Là một lập trình viên yêu công nghệ, thích viết blog để chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm lập trình và những điều thú vị trong thế giới tech.
Đệ quy đuôi được đồn là liều thuốc chống tràn ngăn xếp. Nhưng cùng một hàm: gcc -O0 tràn ở 1 triệu tầng, gcc -O2 chạy 100 triệu vì biến thành vòng lặp, còn CPython không bao giờ tối ưu đuôi — vẫn tràn ở 1000 khung. 'Đệ quy đuôi an toàn' chỉ đúng khi trình biên dịch thật sự làm TCO. Tôi đo.
Cấu trúc kiểm tra thành viên phải chính xác 100%? Tôi đo thử: bloom filter đổi ~0,82% dương tính giả (khớp công thức đến hai chữ số) lấy RAM ít hơn 26 lần và query nhanh 3,3 lần. Điều tài tình: nó không bao giờ sai về việc vắng — nói 'không có' là chắc chắn không có.
Code không nhánh (branchless) luôn nhanh hơn if? Đo trên host ARM: khi nhánh khó đoán (dữ liệu ngẫu nhiên), branchless nhanh gấp 3 lần vì né được dự đoán sai. Nhưng khi nhánh dễ đoán và thân điều kiện rất đắt (8 phép chia, hiếm khi chạy), bản có if lại thắng vì bỏ qua được việc đắt. Và nhiều khi trình biên dịch đã tự bỏ nhánh giúp bạn rồi mà không hay.
Nagle và delayed ACK, mỗi cái đều hợp lý khi đứng riêng, gặp nhau tạo một thế chờ chết: một vòng request/response kẹt đúng ~40ms, lặp đi lặp lại. Đo thật con số (43ms so với 0,04ms — chênh gần 900 lần), và vì sao bug này khét tiếng khó tái hiện.
Merge join trên khóa đã sắp: 77ms không cần sort; nhưng trên cột chưa sắp phải thêm Sort tràn đĩa, 160ms (hash chỉ 78ms). Tôi suýt kết luận 'merge dở hơn hash' — cho tới khi thấy mình đo nó ở đúng điều kiện bất lợi. Đổi lại nó giữ nguyên thứ tự: ORDER BY LIMIT nhanh 0,03ms so với 72ms của hash.
Tưởng tạo luồng gần như miễn phí, còn fork đắt gấp trăm lần vì phải nhân đôi cả bộ nhớ? Tôi đo: tạo+join một luồng rỗng mất ~47µs (không hề miễn phí), fork+waitpid ~82µs — fork chỉ 1,8 lần thread nhờ copy-on-write. Cả hai đều tốn hàng chục micro giây, và đó là lý do có thread pool.