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2022年500元以内、性价比高的WIFI6路由器推荐
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CSS Houdini动画工作单元?让Web动画性能飞跃的秘诀
Houdini？你可能听说过这个名字，但它究竟能给你的Web动画带来什么翻天覆地的变化？今天，咱们就来聊聊CSS Houdini中的Animation Worklet API，看看它如何助力你打造高性能、自定义的动画效果，尤其是在实现复杂...
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利用 io_uring 固化缓冲区与 C++23 内存池攻克大文件零拷贝吞吐极限
在大文件网络传输或高性能存储系统中，传统的 read / write 系统调用往往伴随着高昂的 CPU 拷贝开销与内核态/用户态切换成本。即便使用标准 io_uring 异步接口，如果在每次 I/O 提交时都动态建立用户空间页...
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C++20 协程与无锁工作窃取：自研轻量级 Actor 模型的底层架构与实现
在现代多核架构中，传统的基于锁和多线程的并发模型常常面临着上下文切换开销大、死锁风险、以及线程阻碍等性能瓶颈。Actor 模型通过引入“无共享内存、通过消息传递进行通信”的隔离机制，提供了一种天然安全的并发范式。 借助 C++20 ...
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C++ 高性能无锁队列设计：如何极致优化 Reactor 与 Worker 线程间的数据交付
在构建高性能 C++ 网络服务器（如基于 Epoll/Kqueue 的 Reactor 模型）时，Reactor 线程（负责 I/O 多路复用与事件分发）与 Worker 线程池（负责业务逻辑计算）之间的数据交付效率，直接决定了整站的吞吐...
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彻底搞懂 I/O 多路复用：从 select 到 epoll 的演进与核心底层设计
在现代互联网高并发场景（如 C10K、C10M 问题）中， I/O 多路复用 是支撑高吞吐量服务的基石。无论是 Redis、Nginx 还是 Netty，其底层都离不开这一技术的支持。 从早期的 select 、 poll 到如今...
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深度剖析：epoll ET 模式下如果不设非阻塞，内核里会发生什么？
在 Linux 高性能网络编程中，**“epoll 的 ET（边缘触发）模式必须配合非阻塞（Non-blocking）Socket 使用”**几乎是一条铁律。 但你是否深入思考过： 如果不这么做，到底会发生什么？底层的内核运转逻辑又是...
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大白话彻底搞懂 epoll 为什么比 select/poll 强：从内核数据结构到高并发本质
在写高并发网络程序时，大家都知道要用 epoll ，也知道 select 和 poll 在连接数多了之后性能会急剧下降。 但如果面试官深挖一步： “到底是什么底层结构和运行机制的差异，导致了这种性能上的天壤之别？” 如...
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彻底搞懂 Nginx 的 accept_mutex：它是如何解决早期 Linux 惊群效应的？
在探讨 Nginx 的 accept_mutex 机制之前，我们需要先明确一个背景： “惊群效应”（Thundering Herd）在现代 Linux 内核中，对于单纯的 accept() 系统调用其实早已在内核层解决。 ...
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为什么 Redis 坚持选择 epoll 的水平触发（LT）而非边缘触发（ET）？
在程序员的面试“八股文”中，关于 Linux epoll 的讨论几乎是一个必考点。很多人在背诵答案时，会形成一个思维定势： 边缘触发（ET）比水平触发（LT）更高效，因为 ET 减少了 epoll_wait 的调用次数。 然...
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Redis 单线程与 Reactor 模型的精密协同机制
在高性能网络编程领域，Redis 常被作为“单线程高性能”的典范。要理解为什么 Redis 的单线程设计在处理高并发网络 IO 时，不仅没有成为瓶颈，反而避免了多线程的延迟副作用，我们需要从 CPU 架构、操作系统内核以及 Redis 自...
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为什么高并发 Redis 实例启用透明大页（THP）后，写操作延迟会瞬间飙升？
在 Linux 环境下运行高并发 Redis 实例时，如果你阅读过 Redis 的启动日志，经常会看到这样一行显眼的警告： WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) enabled ...
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Linux 大页（HugePages）配置指南：如何精准计算并科学避坑？
在维护大内存服务器（如 128GB、256GB 甚至更高）并运行高并发、重 I/O 的数据库系统（如 PostgreSQL、Oracle、Redis 等）时，Linux 默认的 4KB 内存页往往会成为系统性能的隐形杀手。 当物理内存...
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Linux 性能调优：如何精准查看特定进程的共享内存被 Swap 占用的比例？
在 Linux 运维和数据库调优（如 PostgreSQL、Oracle 或使用大量共享内存的 IPC 应用）中，我们经常会遇到系统响应突然变慢的情况。这时候，排查 Swap（交换分区） 占用是常规操作。 但很快你会发现一个令人头...
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当进程因 OOM 被杀，共享内存中的 Robust Mutex 真的能 100% 释放吗？剖析内核层面的极致边界
在多进程共享内存的并发设计中， Robust Mutex（健壮互斥锁） 被广泛用于解决“持有锁的进程意外崩溃，导致其他进程永久死锁”的问题。 当一个进程因为内存耗尽（OOM）被内核发送 SIGKILL 强行杀掉时，大家通常认为内...
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Linux共享内存与Mutex避坑指南 防止死锁与内存损坏的底层技术
在 Linux 进程间通信（IPC）的高性能场景中， shm_open （POSIX 共享内存）配合共享互斥锁（Process-shared Mutex）是极常见的方案。这种方案虽然延迟极低，但由于多个进程拥有独立的虚拟地址空间，且其生命...
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跨进程的极致性能：用 C++ 共享内存实现无锁队列的硬核细节
在开发高并发、低延迟的系统（如极速交易系统、音视频实时处理、高性能网关）时，多进程通信（IPC）是绕不开的瓶颈。很多人第一反应是使用 POSIX 共享内存（Shared Memory），毕竟直接读写物理内存的延迟是微秒级的。 为了榨干...
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Linux C++ 高性能服务器如何用 HugePages 优化共享内存
在低延迟、高吞吐的 C++ 高性能计算服务（如交易系统、低延迟缓存、实时推流服务）中，进程间通过共享内存（Shared Memory）传递数据是极其常见的方案。 但是，当共享内存的规模达到数 GB 甚至数十 GB 时，默认的 4KB ...
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Triton共享内存在C++与Python客户端下的性能差异与调优实践
在利用 Triton Inference Server 部署高吞吐、低延迟的深度学习模型时，传统的 gRPC 或 HTTP 协议往往会因为 数据序列化/反序列化 以及 网络栈拷贝 成为系统瓶颈。特别是在处理超大图像、视频流或高维张量时，这...
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Triton 架构下 Python 与 PyTorch Backend 的并发显存开销差异及泄露精准定位实践
在生产环境中部署深度学习模型时，NVIDIA Triton Inference Server 是最常用的高性能推理引擎之一。然而，许多开发者在从 PyTorch (LibTorch) Backend 迁移到 Python Backend，...
