Webtagr - Technologienummer

Systemaufrufe: Die versteckten Kosten der Performance

2025-09-20

Dieser Artikel untersucht die Performance-Überlastung von Linux-Systemaufrufen im Detail und zeigt, dass diese weit mehr als nur einfache Kernel-Funktionsaufrufe sind. Systemaufrufe stören die mikroarchitektonischen Optimierungen der CPU, wie z. B. Instruction Pipelining und Branch Prediction, was zu Performance-Einbußen führt, die weit über das hinausgehen, was im Quellcode sichtbar ist. Der Artikel analysiert den Kernel-Code, erklärt die Auswirkungen verschiedener Software- und Hardware-Mitigationen auf die Performance und schlägt Optimierungsstrategien vor, wie z. B. die Verwendung von vDSO, das Caching von Werten, die Optimierung von E/A, Batch-Operationen und das Verschieben von Arbeit in den Kernel, um die Häufigkeit von Systemaufrufen zu reduzieren und die Software-Performance zu verbessern.

(blog.codingconfessions.com)

Entwicklung

CPU-freundlichen Code schreiben: Ein Leitfaden für hardware-bewusstes Programmieren

2025-03-23

Dieser Artikel verwendet die Analogie eines Drive-through-Restaurants, um drei wichtige Konzepte der CPU-Architektur zu erklären: Instruction Pipelining, Memory Caching und Speculative Execution. Der Autor argumentiert, dass das Verständnis dieser Mechanismen und das Schreiben von Code, der mit ihnen zusammenarbeitet (hardware-bewusstes Programmieren), die Softwareleistung drastisch verbessern kann. Der Artikel behandelt Code-Optimierungstechniken wie das Entrollen von Schleifen, um die superskalare Ausführung zu nutzen, und die Optimierung des Layouts von Datenstrukturen und Zugriffsmustern, um den Cache optimal zu nutzen, um die Effizienz zu steigern. Letztendlich betont der Autor, dass das Schreiben von effizientem Code darauf hinausläuft, zuerst sauberen, wartbaren Code zu schreiben, dann zu profilieren, um Performance-Engpässe zu identifizieren, und schließlich hardware-bewusste Programmierprinzipien anzuwenden, um diese Engpässe anzugehen.

(blog.codingconfessions.com)

Entwicklung Hardware-bewusstes Programmieren

Unix Spell: Das 64 kB RAM Wunder

2025-01-19

In den 1970er Jahren stand der Unix-Rechtschreibprüfer vor einer unglaublichen Herausforderung: ein 250 kB großes Wörterbuch in nur 64 kB RAM auf einem PDP-11-Computer unterzubringen. Douglas McIlroys geniale Lösung umfasste einen mehrstufigen Ansatz. Zunächst ermöglichte ein Bloom-Filter schnelle Suchen, doch mit wachsendem Wörterbuch entwickelte er ein neuartiges Hash-Komprimierungsschema. Durch die Erkenntnis, dass die Differenzen zwischen sortierten Hash-Codes einer geometrischen Verteilung folgten, und durch den Einsatz von Golomb-Codierung erreichte er nahezu theoretische Komprimierungsgrenzen. Schließlich verbesserte die Partitionierung der komprimierten Daten die Suchgeschwindigkeit weiter. Diese Geschichte ist eine Meisterklasse in der Optimierung unter Zwängen und zeigt, wie intelligente Algorithmen scheinbar unlösbare Probleme überwinden können.

(blog.codingconfessions.com)

Entwicklung Komprimierung

Interne des Linux-Kontextwechsels: Prozesszustand und Speicher

2025-01-02

Dieser Artikel untersucht detailliert, wie der Linux-Kernel Prozesse und deren Zustände darstellt, wobei der Fokus auf den wichtigsten Datenstrukturen liegt: task_struct und mm_struct. task_struct verwaltet den Ausführungszustand, einschließlich des Prozesszustands, der CPU-Zeitverfolgung und der Scheduling-Informationen. mm_struct verwaltet den Speicherzustand, einschließlich Seitentabellen, Speichersegmentgrenzen und architekturspezifischen Details. Der Artikel erklärt die Felder dieser Strukturen und deren Rolle beim Kontextwechsel detailliert und bietet ein tiefes Verständnis der internen Funktionsweise des Linux-Kernels.

(blog.codingconfessions.com)

Entwicklung Kontextwechsel Prozessverwaltung

Der Unmöglichkeitssatz des Clusterings: Warum perfekte Algorithmen nicht existieren

2024-12-26

Dieser Artikel untersucht das Problem des „unmöglichen Dreiecks“ bei Clustering-Algorithmen. In Analogie zum CAP-Theorem argumentiert der Autor, dass jeder Clustering-Algorithmus eine der drei wünschenswerten Eigenschaften opfern muss: Skalierungsinvarianz, Reichhaltigkeit und Konsistenz. Der Artikel definiert jede Eigenschaft und veranschaulicht, wie Algorithmen wie k-means einen Kompromiss eingehen, um die anderen zu erreichen. Die Schlussfolgerung betont, dass Entwickler Algorithmen basierend auf den spezifischen Anforderungen ihrer Anwendung auswählen sollten, wobei sie akzeptieren, dass ein perfekter Clustering-Algorithmus mathematisch unmöglich ist.

(blog.codingconfessions.com)

KI Clustering-Algorithmen Unmöglichkeitssatz