高速なハッシュテーブルを設計する | POSTD
(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) はじめに 本稿では、高速で汎用的なハッシュテーブルを作るために行う、設計についての多くの意思決定事項を紹介します。最終的に、私の emilib::HashSet とC++11の std::unordered_set の間のベンチマークが出来上がりました。もし、ハッシュテーブルに興味があって、自分で設計したいなら（どのプログラミング言語かに関わらず）、本稿がヒントになるかもしれません。 ハッシュテーブル は、素晴らしい発明です。 ならし計算量O(1) ( O(√N)時間 )で、挿入、削除、検索を行うことができます。ならし計算量とは、ハッシュテーブルの計算に平均でO(1)の計算量がかかることを意味しますが、時々、これよりも多くの時間がかかる場合があります。具体的には、ハッシュテーブルに空きがない場合で、挿入の
Goで毎分100万リクエストを処理する | POSTD
Malwarebytes は、驚くべき成長を見せています。1年以上前にこのシリコンバレーの会社に入社して以来、私の主な仕事は急成長するセキュリティ企業の力となるシステムの設計と開発です。日々数百万人が利用する製品をサポートするために必要な、全ての基盤をつくります。私は12年以上、アンチウイルスとアンチマルウェアに関わるいくつかの会社で働いてきました。毎日処理する膨大なデータのせいで、これらのシステムがどれだけ複雑なものになるかを理解しています。 面白いことに、ここ9年ほどで私が携わったWebのバックエンド開発のほとんどは、Ruby on Railsが使われていました。誤解されないように言っておきますが、私はRuby on Railsが大好きですし、すばらしい環境だと思っています。しかし、Rubyでシステムを設計し始めると忘れてしまうのは、マルチスレッド化や並列化、高速化、メモリオーバーヘッ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
