Common Performance Pitfalls of Modern Storage I/O

Armin Ronacher29 Hot3 min7 d agoAI

Fast and Hard Code

LLM đang thay đổi cách lập trình viên chọn ngôn ngữ khi viết code, vì chúng tạo ra đoạn mã nhanh hơn trong các ngôn ngữ bậc cao như Python và JavaScript. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình đã được huấn luyện chủ yếu trên kho mã nguồn mở dominer bởi những ngôn ngữ này, khiến chúng hiểu và sinh ra cú pháp chính xác hơn so với C++ hoặc Rust. Khi dựa vào LLM, nhóm phát triển có xu hướng ưu tiên các ngôn ngữ mà mô hình hỗ trợ tốt, dù chúng có thể không tối ưu về thời gian thực hiện hoặc mức tiêu thụ bộ nhớ. Hệ quả là các dự án cần hiệu suất cao có thể bị lãng phí thời gian do việc dịch sang ngôn ngữ thấp hơn trở nên khó khăn và tốn lực. Bài học là trước khi quyết định ngôn ngữ, cần cân bằng giữa mức độ hỗ trợ của LLM và yêu cầu về hiệu suất thực tế của sản phẩm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách lựa chọn ngôn ngữ lập hiệu quả khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

#performance #rust #ai-coding Source

freeCodeCamp29 Hot32 min10 d agoAI

High-Frequency Real-Time Data in React: From Ring Buffers to OffscreenCanvas

React xử lý hàng nghìn điểm dữ liệu mỗi giây không hiệu quả, từ ring buffers đến OffscreenCanvas cần được tối ưu hóa.

Bài này hướng dẫn bạn xử lý dữ liệu thời gian thực tần suất cao trong React bằng kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất như Ring Buffer và OffscreenCanvas.

#webdev #react #performance Source

Lobsters1 Hot12 min1 d agoAI

How I made Rustdoc 33% faster in one week

Bài viết mô tả cách tác giả phát hiện một lỗi lạ trong Rustdoc khi chạy cargo doc trên một crate lớn. Sau khi profiling, lỗi được truy vết tới việc tạo lại không cần thiết của bảng chỉ mục HTML trong mỗi lần sinh tài liệu. Việc sửa đổi chỉ một hàm trong bộ nhớ cache giảm thời gian sinh tài liệu xuống 33% so với bản gốc. Tác giả hoàn thành toàn bộ quá trình trong một tuần làm việc, không cần thay đổi cấu trúc dự án hay phụ thuộc bên ngoài. Bài học là việc kiểm tra chi tiết các bước lặp lại và sử dụng công cụ profiling có thể khám phá ra cơ hội tối ưu lớn ngay cả trong các công cụ đã được coi là ổn định.

Bài viết này tiết lộ quy trình tối ưu hiệu suất Rustdoc bằng cách xử lý lỗi tưởng chừng đơn giản.

#performance #rust Source

DoltHub Blog43 Hot9 min16 d agoAI

Doltgres is as Fast as MySQL is Slow

Doltgres đã đạt hiệu suất tương đương MySQL nhờ những tối ưu hóa gần đây.

Lập trình viên muốn tối ưu ứng dụng database cho hiệu suất cao và khả năng mở rộng nhanh chóng nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres vượt trội so với MySQL trong các trường hợp sử dụng thực tế.

#performance #golang #postgresql Source

Typescript119 Hot21 min1 mo agoAI

Announcing TypeScript 7.0

TypeScript 7.0 ra mắt phiên bản biên dịch gốc bằng Go, cải thiện tốc độ build lên 8–12 lần và giảm đáng kể bộ nhớ sử dụng. Tính năng mới bao gồm kiểm tra kiểu song song, chế độ --watch được tái thiết kế, và hỗ trợ đầy đủ LSP cho trình soạn thảo. Phiên bản này loại bỏ các tùy chọn lỗi thời như es5, baseUrl, AMD/UMD, nhưng chưa tương thích với các framework nhúng do thiếu API lập trình.

Nếu bạn đang phát triển với TypeScript và muốn tối ưu hóa hiệu suất cho dự án, từ bỏ các tính năng cũ và nâng cấp công cụ tích hợp với IDE, hãy đọc để cập nhật những thay đổi quan trọng trong phiên bản mới nhất.

#performance #typescript #golang Source

ITNEXT35 Hot28 min23 d agoAI

15 Advanced C# Mistakes You’re Probably Still Making

Bài viết chỉ ra 15 lỗi nâng cao thường gặp trong lập trình C# mà nhiều lập trình viên vẫn mắc phải.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh những lỗi nâng cao trong C# gây ra hiệu suất kém, code khó bảo trì và các vấn đề an toàn dữ liệu mà nhiều người vẫn thường mắc phải mà không biết.

#performance #.net #c#Source

Syncfusion24 Hot9 min19 d agoAI

React Compiler Explained: Do You Still Need useMemo, useCallback, and React.memo?

React Compiler tự động tối ưu hóa memoization trong React, giảm nhu cầu sử dụng thủ công useMemo, useCallback và React.memo trong nhiều trường hợp. Tuy nhiên, những công cụ này vẫn hữu ích khi cần kiểm soát chặt chẽ hiệu suất hoặc xử lý logic phức tạp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách React Compiler thay đổi cách hoạt động của memoization trong ứng dụng, giúp xác định khi nào nên sử dụng useMemo, useCallback, hay React.memo để tối ưu hiệu suất mà không phải tùy tiện.

#react #performance #nextjs Source

Hacker News20 Hot8 min20 d agoAI

Why you might want to build your WebApp in Canvas instead of HTML

Các công ty lớn như Google, Microsoft và Canva thường sử dụng phần tử HTML Canvas thay vì DOM cho các ứng dụng web đòi hỏi hiệu suất cao nhờ khả năng xử lý không gian làm việc vô hạn, lưới phóng to, bố cục z-index phức tạp. Bài viết so sánh ưu nhược điểm giữa Canvas và HTML, đồng thời giới thiệu các kỹ thuật triển khai như layered canvases, quản lý mật độ pixel, coordinate translation, hit testing và rendering tập trung với requestAnimationFrame.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Canvas vượt trội trong các ứng dụng cần hiệu suất cao như đồ họa phức tạp, zoom hoặc scroll vô hạn, và biết cách tối ưu hóa nó thay vì phụ thuộc vào DOM khi công nghệ và yêu cầu phát triển ngày càng đòi hỏi tính linh hoạt và hiệu năng cao hơn.

#webdev #javascript #performance Source

Common Performance Pitfalls of Modern Storage I/O

What do you remember?

Recommended for you

Bình luận

Fast and Hard Code

High-Frequency Real-Time Data in React: From Ring Buffers to OffscreenCanvas

How I made Rustdoc 33% faster in one week

Doltgres is as Fast as MySQL is Slow

Announcing TypeScript 7.0

15 Advanced C# Mistakes You’re Probably Still Making

React Compiler Explained: Do You Still Need useMemo, useCallback, and React.memo?

Why you might want to build your WebApp in Canvas instead of HTML

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads