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Optimization strategies for passing large data sets using pointers or slices to avoid array copying.
Distinct from Zero-Copy Array Slicing: Distinct from Zero-Copy Array Slicing: focuses on the passing mechanism (pointers vs arrays) rather than just subsetting.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Pointer and Slice Passing. Refine with filters or upvote what's useful.
Dieses Projekt ist ein umfassender Leitfaden und eine Referenz für Performance-Programmierung in Go, mit Fokus auf Laufzeiteffizienz und Speicheroptimierung. Es bietet eine Sammlung von Patterns und Techniken, die darauf ausgelegt sind, die Ausführungsgeschwindigkeit durch Reduzierung des Garbage-Collection-Overheads und Optimierung der Speichernutzung zu steigern. Die Ressource zeichnet sich durch detaillierte Referenzimplementierungen zur Speicheroptimierung aus, wie etwa Escape-Analyse, Object Pooling und Structure Memory Alignment. Sie bietet spezifische Strategien zur Reduzierung der Binärgröße und zur Verbesserung der CPU-Cache-Effizienz durch Optimierung des Speicherlayouts von Strukturen und die Verwendung von Zero-Allocation-Platzhaltern. Das Projekt deckt ein breites Spektrum an Backend-Engineering-Fähigkeiten ab, einschließlich Concurrency-Management mit Worker Pools und Synchronisations-Primitiven, High-Performance-RPC und HTTP-Routing sowie Strategien für verteiltes Caching. Es enthält zudem Anleitungen zur Observability durch CPU- und Memory-Profiling sowie Quality-Assurance-Patterns für funktionale Unit-Tests und die Generierung von Mock-Objekten. Der Inhalt ist als Serie von Tutorials, Architekturbeispielen und Benchmarking-Leitfäden strukturiert, um Entwicklern bei der Analyse und Behebung von Performance-Engpässen zu helfen.
Provides strategies to reduce memory overhead by using pointers or slices instead of fixed-size arrays when passing data.