最近在用vtune分析程序性能瓶颈时，发现一些内存访问的地方竟然成了cpu热点。经过仔细分析，发现这些热点主要是对大数组非连续位置的访问的引起的。比较消耗cpu的原因应该是cache不命中。因为像这样局部性很差的内存访问逻辑，对cache是很不友好的。于是想到了prefetch…… x86（以及其他很多体系结构）的CPU提供了prefetch系列指令，用于将指定地址的内存预取到cache。如”

消息预取机制（Prefetch Mechanism）是RabbitMQ中用于控制消息传递给消费者的一种机制。它定义了在一个信道上，消费者允许的最大未确认的消息数量。一旦未确认的消息数量达到了设置的预取值，RabbitMQ就会停止向该消费者发送更多消息，直到至少有一条未完成的消息得到了确认。 预取值（Prefetch Count）是一个关键的参数，它可以在消费者或信道级别设置。这个值指定了该信道上

今天跑huggingface的示例的时候，遇到了最让我头疼的问题，国内网上还没有对应的解释，我可能是第一人（汗）先看看报错： Traceback (most recent call last):File "F:\transformer\transformers\examples\pytorch\image-classification\run_image_classification.py",

首先简要介绍一下prefetch机制。ActiveMQ通过prefetch机制来提高性能，这意味这 客户端的内存里可能会缓存一定数量的消息。缓存消息的数量由prefetch limit来控 制。当某个consumer的prefetch buffer已经达到上限，那么broker不会再向consumer 分发消息，直到consumer向broker发送消息的确认。可以通过在 ActiveMQConn

问题：怎么做到dns域解析？ 用于优化网站页面的图片 问题：怎么提升网站性能？ dns域解析，是提升网站的一个办法。 DNS Prefetch，即DNS预获取，是前端优化的一部分。 一般来说，在前端优化中与 DNS 有关的有两点：  一.  是减少DNS的请求次数 二. 是进行DNS预获取 目前大多数浏览器已经支持此属性，支持版本如下： – Safari: 5+– Chrom

大伙可以到我的RabbitMQ专栏获取更多信息 demo示例这里拿 概述 在之前介绍的MQ的文章中——什么是MQ：消息队列的基本概念和优劣势，我提到了MQ对于处理高并发场景的能力，即削峰填谷： 当请求并发增高的时候，所有业务请求首先放入MQ业务系统则在保证系统正常平稳的情况下，尽力从MQ获取业务信息，按照自己的“节奏”处理业务过多的业务积压在MQ中，拉长了整体业务的执行时长，这就是填谷

__builtin_prefetch 是一个编译器内置函数，用于在编译时向编译器发出指令，要求在执行期间预取内存数据。它通常用于提高程序的性能，特别是对于那些需要频繁访问内存的情况。 __builtin_prefetch 函数的语法如下：c__builtin_prefetch(const void *ptr, int rw, int locality);参数说明：ptr：一个指向要预取内存

0. 本文借助django-debug-toolbar来展现效果 django-debug-toolbar的安装 1. 介绍 select_related： 将会根据外键关系（注意: 仅限单对单和单对多关系)，在执行查询语句的时候通过创建一条包含SQL inner join操作的SELECT语句来一次性获得主对象及相关对象的信息 prefetch_related 对于多对多字段，你不能

DNS dns-prefetch