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Stratégies d'optimisation pour le passage de grands ensembles de données via des pointeurs ou des slices afin d'éviter la copie de tableaux.
Distinct du découpage de tableau sans copie (Zero-Copy) : Se concentre sur le mécanisme de passage (pointeurs vs tableaux) plutôt que sur le simple découpage.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Passage de pointeurs et de slices. Refine with filters or upvote what's useful.
Ce projet est un guide complet de programmation de performance et une référence pour le langage Go, se concentrant sur l'efficacité du runtime et l'optimisation de la mémoire. Il fournit une collection de modèles et de techniques conçus pour augmenter la vitesse d'exécution en réduisant la surcharge du garbage collector et en optimisant l'utilisation de la mémoire. La ressource se distingue par des implémentations de référence détaillées pour l'optimisation mémoire, telles que l'analyse d'échappement (escape analysis), le pooling d'objets et l'alignement mémoire des structures. Elle propose des stratégies spécifiques pour réduire la taille des binaires et améliorer l'efficacité du cache CPU grâce à l'optimisation de la disposition mémoire des structures et à l'utilisation de placeholders sans allocation. Le projet couvre un large éventail de capacités d'ingénierie backend, incluant la gestion de la concurrence avec des pools de workers et des primitives de synchronisation, le routage RPC et HTTP haute performance, et des stratégies de mise en cache distribuée. Il inclut également des conseils sur l'observabilité via le profilage CPU et mémoire, ainsi que des modèles d'assurance qualité pour les tests unitaires fonctionnels et la génération d'objets mock. Le contenu est structuré comme une série de tutoriels, d'exemples architecturaux et de guides de benchmarking pour aider les développeurs à analyser et corriger les goulots d'étranglement de performance.
Provides strategies to reduce memory overhead by using pointers or slices instead of fixed-size arrays when passing data.