，处理器需要处理大量的数据。通过预取数据以缓存x86-64，可以显著减少处理器的等待时间，提高实时分析的性能。

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分布式缓存和预取相关的有趣的链接

网络上有很多关于缓存和预取相关的问题和文章，在这里简单进行记录，并进行备忘：大型分布式系统中的缓存架构 https://www.cnblogs.com/panchanggui/p/9503666.html...IQbBD_RxbeecrlPUiKcLjQ Tachyon与Ignite系统对比 https://blog.csdn.net/u011459120/article/details/78551813 使用缓存的正确姿势... https://www.cnblogs.com/songwenjie/p/9027012.html 分布式缓存的基本原理 https://blog.csdn.net/u011320646/article

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IA32和X86有什么区别？

孔子曰：“丘已习其曲矣，未得其数也。”有间，曰：“已习其数，可以益矣。”孔子曰：“丘未得其志也。”有间，曰：“已习其志，可以益矣。”孔子曰：“丘未得其为人也。”...32位值 W 16位值 B 8字节 MOVL %EAX, %EBX MOVW %AX, %BX MOVB %AL, %BL 使用规则，mov只有以下13种情况情况举例立即数=...４个字节的内存位置处 movl %ebx, -4(%edi);把值放到EDI寄存器指向位置之前４个字节的内存位置处 2 条件传送指令条件传送指令可以避免处理器执行JMP指令，这有助于处理器的预取缓存状态...ESI, EBP, EBX, EDX, ECX, EAX 手动使用ESP，EBP手工把数据放入堆栈通常很多程序把ESP值复制到EBP，而不是使用ESP本身优化内存访问：奔腾四的处理器中，缓存块长度是...x86-64/x64/amd64/Intel64 在1999年，AMD公司首先在IA-32基础上，增加了64位寄存器，兼容早期的16位和32位软件系统，推出了x86-64的64位微处理器，后来命名为AMD64

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【腾讯微视】百亿数据、上百维度、秒级查询的多维分析场景的实践方案

本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。...查询的数据以周为单位，需要查询4周的数据，数据量达几百亿，因此每次查询都需要很长的时间（小时级），并且经常碰到查询超时的情况。当分析模型变动时，又得需要改动sql重新查询。...因此我们决定参考Kylin的原理自己实现预聚合。最终实现方案：将报表拆解为多个维度组合的cube，按天预聚合去查询每个cube的数据，将结果缓存起来。用户查询报表时，直接从缓存中取数。...预聚合层：维护所有分析树中用到的cube集合，自动调度cube任务，解析成sql语句，从Hermes查询聚合数据，最终缓存到ES。...目前预聚合层会缓存30天的数据，一个分析报表创建好之后，需要缓存近30天的数据，当所有数据都缓存好之后，该报表才可用。第二天新的数据产出后，预聚合层自动缓存最新的数据，然后报表的时间范围就更新到最新。

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lscpu查看cpu的详细信息

256K L3 cache: 3072K NUMA node0 CPU(s): 0-3 　　Architecture: #架构　　CPU(s): #逻辑cpu颗数...　　Thread(s) per core: #每个核心线程　　Core(s) per socket: #每个cpu插槽核数/每颗物理cpu核数　　CPU socket(s): #cpu插槽数...（google了下，这具体表示表示cpu的L1数据缓存）　　L1i cache: #一级缓存（具体为L1指令缓存）　　L2 cache: #二级缓存 CPU架构： 32位 i386即Intel...64位 Intel EM64T，基于Xeon DP “Nocona”和MP处理器，兼容32位应用，软件相对本模式的版本叫 xxx for x86-64或者amd64。...AMD AMD64，基于Opteron处理器，兼容32位应用，软件相对本模式的版本叫 xxx for x86-64或者amd64

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151. 精读《@umijsuse-request》源码

请求缓存 & SWR：设置 options.cacheKey 后开启对请求结果缓存机制，下次请求前会优先返回缓存并在后台重新取数。...请求预加载：由于 options.cacheKey 全局共享，可以提前执行 run 实现预加载效果。...请求防抖、请求节流这个实现方式可以挺通用化，即取数调用函数处替换为对应 debounce 或 throttle 函数。请求预加载这个功能只要实现全局缓存就自然支持了。...，当对应缓存结束后会通知，同时也支持了请求预加载功能。...请求预加载预加载就是缓存机制，首先利用 useEffect 同步缓存： // cache useEffect(() => { if (cacheKey) { setCache(cacheKey

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做好前端网页优化，让你的网站浏览量爆满

本质上，CDN也是一种缓存。如果您的位置靠近CDN节点，那么网站响应速度也非常明显。另外，CDN缓存的资源主要是静态资源，比如静态页面、图片、CSS和JS文件。...顾名思义，预访问就是在获得一些必要的数据和资源之前，真正需要请求，以改善用户的浏览体验。预访问主要有三种方式：链路预采集、DNS预采集和预渲染。...根据您想要使用的预取形式，您只需将以下标记添加到站点的链接属性： rel=prefetch、rel=DNS prefetch或rel=prerender。...无法在客户端中缓存Post请求。每个请求都需要发送到服务器进行处理，每次都会返回一个状态码200。（可以在服务器端缓存数据以提高处理速度） Get请求可以（默认情况下）缓存在客户机上。...因此，在发出Ajax请求时，可以选择尽可能多地使用get方法，这样就可以使用客户机的缓存来提高请求速度。

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服务端渲染 vs 客户端渲染

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雁栖学堂——湖存储专题直播第五期回顾

为了解决这个问题，我们通过分布式缓存引擎加速了数据访问。我们把各种分布式缓存引擎抽象为Runtime的概念。其次，低效的负载调度。...第二个是 Runtime Controller，它管理 Runtime 的生命周期，包括创建、横向扩展和横向扩展、缓存预取和清理。Alluxio 运行时是运行时实现之一。...右边是应用调度器，它负责根据数据缓存的信息将 pod 分配到合适的节点。有两个组成部分： Cache co-locality Plugin：智能调度作业到缓存节点，无需用户指定。...预取插件：在调度期间，调度器通知运行时将数据预取到作业将使用它的指定节点。...在 1.0版本发布时，我们希望可以满足数据基础设施工程师以及团队无需关心数据管理的情况下，实现大数据以及 AI 业务的性能加速。

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iOS: ARM64不定函数传参问题调试剖析

为了提高调用速度并免去if判断，实现上采用了缓存方法的IMP指针（函数指针）直接调用的逻辑以绕过ObjectiveC运行时。...模拟器（x86-64) ? 真机（ARM64） ? 注: 1....模拟器（x86-64） ? 真机（ARM64） ?...可以看到这次参数传递符合预期，因此未发生crash 问题分析与结论结合测试分析、阅读手册可以得到以下关键点： 1.测试代码2的ARM64架构部分，函数调用时传参的行为非常像在通过调用栈传递参数，而根据以往认识...可是，根据以往Google的了解，ARM64调用约定是：前8个参数依次通过X0-X7寄存器传递，剩下的参数从右往左依次入栈，由被调用者实现栈平衡，返回值存放在X0 中。实际情况也的确如此。

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Review

信息的表示和处理 MSB：most significant bit（最高有效位） LSB：least significant bit（最低有效位） 1.1 进制表示二进制数用后缀字母 B 十六进制数用后缀字母...H C 语言常量数字默认为有符号数，无符号数用后缀字母 U 1.2 进制转换整数转换除法——除基取余法小数转换乘法——乘基取整法 1.3 数值范围无符号数值补码数值...程序的机器级表示此以 x86-64 指令集的 AT&T 格式为例。x86_64 指令长度 1 到 15 个字节不等。...高速缓存的大小/容量指的是所有块的大小的和，标记位和有效位不包括在内，故其中，SSS 为组数、EEE 为组相连路数、BBB 为每个缓存块的字节数。...（工作集 working set）的大小比缓存大t）的大小比缓存大

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SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON

SSE 加入新的 8 个 128 位缓存器（XMM0～XMM7）。而 AMD 发表的x86-64延伸架构《又称 AMD64》再加入额外 8 个缓存器。...除此之外还有一个新的 32 位的控制／状态缓存器（MXCSR）。不过只能在 64 位的模式下才能使用额外 8 个缓存器。...而整数 SIMD 运算可能仍然要与 8 个 64 位 MMX 缓存器一起执行。...这个指令集还增加了对CPU快取的控制指令。AMD对它的扩展增加了8个XMM寄存器，但是需要切换到64位模式（x86-64/AMD64）才可以使用这些寄存器。...Intel后来在其Intel 64架构中也增加了对x86-64的支持。

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服务端渲染 vs 客户端渲染

服务端渲染性能消耗在服务端，当用户量比较多时，缓存部分数据以避免过多数据重复渲染。...Vue SSR（nuxt）的一些坑：服务端必须是 node.js 或者专门跑个 node.js 来支持； document 对象找不到，由于前端使用的 window，在 node 环境不存在；数据预获取时...，组件尚未实例化（无法使用 this ），于是在 created 生命钩子调用 method 里的方法行不通，数据请求及格式化等操作都应该放置在专门的数据预取存储容器（data store）或"状态容器...有关性能的消耗对比，可以参考这篇文章 https://mp.weixin.qq... ；缓存方面，只能做到页面级的缓存。...如果用户特定（user-specific），即对于不同用户需要渲染不同内容，缓存是不可用的。是否有其他解决客户端渲染不足之处的方法？

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存储器体系结构学习笔记

，这两种优化方法的操作方式如下所示：关键字优先：从需要提取的地址开始将块载入，当提取到CPU请求的数据后立刻将其返回给CPU，随后块中剩下的数据以回卷的方式读入缓存提前启动：仍然从块的起始地址开始载入块...（可以放进一个块中）循环处理可以降低缺失率，因为每次访问一个小矩阵仅产生依次缓存缺失预取数据根据数据的局部性，一个数据被用到后，其附近的数据也很有可能被用到。...以此为原理，可以使用数据预取的方式降低缺失率，数据预取有两种分类：硬件预取：使用硬件预取数据，额外设置一个数据读入缓冲区。...若下次发生缺失且缺失的就是读入缓冲区的块，则直接从读入缓冲区将其调入缓存；若不是读入缓冲区的块，则将读入缓冲区中的块置无效，重新从主存中读取块（也使用读缓冲区预取下一个块）软件预取：通过软件控制预取的过程...（编译器在指令中将数据读入指令提前），此时需要编译器小心设计预取的时间，保证预取产生优化虚拟存储器虚拟存储器方案将物理存储器划分为块，分配给不同的进程，每个进程仅能访问属于自己的块，虚拟存储器用于自动的处理主存储器

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cpu(了解了以下8条，没人敢和你忽悠CPU)

字长：电脑技术中对CPU在单位时间内(同一时间)能一次处理的二进制数的位数叫字长。所以能处理字长为8位数据的CPU通常就叫8位的CPU。...即使是现在新起的X86-64（也被成AMD64）都是属于CISC的范畴。要知道什么是指令集还要从当今的X86架构的CPU说起。...这也成为X86-64产生的根本原因。（4）X86-64 （AMD64 / EM64T） AMD公司设计，可以在同一时间内处理64位的整数运算，并兼容于X86-32架构。...AMD充分考虑顾客的需求，加强x86指令集的功能，使这套指令集可同时支持64位的运算模式，因此AMD把它们的结构称之为x86-64。...经典奔腾每条整数流水线都分为四级流水，即指令预取、译码、执行、写回结果，浮点流水又分为八级流水。超标量是通过内置多条流水线来同时执行多个处理器，其实质是以空间换取时间。

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Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

RDD继续使用其他函数运算 reduceByKey (func, [numTasks])：对KV类型的RDD按Key分组，接收两个参数，第一个参数为处理函数，第二个参数为可选参数设置reduce的任务数。...获取需要拉取的数据信息，根据数据本地性原则判断采用哪种级别的拉取方式。判断是否需要在Map端聚合（reduceByKey会在Map端预聚合）。...Shuffle Read阶段Task拉取过来的数据如果涉及聚合或者排序，则会使用HashMap结构在内存中存储，如果拉取过来的数据集在HashMap中已经存在相同的键则将数据聚合在一起。...此时涉及一个比较重要的参数——spark.shuffle.spill，决定在内存被写满后是否将数据以文件的形式写入到磁盘，默认值为true，如果设置为false，则有可能会发生OOM内存溢出的风险，建议开启...排序聚合之后的数据以文件形式写入磁盘将产生大量的文件内数据有序的小文件，将这些小文件重新加载到内存中，随后采用归并排序的方式合并为一个大的数据文件。

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CPU 是怎样工作的？

这些数据以及指令存储在以下存储中：寄存器寄存器是一小组可以存储数据的地方。寄存器是锁存器的组合。锁存器也称为触发器，是逻辑门的组合，它能够存储 1 bit 信息。...缓存 CPU 还有将指令预取到其缓存的机制。据我们所知，处理器可以在一秒钟内完成数百万条指令。这意味着从 RAM 中获取指令所花费的时间比执行它们要多。...因此 CPU 缓存会预取一些指令和数据以使执行速度更快。如果高速缓存和操作存储器中的数据不同，则数据被标记为脏位。指令流水线现代 CPU 使用指令流水线来执行指令并行化。获取-解码-执行。...多核计算机它基本上是不同的 CPU，但有一些共享资源，例如缓存。性能 CPU 的性能由它的执行时间决定。性能 = 1 / 执行时间假设执行一个程序需要 20ms。...因此为了提高程序的性能，我们需要提高时钟速度或减少程序中的指令数。处理器的速度有限，具有多核的现代计算机可以每秒支持数百万条指令。但是如果我们编写的程序有很多指令，这将会降低整体性能。

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MySQL8.0 InnoDB并行查询特性

InnoDB引擎是索引组织表，数据以B+tree的形式存储在磁盘上，节点的单位是页面(block/page)，同时缓冲池中会对热点页面进行缓存，并通过LRU算法进行淘汰。...具体判断二次分区的逻辑是，一次分区后，若分区数大于线程数，则编号大于线程数的分区，需要继续进行二次分区；若分区数小于线程数且B+tree层次很深，则所有的分区都需要进行二次分区。...目前预读的线程数不能配置，在代码中硬编码为2个线程。每次预读的单位是一个簇(InnoDB文件通过段，簇，页三级结构管理，一个簇是一组连续的页)，根据页面配置的大小，可能为1M或者2M。...预读任务同样通过lock-free 队列缓存，worker线程是生产者，read-ahead-worker是消费者。由于所有分区页面没有重叠，因此预读任务也不会重复。...缓存大小默认是2M，根据表的记录行长来确定buffer可以缓存多少个MySQL记录。

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安全气囊给我来了个缓存

见字如面，小伙伴们大家好呀，我是小牛肉~ 写这篇文章的起因主要是最近复习计网滑动窗口中看到的一句话 “窗口的本质是内核缓冲区”，之前一直没有仔细去理解，以为就是缓存，很多博客写得也是缓存.........，But 缓冲和缓存在概念上其实是有区别的。本篇文章就先来解释下这俩概念上的区别，为后续内核缓冲区铺下垫缓冲和缓存英文单词完全不一样，因为翻译问题，很容易被混淆。。。。。...缓冲（buffer）：主要目的进行流量规整，把很多个规模较小的 IO 整理成少数个较大规模的 IO，以减少响应次数（比如从网上下电影，不是下一点数据就写一下磁盘，而是积攒一定量的数据以后一整块一起写）。...比如你网上冲浪在线看视频，一开始我们往往能看到下面这个界面：其实就是视频控件先预加载几秒的视频资源到缓冲区中，看视频的你是资源消费者，你消费视频的速率肯定是稳定的，但是视频加载的速率由于网络（生产者...如果刚开始先预加载几秒资源缓冲区，就算有一两秒网络拥塞了，视频可以从缓冲区中取资源，还能顺畅播放一会，如果网速给力，等不到缓冲区中的资源被消费完，就会有更多的资源被下载进缓冲区中，资源在缓冲区中就会越积越多

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Silverlight:xap包(或本地缓存)下载版本更新的解决思路

通常解决这个问题的办法是在xap包的下载地址后附加一个随机数，类似http://xxx.com/abc.xap?t=1235817232 之类。...相对比较科学的方法是用"版本号"来替换"随机数"，比如http://xxx.com/abc.xap?v=20101001 每次发布时，更新版本号即可。...Cookie来存储)中的客户端版本信息,得到客户端版本号ClientVersion 2、再去加载服务端的Version.txt，得到服务端的版本号ServerVersion 3、对比二个版本号，声明一个变量，取二个版本号的最大值...以上思路，不仅仅适用于处理XAP的按需加载，同步也适用于独立存储中的缓存数据，有时候我们会把一些不经常更新的数据以文件形式保存在客户端本地作为数据缓存，同样也会遇到版本更新的问题。...解决的方法很简单：类似以上的做法，在缓存文件的第一行记录版本号，然后在调用本地缓存之前，取服务端版本号对比，如果发现服务端的版本更新，则更新本地缓存，否则直接使用本地缓存。

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