访问Lua全局表和访问全局变量之间的性能差异是什么？
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
而这些正好就是云原生架构专注解决的技术点。SmartOps随着平台支撑客户的增长,在安全、性能、稳定性等方面都提出了更高的要求,为适应业务发展诉求,架构也需进行迭代升级,原始的Spring Cloud全家桶的微服务架构,经... 访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部...
云原生时代,如何从 0 到 1 构建 K8s 容器平台的 LB(Nginx)负载均衡体系|社区征文
所有业务(尤其是高并发业务)的访问必然要通过负载均衡 LB 代理层,服务端高并发系统离不开负载均衡,大中型公司下,负载均衡代理层都是有专人进行独立开发和建设的,云原生 Kubernetes 容器平台下的 LB 代理层,同样需要有专人来负责建设和维护。那么 Kubernetes 容器平台基础下的的 LB(Nginx) 负载均衡代理层要怎么建设?和非容器平台下的 LB 建设有什么异同?建设的核心要点和当下最优的方案是什么?**相信看完本文,都会对 Kubernetes ...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
去年推出的 Jetpack Compose 更是将这种变化推向了新阶段。Goolge 将这些新技术下的开发方式命名为 MAD ,以此区别于旧有的低效的开发方式。MAD 可以指导开发者更高效地开发出优秀的移动应用,它的优势这主要体现在... 之间的桥梁使用。```kotlinviewModelScope.launch { //监听数据层的数据 repo.getMessage().collect { //向表现层发送消息 _messageFlow.emit(message) }}```实现原理也非常简...
边缘网络 eBPF 超能力:eBPF map 原理与性能解析
> 众所周知,大型 eBPF 程序构建过程中 eBPF map 必不可少。火山引擎边缘计算在数据面也大量使用了 eBPF 及其 map 机制。如何用好 map 是 eBPF 网络编程中关键的一环,不同 map 的性能差异也较大。本文组织 eBPF map... 仅需要定义 map 全局变量,即可在代码中直接使用了,没有相关调用 bpf syscall 创建 map 的逻辑。那么其内部机制是怎样的?是 map 创建的过程然后由 loader 加载器完成的,编译器和加载器根据同一个约定完成这项工作。...
特惠活动
访问Lua全局表和访问全局变量之间的性能差异是什么？
-优选内容
访问Lua全局表和访问全局变量之间的性能差异是什么？
-相关内容
边缘网络 eBPF 超能力:eBPF map 原理与性能解析
> 众所周知,大型 eBPF 程序构建过程中 eBPF map 必不可少。火山引擎边缘计算在数据面也大量使用了 eBPF 及其 map 机制。如何用好 map 是 eBPF 网络编程中关键的一环,不同 map 的性能差异也较大。本文组织 eBPF map... 仅需要定义 map 全局变量,即可在代码中直接使用了,没有相关调用 bpf syscall 创建 map 的逻辑。那么其内部机制是怎样的?是 map 创建的过程然后由 loader 加载器完成的,编译器和加载器根据同一个约定完成这项工作。...
大前端工程化的实践与理解 | 社区征文
闭包简直就是一个天生解决数据访问性问题的方案),将需要对外暴露的数据和接口输出。我们称之为**IIFE 模式**```const module = (function(){ // ... 声明各种变量、函数都不会污染全局作用域 var foo ... 它们的目的是进行作用域隔离,仅在需要的时候被引入,避免掉过去那种通过全局变量或者全局命名空间的方式,以免变量污染和不小心被修改。另一个区别则是内容需要通过返回的方式实现导出。**CMD:**CMD 规范由国内的...
如何使用 Cluster Autoscaler 将批处理作业的节点扩容到 2000 个|KubeCon China
我们的想法是对同时扩容的节点数量做一个**限制**。虽然社区的 CA 中并没有对同时扩容的节点数有什么限制,但任何系统都存在上限,通过对系统做合理的限制,不仅能提供稳定的服务,从全局上也有助于提升性能。我... 这个阶段是分钟级别的,不同云厂商的耗时可能会略有差别;* 第四阶段:把这些 Pending Pod 调度到节点上,如果 Pod 数量和集群规模不大,Pod 的调度条件不复杂,相对整个过程来说,这阶段的耗时可以忽略不计;* 第五阶段...
干货|ByteHouse如何将OLAP性能提升百倍?
ByteHouse以提供高性能、高资源利用率、高稳定性、低运维成本为目标,进行了优化设计和工程实现,产品特性和优势如下: **●**存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最... 任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的现象。 **********●**********ANSI-SQL:SQL兼容性全面提升,支持ANSI-SQL 2011标准,TPC-DS测试集100%通过率。 ************●*****...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数... Iceberg 社区支持了基本的写入和读取功能。Flink 1.17 引入了行级更新和删除的功能(FLIP-282),我们在此基础上增加了批量 Upate 和 Delete 操作,通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新...
OLAP进阶之“性能提升”
性能以及资源利用率方面,ByteHouse都有巨大的提升。ByteHouse以提供高性能、高资源利用率、高稳定性、低运维成本为目标,进行了优化设计和工程实现,产品特性和优势如下:- 存储计算分离:解决了全局元数据管理,... 任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的现象。- ANSI-SQL:SQL兼容性全面提升,支持ANSI-SQL 2011标准,TPC-DS测试集100%通过率。- UDF:支持Python UDF/UDAF创建与管理,补足函数的可扩展性。(Jav...
字节开源 Monoio :基于 io-uring 的高性能 Rust Runtime
但要实现极致性能的网络中间件还有一定距离。为了这个目标,CloudWeGo Rust Team 探索基于 io-uring 为 Rust 提供异步支持,并在此基础上研发通用网关。 本文包括以下内容:1. 介绍 Rust 异步 Runtime;... 通过这两个例子可以得知 Rust 的异步是怎么用的,以及它写起来确实非常方便。那么它背后到底是什么原理呢?``` #[inline(never)] async fn do_http( ) -> i32 { // do http request in asy...
电商场景下 ES 搜索引擎的稳定性治理实践
继上文在完成了从千万级到亿级商品量级搜索系统的搭建后,本文将继续介绍一些扩容无法解决的 ES 性能问题,即对相关 ES 搜索引擎的稳定性治理实践。希望通过本文大家可以对 ES 的使用场景有更多数据和使用上的参考。... 但不知道发生了什么,不知道为什么会发生,不知道还会发生什么。看似充满随机性,但实际上却是一个很严肃的问题,招商平台对大促活动非常重要,由此也引发了我们新的思考,我们做 ES 稳定性的全局视角是什么,该怎么定义和...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
也许很多同学都有想过参与一些开源贡献,来提升自己的技术能力和影响力。但是理想跟现实之间通常有一些距离:因为工作太忙,没有时间参与;开源项目门槛太高,不知道怎么入门;尝试过一些贡献,但是社区响应度不高,没有坚... 流式样本全局 Shuffle、全链路 Native 化,训练数据洞察等实践经验。**讲师简介:** 于 2022 年加入字节跳动,从事机器学习训练研发工作,主要负责大规模云原生批流一体 AI 模型训练引擎,支撑了包括抖音视频推荐、头...
