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共 528 篇

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Bold : A Drop-In Replacement For Apple System Linker Written In Zig
a year ago
- Bold是苹果系统链接器ld的替代品，完全用Zig语言编写。
- 其性能与LLVM的lld链接器相当，比苹果旧版ld链接器更快，但比苹果重写的ld链接器慢。
- 基准测试显示bold比重写的苹果ld链接器慢2.23倍，但比LLVM的lld链接器快2.38倍。
- 可通过clang的-fuse-ld=bold或gcc的-B/path/to/bold参数使用bold。
- 构建bold需要Zig 0.14.0，编译命令为'zig build -Doptimize=ReleaseFast'。
- 运行单元测试和端到端测试使用命令'zig build test'。
- 欢迎对该代码库贡献代码。
Why GADTs matter for performance (2015)
a year ago
- OCaml中的GADTs（广义代数数据类型）最初被认为与系统编程无关，但后来被证明对性能优化非常有用。
- GADTs允许以其他方式在OCaml中不安全或困难的方式调整内存表示。
- OCaml的多态性依赖于统一的内存表示，这可能导致某些数据类型空间使用效率低下。
- 尝试在不使用GADTs的情况下创建紧凑数组类型会导致功能受限或内存使用效率低下。
- 使用GADTs可以创建一种紧凑数组类型，高效处理通用数组和字节数组。
- GADTs能够精确控制内存表示，这对高性能应用至关重要。
Beating the fastest lexer generator in Rust
a year ago
- 词法分析器生成器的目标是简化词法分析器的创建，并提高性能，超越手动编写的实现。
- Logos与简单词法分析器实现的性能对比显示，在Apple M1上Logos更快，但在x86_64架构上较慢。
- 不同架构之间的推测执行差异会影响词法分析器的性能。
- 完美哈希函数用于高效的关键字匹配，利用关键字可以放入64位寄存器的特性。
- 针对ASCII文本的优化可以显著提高词法分析器性能，因为大多数源代码是ASCII格式。
- 向量化和SIMD指令可用于优化词法分析器性能，特别是对于可预测的模式（如空格）。
- 使用真实数据的基准测试表明，在某些场景下，简单实现的性能可以比Logos高出20-30%。
- 实际代码中的关键字频率和标识符模式会影响不同词法分析器实现的相对性能。
Binary Formats Are Better Than JSON in Browsers
a year ago
- JSON已不再是浏览器端Web应用的最快选择，对性能敏感的应用应考虑Avro、Protobuf或Bebop等替代方案
- 浏览器二进制编码基准测试显示，包括MessagePack在内的许多JSON替代方案曾较慢，但近期发展已提升其性能
- 常见基准测试误区包括使用Node.js而非真实浏览器环境，以及过度关注数值密集型数据集（不能反映典型的字符串应用场景）
- 从服务器请求到客户端处理的端到端延迟测量，比单纯反序列化时间更能准确反映性能差异
- 压缩虽能减小消息体积差异，但无法消除浏览器处理JSON所需的额外时间开销
- Avro和Protobuf等基于模式的编码自带验证机制，在几乎不影响性能的前提下增加了安全性
- Flatbuffers和Cap'n Proto等库的延迟解码技术（当无需访问全部数据时可提升性能）在完整对象实例化时可能更慢
- 近期浏览器改进和库更新使二进制编码更具可行性，其中Bebop、Avro和Protobuf表现出色
- JSON存在固有缺陷：字符串大小限制、缺乏类型支持（如64位整数）、无内置验证机制，易导致运行时错误
- TypeScript和zod等库能缓解部分JSON问题，但基于模式的编码方案提供更完整的端到端安全保障
LPython: Novel, Fast, Retargetable Python Compiler (2023)
a year ago
- LPython是一个Python编译器，可将带有类型注解的Python代码转换为优化的机器码。
- 它支持多种后端，包括LLVM、C、C++、WASM、Julia和x86。
- 特性涵盖提前编译(AoT)、即时编译(JIT)，以及与CPython的互操作性。
- LPython采用抽象语义表示(ASR)进行中间优化，该技术与LFortran共享。
- 基准测试显示LPython在多项任务中性能对标Numba和C++。
- 支持机器无关优化，如循环展开、向量化和死代码消除。
- 通过装饰器实现JIT编译，并支持后端特定的优化标志。
- 与CPython的互操作性允许调用NumPy、Matplotlib等库函数。
- AoT编译示例展示了LPython快速生成二进制输出的能力。
- 可视化案例包括通过LPython调用Matplotlib生成曼德博集合。
Why I Use WebAssembly
a year ago
- WebAssembly (WASM) 让原生代码（如FFmpeg）能在浏览器中直接运行，彻底改变了网页应用的能力边界
- 正如Figma通过C++渲染器实现3倍加载速度提升，WASM显著提高了应用性能
- WASM的隔离特性使其应用远超浏览器范畴，有望替代Docker等技术
- 客户端WASM消除了服务器往返通信，简化了文件转换器等应用的状态管理
- WASM实现跨平台核心逻辑共享，减少网页版与原生应用分别开发的需求
- Tauri作为Electron的轻量替代方案，利用系统原生Web视图构建带网页UI的原生应用
- Nema Studio展示了WASM构建跨平台数字音频工作站的范例，先吸引浏览器用户再引导至原生应用
Smalltalk-78 Xerox NoteTaker in-browser emulator
a year ago
- 从lively-web.org加载了多个JavaScript模块
- 模块包括SystemConsole.js、Lively2Lively.js、Functions.js等
- 模块加载时间从78毫秒到555毫秒不等
- 加载了与图形化工具、IDE工具和网络工具相关的模块
My 2025 high-end Linux PC
a year ago
- 作者组装了一台采用英特尔285K低待机功耗CPU的电脑，配备4TB固态硬盘和英伟达显卡以驱动8K显示器。
- 组件包括分形工艺Define 7 Compact机箱、海盗船RM850x电源、华硕PRIME Z890-P主板及猫头鹰风扇。
- 初始组装时遭遇CPU故障，经过大量故障排查和压力测试后更换了处理器。
- 作者因英特尔CPU在待机功耗上的优势而选择其非AMD，这对软件开发工作负载至关重要。
- 主板搭载的Realtek 2.5千兆网卡需最新Linux固件支持，实际使用表现良好。
- 选用猫头鹰NH-D15 G2散热器是因其静音特性和高效散热性能。
- 尽管PCIe 5固态硬盘存在较高功耗问题，仍选择三星990 Pro 4TB型号以确保可靠性和性能。
- 通过Prime95和MemTest86压力测试验证了替换CPU的稳定性。
- 故障CPU的退换货流程耗时逾月，导致项目严重延误。
- 最终组装完成的电脑运行稳定、静音且能效优异，完全满足作者性能需求。
Determinate Nix 3.5: introducing lazy trees
a year ago
- 惰性树（Lazy trees）功能已基于上游Nix 2.28.3版本，在Determinate Nix 3.5.2中引入。
- 该特性通过减少评估时间和磁盘占用，显著提升了大型代码库（尤其是单体仓库）的效率。
- 初始版本采用选择性启用机制以确保平稳过渡。
- 惰性树通过虚拟文件系统实现精准文件复制，仅操作必要内容以最小化冗余开销。
- 性能测试显示评估速度最高提升3倍，部分场景下磁盘占用减少达20倍。
- 示例数据显示启用后磁盘占用从304MB降至13MB。
- CI环境对比验证了显著性能提升，评估时间从11秒缩短至3.5秒。
- 新增了针对低效依赖规范的警告机制，并给出优化建议。
- 文档提供了macOS和Linux系统的安装及升级指南。
- 未来规划包括改进评估缓存、并行评估以及多线程解压flakes等功能。
Jetrelay: A high-performance ATproto relay in 500 LOC
a year ago
- Jetrelay 是一个与 Bluesky 的 'jetstream' 数据流兼容的发布/订阅服务器，通过利用 Linux 内核特性实现高效运行。
- 该服务器仅需 8 个 CPU 核心即可饱和 10 Gbps 网络连接，其核心在于规避非必要计算。
- Jetrelay 对基于 TCP 的 WebSocket 实现了类多播行为，能高效地向所有客户端发送相同数据。
- 关键技术包括：使用 `sendfile()` 绕过用户空间实现零拷贝传输、通过 `io_uring` 以最少系统调用处理大量客户端、利用 `FALLOC_FL_PUNCH_HOLE` 清理旧数据且不影响客户端。
- 服务器通过内存索引（`BTreeMap`）快速定位时间戳回溯请求对应的数据。
- 测试显示 Jetrelay 可支持 9000 个客户端并饱和 10 Gbps 连接，其性能随 CPU 核心数线性增长直至受限于网络带宽。
- 与官方 jetstream 服务器相比，Jetrelay 在'无过滤'场景下吞吐量更高，但缺少客户端级过滤等功能。
- 文章探讨了推送式网络协议的宏观背景，对比了 ATproto 相对 RSS 的改进（如签名记录和类文件系统数据模型）。
- Jetrelay 目前是技术演示；生产环境需添加启动回溯、完善 WebSocket 兼容性、安全机制等功能。
Linux Swap Table Code Shows the Potential for Performance Gains
a year ago
- Linux内核开发者正致力于将交换缓存(swap cache)和交换映射(swap maps)功能与交换分配器(swap allocator)集成，由此创建了交换表(Swap Table)。
- 交换表旨在实现更低的内存占用、更高性能、动态交换分配与扩展能力，以及更强的可扩展性。
- 腾讯工程师Kairui Song提交了交换表补丁系列，实现了内核开发者讨论的设计方案。
- 该补丁系列承诺可为各类工作负载带来20-30%的性能提升，并降低空闲内存占用。
- 这套交换表补丁系列包含27个补丁，目前正在接受审查，有望被纳入Linux内核主线。
Show HN: Solidis – Tiny TS Redis client, no deps, for serverless
a year ago
- Solidis 是一个高性能、符合 SOLID 原则的 RESP 协议客户端，适用于 Redis 及其他兼容 RESP 的服务器。
- 支持 RESP2 和 RESP3 协议，零依赖，专为现代 JavaScript/TypeScript 应用优化。
- 特性包括高效管道批处理、极小内存占用、零拷贝缓冲区操作。
- 通过全面的 TypeScript 类型定义和类型守卫实现类型安全。
- 轻量化设计（零依赖），基础包体积 < 30KB，完整包体积 < 105KB。
- 高级功能含事务支持、发布订阅、自动重连、命令超时处理。
- 提供两种客户端实现：基础版（最小功能）和完整版（预加载所有 RESP 命令）。
- 支持连接配置、认证协议、恢复机制、超时设置和性能调优等丰富选项。
- 完善的错误处理体系，为不同故障模式提供特定错误类。
- 采用清晰组件分离架构，SolidisClient 协调连接管理、请求器、解析器和发布订阅组件。
- 开源项目欢迎贡献，贡献指南包含代码风格、性能优化和包体积控制规范。
- 基于 MIT 许可证发布。
Rustls Server-Side Performance
a year ago
- Rustls是一个注重性能和生产就绪性的内存安全TLS实现
- 该项目已获得ISRG投资，旨在不牺牲安全性的前提下提升性能
- Rustls提供C API和FIPS支持，用以替代存在内存安全漏洞的基于C的TLS实现（如OpenSSL）
- 服务器性能优化包括：减少共享会话存储导致的减速，改善握手延迟
- Rustls支持两种TLS会话恢复策略：有状态（服务端存储）和无状态（客户端票据存储）
- Rustls 0.23.17的变更包括：对票据加密密钥使用RwLock，默认票据数从4减至2以对齐OpenSSL/BoringSSL
- 基准测试显示Rustls核心数扩展呈线性增长，握手延迟比OpenSSL低约2倍
New high-quality hash measures 71GB/s on M4
a year ago
- Rapidhash是SMHasher和SMHasher3测试推荐的最快哈希函数
- 无论处理短输入还是大体积数据都极快，在苹果M4芯片上速度突破70GB/秒
- 针对AMD64和AArch64架构优化，兼容gcc/clang/icx/MSVC编译器
- 以优异的碰撞概率通过SMHasher全测试，表现优于wyhash算法
- 在16B和66B密钥规模的测试中展现出卓越的碰撞率
- 在M1 Pro/M3 Pro/Neoverse V2/AMD Turin等多款CPU上平均延迟低于xxh3
- 在苹果M1 Pro/M3 Pro/M3 Ultra/M4及Neoverse V2平台峰值吞吐量超越xxh3
- 理想哈希函数应将其定义域均匀映射到值域空间
Cheap mini PCs have gotten good
a year ago
- Minisforum UM870是一款搭载AMD 8745H处理器的紧凑型迷你主机，以实惠价格提供强劲性能。
- 在某些任务中（特别是涉及Docker和Linux工具链的场景），其表现甚至超越更昂贵的苹果M4 Pro芯片。
- 该机型可流畅运行1080p中等画质的现代游戏，这是Mac Mini无法实现的功能。
- UM870采用的AMD Zen4架构核心与苹果M2同样基于5nm工艺，单核性能不相上下。
- 即将推出的AMD Ryzen AI Max 395+系列芯片性能更强劲，多核跑分已超越M4 Pro。
- 此类迷你主机标志着计算能力的重大突破，能以静音小巧的机身提供数据中心级别的算力。
- 文章特别强调开源Linux系统在开发者特定工作负载方面优于macOS的独特价值。
- 购买建议包括关注Minisforum UM870和Beelink SER8等高性价比迷你主机型号。
SQL OFFSET is worse than keyset pagination
a year ago
- 数据库查询中获取下一页的两种方法：偏移查询和定位查询
- 偏移查询通过编号行并过滤跳过前页内容，被多数数据库支持
- 定位查询利用上一页最后一条记录获取后续行，具有更好的性能表现
- 定位查询需要确定性的排序规则以保证结果准确性
- 行值语法可用于定位查询但尚未获得广泛支持
- 性能对比显示在获取深层页面时，定位查询的扩展性优于偏移查询
Backtrace is finally cheap by abusing x86/Linux's shadow stack
a year ago
- 回溯（Backtrace）是原生编程中强大但昂贵的调试工具，因其需要读取DWARF调试段和追踪栈帧指针的高昂开销。
- 影子栈（Shadow Stack）是一种安全机制，通过单独存储返回地址来防御栈缓冲区溢出攻击，同时避免链表遍历以提升性能。
- 英特尔和AMD近期宣布了硬件级影子栈支持，Linux内核6.4版本已添加支持（需配置`CONFIG_X86_USER_SHADOW_STACK=y`）。
- GCC可通过`-fcf-protection=return`或`=full`启用影子栈，该选项会向`.note.gnu.property`段添加`SHSTK`特性标记。
- Glibc（2.28+版本）基于硬件检测和可调参数（`glibc.cpu.x86_shstk`）动态启用影子栈，支持`on`、`off`和`permissive`三种模式。
- 当前限制包括：硬件检测不完善（需手动设置`GLIBC_TUNABLES='glibc.cpu.hwcaps=SHSTK'`），且要求所有链接库必须使用`-fcf-protection=full`编译。
- 影子栈能加速回溯过程——直接读取返回地址而无需慢速的帧指针追踪，结合`/proc/self/map`可辅助调试。
- 开发者可通过`arch_prctl`系统调用手动控制影子栈，但需谨慎处理上下文切换库（如glibc的`makecontext`/`swapcontext`/`longjmp`）。
- 虽然影子栈用于回溯的功能尚不成熟且需临时方案，但随着上游支持完善，其有望显著提升调试性能。
Monitoring Node.js: Key Metrics You Should Track
a year ago
- 有效的Node.js监控需要追踪运行时指标（内存、CPU）、应用指标（请求率、响应时间）和业务指标（用户行为、转化率）
- 运行时指标包括内存使用情况（堆已用与堆总量、外部内存、垃圾回收频率、RSS）、CPU利用率以及事件循环指标（延迟、利用率、tick时长）
- 应用指标涵盖HTTP请求指标（请求率、响应时间、错误率）、数据库和外部服务性能（查询执行时间、连接池利用率）
- 业务指标将技术性能与业务成果关联（转化率、用户参与度、购物车弃置率、收入影响）
- 使用Node.js内置API或可观测性客户端（如OpenTelemetry与Last9）实现指标采集
- 自定义指标可追踪用户体验（结账时长）和缓存效率（命中/未命中比率）
- 配置多阈值级别、基于关联的警报和异常检测来实现有效告警
- 常见错误包括误解内存锯齿模式、未将事件循环指标与性能关联、使用平均值而非百分位数
- 在生产环境外使用指标进行新功能基准测试、负载测试和A/B测试性能对比
- 从基础运行时指标入手，扩展到应用和业务指标，并建立智能告警和仪表盘
- 聚焦于可操作的指标，帮助快速调试并做出明智决策
Too Much Go Misdirection
a year ago
- Go语言的io.Reader接口通常用于流式数据传输，但有时需要直接访问字节数据
- 作者发现当需要直接从io.Reader获取字节数据时效率低下，尤其是使用libavif和libheif这类库时
- 尝试通过类型断言和unsafe.Pointer直接访问bytes.Reader中的字节数据作为解决方案
- image.Decode函数会将没有Peek方法的读取器包装成bufio.Reader，使问题复杂化
- 进一步的解决方案涉及解包bufio.Reader以访问底层的bytes.Reader
- 作者批评Go语言的结构化类型和标准库实践形成了未文档化的'影子API'
- 作者反思了Go语言这类设计选择带来的更广泛影响
FUSE to Enjoy a Performance Improvement with Linux 6.16
a year ago
- 预计Linux 6.16将提升FUSE性能
- readdir缓冲区大小已增加，以匹配用户空间请求
- 该补丁已加入FUSE的'for-next'分支，等待并入Linux 6.16
- 提交信息中未提及具体性能数据

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