1.Lua性能优化（三）：ELuaProfiler开源
2.mongodb内核源码实现、性能性性能调优、优化源码优化源码有什用最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
3.Android性能优化：ProGuard，性能性混淆，优化源码优化源码有什用R8优化
4.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
5.源码有什么用
6.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
Lua性能优化（三）：ELuaProfiler开源
欢迎关注，性能性我之前的优化源码优化源码有什用java超级实用源码文章中提到的Lua性能优化系列中，自己实现的性能性LuaProfiler终于开源了！
之前由于工作原因，优化源码优化源码有什用代码归属问题，性能性让这款Profiler未能与大家分享。优化源码优化源码有什用但如今，性能性为了在UE4项目中进行Lua性能分析的优化源码优化源码有什用需要，我花费时间开发出了一款新的性能性工具——ELuaProfiler，并已将其开源在Github上。优化源码优化源码有什用
ELuaProfiler，性能性顾名思义，是一个易于使用的Lua性能剖析器。目前，它专注于UnLua-ue4的老版本，因为我们的项目采用了这个版本。ELuaProfiler的核心功能是ELuaMonitor，它支持三种剖析模式：Total（整体性能）、PerFrame（帧级性能）和Statistics（统计数据）模式，与Unity自带的Profiler功能相似。
此外，ELuaMonitor允许用户动态调整Profile的深度，以满足不同深度的性能分析需求。它还兼容Windows和Mac平台，因为它是基于UE4原生编辑器构建的，且已修复了导致iOS构建问题的bug。
未来，我计划继续改进和扩展ELuaProfiler的功能，以更好地服务于Lua性能分析社区。如果你对Lua性能优化感兴趣，或者需要一个实用的Profiler工具，ELuaProfiler是一个不错的选择，现在就去Github上获取它的源码吧！
mongodb内核源码实现、apache 打印php源码性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
针对 MongoDB 内核源码实现中的表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、核心代码实现以及最佳运维实践。作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发工作，持续分享《MongoDB 内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。
Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。
### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析
Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。
#### 1.1 mongostat 监控统计分析
Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的源码时代电话游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。
#### 1.2 mongotop 监控统计分析
mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。
### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码
在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。
#### 2.1 表级统计实现原理
通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。
#### 2.2 核心代码实现
MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的英文打车软件 源码读、写、command 操作及对应时延统计。
### 3. 表级详细统计对外接口
为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。
### 结论
本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。
Android性能优化：ProGuard，混淆，R8优化
使用Java编写的源代码编译后生成了标准的class文件，面临反编译风险，需要进行代码混淆以保护应用安全。ProGuard作为常用的混淆工具，具备压缩、优化、混淆功能。其工作流程包括shrink（缩减）、optimize（优化）、obfuscate（混淆）和preverigy（预验证）四个步骤。通过ProGuard，可以实现代码缩减，移除未使用的类、字段、方法和属性，优化代码结构。
在Android构建中，R8编译器取代了ProGuard进行代码优化与混淆。R8通过检测代码中未使用的594社工库源码部分，并移除它们来实现代码缩减。例如，若项目依赖多个库，但仅使用其中一部分，R8会检测应用代码入口（如启动的第一个Activity），构建访问图，并移除未访问的代码。
在R8配置中，通过proguard-rules.pro文件决定保留哪部分代码。R8支持来自不同来源的配置文件，如自定义配置、AGP生成的规则、AAR或JAR库中包含的规则，以及AAPT2生成的保留规则。通过minifyEnabled属性设置为true，可启用R8的代码缩减功能。需要注意的是，R8对反射调用和JNI调用的检测不足，可能需要在配置中进行额外处理以避免移除必要的代码。
R8在代码缩减后进行资源缩减，以去除不使用的资源文件。开启代码缩减并使用shrinkResources属性即可进行资源缩减。同时，可以使用tools:keep或tools:discard对特定资源文件进行保留或删除。
代码混淆通过替换类名、方法名和属性名，使反编译变得困难。混淆规则和模板的添加有助于保护应用安全。
R8进一步优化代码，通过深度分析移除更多未使用的代码，或重写代码以简化结构。优化点可参考Jake Wharton的R8优化博文。
总结，R8编译器通过代码缩减、资源缩减、代码混淆和代码优化等操作，全面提升了APK文件的性能。为了深入了解性能优化，可获取相关核心笔记，内容涵盖启动优化、内存优化、UI优化、网络优化、Bitmap优化与压缩、多线程并发优化、数据传输效率优化、体积包优化，以及性能监控框架和框架学习手册。这些资源将帮助开发者全面掌握性能优化技术。
Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
XLA是Tensorflow内置的编译器，用于加速计算过程。然而，不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果，甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码，帮助读者理解其内部机制，以便更好地利用XLA的性能优化功能。
XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下，对应不同的模块。使用XLA时，可以采用JIT（Just-In-Time）或AOT（ Ahead-Of-Time）两种编译方式。JIT方式更为普遍，对用户负担较小，只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。
JIT通过在Tensorflow运行时，从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行，实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式，它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。
核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch，而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。
AutoClustering则自动寻找适合编译的子图，将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息，在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure，最终由XlaRunOp执行。
在JIT部分，关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步，最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中，供后续使用。
tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult（HloModuleProto），实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程，并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算，即执行每个XlaOpKernel的Compile。
xla/client模块提供了核心接口，用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构，而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程，最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。
xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤，包括LLVMCompiler的编译和优化，最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass，如RunHloPasses和RunBackend，对HloModule进行优化和转换，最终编译为目标代码。
本文旨在提供XLA源码的深度解读，帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问，欢迎指正与交流，共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。
源码有什么用
源码的用途与重要性源码是一种原始的计算机程序代码，广泛应用于软件的开发和维护过程。其重要性在于它为软件开发者和维护者提供了一个明确、可读的程序逻辑框架，有助于理解软件的功能和操作方式。以下是关于源码作用的详细解释：
一、实现软件功能与开发流程
源码是软件程序的基石。通过编写和修改源码，开发者能够实现软件的各项功能，并完成软件开发的全过程。源码包括了程序的逻辑结构、数据处理方式、运行规则等重要信息，是软件项目从设计到实现的关键环节。
二、调试与修复软件问题
在软件运行过程中，可能会出现各种问题和错误。源码为开发者提供了调试和修复这些问题的手段。通过查看和分析源码，开发者可以定位问题所在，进而通过修改源码来修复问题，保证软件的正常运行。
三、软件优化与性能提升
源码的修改和优化可以帮助提升软件的性能。开发者可以通过对源码的分析，找到软件运行的瓶颈，然后通过优化源码来提升软件的运行效率。此外，源码的灵活性也使得开发者可以根据不同的运行环境或用户需求，对软件进行针对性的优化。
四、学习与教育价值
源码对于学习和教育具有重要意义。通过学习源码，开发者可以了解不同软件的设计思路、实现方法和技术细节，从而提升自身的编程技能。同时，源码也是教学的重要资源，教育者可以通过对源码的讲解和分析，帮助学生更好地理解编程知识和技术。
总之，源码是软件开发和维护过程中不可或缺的一部分。它不仅实现了软件的各项功能，还为解决软件问题、优化性能和提升运行效率提供了可能。同时，源码的学习和研究对于提升个人技能和推动编程教育也具有重要意义。
Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。 我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。 测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。 下面是推荐程度从高到低的优化方法： 3星优化：全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。
String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。
Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。
Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。
Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。
2星优化：Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。
1星优化：全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。
Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。
Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。
0星优化：全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。
Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。
总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！
