العلامات الشائعة：
الافتراضية أمان DNS التحقق الرسمي تحليل قابلية الوصول أخطاء المترجم تضارب الماكرو امتدادات الويب إطار عمل تطوير كومودور 64 بياسيك 2.0 جميع العلامات

دعوات النظام: التكلفة الخفية للأداء

2025-09-20
دعوات النظام: التكلفة الخفية للأداء

تتناول هذه المقالة بالتفصيل عبء الأداء الناتج عن دعوات النظام في لينكس، وكيف أنها أكثر من مجرد دعوة دالة بسيطة للنواة. تؤدي دعوات النظام إلى تعطيل تحسينات البنية الدقيقة لوحدة المعالجة المركزية، مثل خط أنابيب التعليمات وتوقع الفروع، مما يؤدي إلى خسائر في الأداء تتجاوز بكثير ما يبدو في التعليمات البرمجية المصدر. يحلل المقالة رمز النواة، ويشرح تأثير مختلف تخفيف الآثار البرمجية والعتادية على الأداء، ويقدم استراتيجيات تحسين مثل استخدام vDSO، ووضع القيم في ذاكرة التخزين المؤقت، وتحسين مدخلات/مخرجات، والعمليات المجمعة، ونقل العمل إلى النواة، وذلك للحد من تواتر دعوات النظام وتحسين أداء البرنامج.

اقرأ المزيد
(blog.codingconfessions.com)
التطوير

كتابة تعليمات برمجية صديقة لوحدة المعالجة المركزية: دليل للبرمجة المدركة للأجهزة

2025-03-23
كتابة تعليمات برمجية صديقة لوحدة المعالجة المركزية: دليل للبرمجة المدركة للأجهزة

تستخدم هذه المقالة تشبيه مطعم السيارات لتفسير ثلاثة مفاهيم أساسية في بنية وحدة المعالجة المركزية: خط أنابيب التعليمات، وذاكرة التخزين المؤقت، والتنفيذ التنبؤي. ويجادل الكاتب بأن فهم هذه الآليات وكتابة التعليمات البرمجية التي تعمل معها (البرمجة المدركة للأجهزة) يمكن أن يحسّن بشكل كبير أداء البرامج. وتتناول المقالة تقنيات تحسين التعليمات البرمجية، مثل فك ضغط الحلقات للاستفادة من التنفيذ الفائق، وتحسين تصميم بنية البيانات وأنماط الوصول للاستفادة القصوى من ذاكرة التخزين المؤقت، لزيادة الكفاءة. وفي النهاية، يشدد الكاتب على أن كتابة التعليمات البرمجية الفعالة تقتصر على كتابة تعليمات برمجية نظيفة وسهلة الصيانة أولاً، ثم إجراء عملية تحديد الملف الشخصي للتعرف على الاختناقات في الأداء، وأخيراً تطبيق مبادئ البرمجة المدركة للأجهزة للتعامل مع هذه الاختناقات.

اقرأ المزيد
(blog.codingconfessions.com)
التطوير هندسة وحدة المعالجة المركزية البرمجة المدركة للأجهزة

معجزة يونكس سبيل: التشغيل في 64 كيلوبايت من ذاكرة الوصول العشوائي

2025-01-19
معجزة يونكس سبيل: التشغيل في 64 كيلوبايت من ذاكرة الوصول العشوائي

في السبعينيات، واجه مُصحح الأخطاء الإملائية في يونكس تحديًا لا يُصدق: وهو وضع قاموس بحجم 250 كيلوبايت في 64 كيلوبايت فقط من ذاكرة الوصول العشوائي على جهاز كمبيوتر PDP-11. تضمنت الحلول المبتكرة من دوجلاس ماكيلروي نهجًا متعدد المراحل. في البداية، قدم مُرشح بلوم عمليات بحث سريعة، ولكن مع نمو القاموس، طور مخططًا جديدًا لضغط الهاش. من خلال إدراك أن الاختلافات بين رموز الهاش المُرتبة تتبع توزيعًا هندسيًا، واستخدام ترميز جولومب، حقق حدود ضغط قريبة من النظرية. وأخيرًا، قام بتقسيم البيانات المضغوطة لتحسين سرعة البحث أكثر. هذه القصة تُعد دراسة رئيسية في التحسين المقيد، حيث تُظهر كيف يمكن أن تتغلب الخوارزميات الذكية على القيود التي تبدو مستحيلة.

اقرأ المزيد
(blog.codingconfessions.com)
التطوير بنى البيانات الضغط

الآليات الداخلية لتبديل سياق لينكس: حالة العملية والذاكرة

2025-01-02
الآليات الداخلية لتبديل سياق لينكس: حالة العملية والذاكرة

تتناول هذه المقالة بالتفصيل كيفية تمثيل نواة لينكس للعمليات وحالاتها، مع التركيز على بنيتي البيانات الأساسيتين: task_struct و mm_struct. تدير task_struct حالة التنفيذ، بما في ذلك حالة العملية، وتتبع وقت وحدة المعالجة المركزية، ومعلومات الجدولة. يدير mm_struct حالة الذاكرة، بما في ذلك جداول الصفحات، وحدود مقاطع الذاكرة، والتفاصيل المحددة بالهندسة المعمارية. تشرح المقالة بالتفصيل حقول هذه البنيات وأدوارها في تبديل السياق، مما يوفر فهماً عميقاً لآليات عمل نواة لينكس الداخلية.

اقرأ المزيد
(blog.codingconfessions.com)
التطوير تبديل السياق إدارة العمليات

مبرهنة الاستحالة في التجميع: لماذا لا توجد خوارزميات مثالية

2024-12-26
مبرهنة الاستحالة في التجميع: لماذا لا توجد خوارزميات مثالية

تتناول هذه المقالة مشكلة "المثلث المستحيل" في خوارزميات التجميع. بالتوازي مع نظرية CAP، يجادل الكاتب بأن كل خوارزمية تجميع يجب أن تضحي بواحدة من ثلاث خصائص مرغوبة: ثبات المقياس، والغنى، والاتساق. يُعرّف المقال كل خاصية، ويُوضح كيف تتنازل خوارزميات مثل k-means عن إحدى الخصائص لتحقيق الأخريين. ويختتم المقال بالتأكيد على ضرورة اختيار المطورين للخوارزميات بناءً على احتياجات تطبيقهم المحددة، مع قبول أن خوارزمية التجميع المثالية مستحيلة رياضياً.

اقرأ المزيد
(blog.codingconfessions.com)
AI خوارزميات التجميع مبرهنة الاستحالة