设备管理概述 计算机系统的一个重要组成部分是I/O系统，在该系统中包括用于实现信息输入、输出和存储功能的设备和相应的设备控制器，在有些大型机中，还有I/O通道或I/O处理机。 I/O设备是计算机系统中重要的资源，并且品种繁多，功能各异，因此设备管理是操作系统中最繁杂而且硬件紧密相关的部分。 设备管理的对象是I/O设备，设备控制器和I/O通道。 设备管理的基本任务是完成用户提出的I/O请求，提高I/O速度，改善I/O设备的利用率。 设备管理的功能包括缓冲区管理、设备分配、设备处理、虚拟设备以及实现设备独立性等
算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式，采用图解的辅助说明，帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念，并养成主动思考的习惯，达到用算法解决实际问题的目的。本书豆瓣评分高达8.4，建议要学习算法的同学可以先看这本书入门。
综上所述，我们分析时间复杂度的基本策略是，从内而外，从深层次开始分析。如果遇到函数，需要深入函数进行分析
当我们使用C语言中的printf、C++中的"<<"，Python中的print，Java中的System.out.println等时，这是I/O；当我们使用各种语言读写文件时，这也是I/O；当我们通过TCP/IP进行网络通信时，这同样是I/O;当我们使用鼠标龙飞凤舞时，当我们扛起键盘在评论区里指点江山亦或是埋头苦干努力制造bug时、当我们能看到屏幕上的漂亮的图形界面时等等，这一切都是I/O。
总之，要解决Java应用程序的I/O性能问题，需要从多个方面进行优化，例如考虑精细控制线程、缓存数据、提高计算机硬件配置、使用异步处理等一系列方案，以达到合理使用系统资源、确保快速响应客户端的目标。
HashMap、TreeMap、HashTable、LinkedHashMap 共同实现了接口java.util.Map， 都是键值对形式，且map的key不允许重复
在Linux环境中，了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能，我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
转载声明：本文转自知乎，已经过作者同意转载。 前一场的codeforces的D题有很多人反应思路差不多但是会TLE，基本上都是卡输入输出了，所以这里就在这里总结一下，有哪些会影响程序的运行速度。不过这是建立在你的时间复杂度是正确的情况下。 cin/cout 解绑 这是一个初学者基本上都会遇到的坑，原生的cin/cout的速度非常慢，因为要和scanf/printf进行同步。 所以需要加上。 std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(0); 注意解绑后，不能使
I/O设备，包括磁盘、键盘、显示器、各种网络传输设备、及各种驱动程序等。计算机系统参与I/O的外设大体分为三类：
简介：依次检查需要排序的列表，每次取出一个元素放入另一个排好序的列表中的适当位置。
派大星: 使用缓存是为了提升系统的读写性能，特别是读性能，从而实现更高的并发。通过将热点数据存储在缓存中，可以减轻数据库的压力并提升系统整体性能。
算法这个，自从关注了「小浩算法」，刷了不少LeetCode，发现还是有套路可循的，虽不敢说算法能力有多强，至少没有以前那么怕了（才怪）。
最近有位粉丝面试字节，被问到了大量的高性能开发相关的底层技术，直接人给问懵了。找我聊天，让我给他一些指引。
很多算法只有在数据经过排序后才管用，比如我们之前学习的二分查找。当然，很多语言都内置了排序算法，比如Python中的sort()函数和sorted()函数。我们可以直接调用内置函数完成排序，而不需要从
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的nget等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
Python生产力提升技巧不仅能帮助开发者更快速、更高效地编写代码，还能提升代码的性能和可读性。以下是10个实用的技巧，每个技巧配有具体应用场景、案例代码、时间复杂度和空间复杂度分析，以及使用前后的性能对比。
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解，特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快，需要搜索的元素越多，前者比后者就快越多。 数组的速度：读取O(1)，插入O(n)，删除O(n) 链表的速度：读取O(n)，插入O(1)，删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
也就是说程序运行的时间超过了规定的时间，而leetcode并没说程序运行了多久超时，也没有说超时时间具体是多少
No.21期 磁盘算法概述 Mr. 王：现在我们谈谈磁盘算法的问题。根据你的了解，跟我说说计算机中都采用了哪些种类的存储器？ 小可：这个我还是略知一二的。计算机中有很多用来存储数据的存储器，比如寄存器、缓存（Cache）、内存和硬盘等。 Mr. 王：这些存储结构都有什么特点呢？ 小可：寄存器、缓存和内存都是需要依靠电来维持其所存储的数据的，而磁盘可以在断电的情况下保存数据。数据是存储在磁性介质上的。 Mr. 王：它们的速度、容量和价格又如何呢？ 小可：它们的容量是依次变大的，但访问速度却是越来越慢
CPU密集型（CPU-bound） CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。 在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，便是属于CPU boun
关于作者 Abhijit Athavale Abhijit Athavale是Xilinx公司连接功能解决方案部市场营销经理，其职责包括为公司的高速串行和并行连接功能产品完成战略开发、产品定位和营销计划。自1995年加入Xilinx以来，他担任过营销、应用和软件工程方面的多种职务。之前，Athavale曾任Meltron公司研发工程师之职，主要设计通信产品。他拥有印度旁尼大学电子工程学士学位和德克萨斯农业大学电子工程硕士学位。他是一名很有造诣的演说家和作家，发表了数篇论文。
磁盘是计算机主要的存储介质，可以存储大量的二进制数据，并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘（Floppy Disk，简称软盘），如今常用的磁盘是硬磁盘（Hard disk，简称硬盘）。--摘自百度百科。
导读：ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://levelup.gitconnected.com/4-reasons-why-single-threaded-redis-is-so-fast-414e0106f921
服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。有需要请联系TG:TW_001
Node stream 比较难理解，也比较难用，但 “流” 是个很重要而且会越来越常见的概念（fetch 返回值就是流），所以我们有必要认真学习 stream。
//内存连续线性表，查询上面时间复杂度为O(1) public void List() { List<TestModel> test = new List<TestModel>(); for (int i = 0; i < 10_000; i++) { test.Add(new TestModel()); //进的速度和stack进速度一样 } for (int i = 0; i < 10_000; i++) { //list
hashmap[num] = i #这句不能放在if语句之前，解决list中有重复值或target-num=num的情况 不过方法四相较于方法三的运行速度没有像方法二相较于方法一的速度提升。运行速度在 70ms 多
学习编程语言，首先需要需要了解计算机硬件组成结构，因为编程语言编写的程序，最终需要在计算机中运行。计算机与程序间属共生关系，二者相互依存，互利共赢，没有程序，计算机如同没有生命一堆废铜烂铁，没有计算机，程序像是无用武之地的英雄，失去存在的意义。所以，了解计算机硬件组成结构是学习编程语言的基础。
TOP 观察：IO等待所占用的CPU时间的百分比，高过30%时IO压力高其次、用iostat -x 1 10
在前段时间检查异常连接导致的内存泄漏排查的过程中，主要涉及到了windows异步I/O相关的知识，看了许多包括重叠I/O、完成端口、IRP、设备驱动程序等Windows下I/O相关的知识，虽然学习到了很多东西，但是仍然需要自顶而下的将所有知识进行梳理。
在上篇中，我们已经讲过了相关概念以及 I/O 绑定程序的加速。下篇的内容是 CPU 程序加速。AI 科技评论编译整理如下：
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
我们已经接触了很多对于数组排序的算法，比如冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序等，算法这么多，我们到底该在实际运用中选择哪一个呢？这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？当然这是一种办法，但是它还有很多的缺陷，下面我们就详细介绍一下算法统计的两种方法，一种称为“事后统计法”，另外一种称为“事前分析估算”。
无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型。如果你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以旁观者的角度来看，你就正在同时写5科作业。
实际项目开发中现在无法逃避的一个问题就是缓存问题，而缓存问题也是面试必问知识点之一，如果面试官好一点可能会简单的问你二八定律或者热数据和冷数据，但是如果问的深入一点可能就会问到缓存更新、降级、预热、雪崩、穿透等问题，而这些问题可能会拦下大部分平时不怎么关注缓存的朋友，这些问题实际上都和缓存服务器息息相关，我们日常中经常使用的缓存服务器一般有两种：Redis和Memcached。本篇开始正式进入Redis系列文章，本篇主要讲讲Redis使用单线程为何速度还能如此之快？
本文原题“读取文件时，程序经历了什么？”，本次收录已征得作者同意，转载请联系作者。本次有少许改动。
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》，grok是中文“意会”的意思，韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”，英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是，今年的最后一天，2017年12月31日，还会出版另一本Grokki
Redis执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到10w+ qps。那么本文主要介绍到底Redis快在哪里。
上篇文章主要分享了的一个Node模块儿的解析和npm的知识点，Node会将我们写的代码重新进行包装，使其包含module,exports,require这三个变量。今天接着聊一些Node的异步I/O相关的内容。
2023-05-14：你的赛车可以从位置 0 开始，并且速度为 +1 ，在一条无限长的数轴上行驶，
方式2比方式1略快，但是重复次数多了后会报错，应该是defer被压栈太多导致系统撑不了太多打开的文件
$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: 125G 6.1G 355M 230M 119G 118G Swap: 15G 0B 15G
我们在cpu篇就提到，iowait高一般代表硬盘到瓶颈了。wait的意思，就是等，就像等正在化妆的女朋友，总是带着一丝焦躁。本篇是《荒岛余生》系列第四篇，I/O篇，计算机中最慢的那一环。其余参见：
在现代计算机系统中，I/O操作是非常重要的一部分，它们通常包括读取或写入文件、网络通信等。然而，由于I/O操作通常涉及到硬件设备，其速度远远低于CPU和内存的处理速度，因此，如何高效地处理I/O操作，是一个重要的问题。
Redis 6.0 引入多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。据 Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 分享中介绍，多线程 IO 特性可以显著提高 Redis 的性能和吞吐量，实测 GET/SET 命令在 4 线程 IO 下的性能相比单线程几乎翻倍。国内也有一些大牛在阿里云 ESC 上测试了 unstable 版本的 Redis，结果也证实了多线程比单线程性能提升一倍左右的结论。
大语言模型序列长度的限制，极大地制约了其在人工智能领域的应用，比如多轮对话、长文本理解、多模态数据的处理与生成等。造成这一限制的根本原因在于当前大语言模型均采用的 Transformer 架构有着相对于序列长度的二次计算复杂度。这意味着随着序列长度的增加，需要的计算资源成几何倍数提升。如何高效地处理长序列一直是大语言模型的挑战之一。
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