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.
Tưởng giới hạn CPU của cgroup giống nice, chỉ cắn khi máy bận? Tôi đo: --cpus=0.5 vẫn chậm 2,2 lần và --cpus=0.25 chậm 6,5 lần dù 9/10 lõi ngồi không. Nó là hạn ngạch tuyệt đối, không phải ưu tiên — và ở hạn ngạch nhỏ còn tệ hơn tỉ lệ.
Ai cũng nói hash table là O(1). Tôi đo thử: O(1) chỉ đúng khi hệ số tải thấp — tải 0,25 tốn 1,17 probe (3,2ns), nhưng đẩy tải lên 0,99 thì probe trung bình nổ lên 43 và tra cứu chậm 10 lần. O(1) là trung bình có điều kiện, không phải bảo đảm vô điều kiện.
Cây nhị phân và B-tree đều O(log n) — vậy sao mọi cơ sở dữ liệu dùng B-tree? Tôi đo thử: tra cứu 4 triệu khóa, cây nhị phân đi 22 tầng (887ns), B-tree fanout 64 chỉ 4 tầng (153ns) — nhanh 5,8 lần. Mỗi tầng là một lần chạm bộ nhớ (hay một lần đọc đĩa), nên ít tầng thắng. Cùng O(log n), khác cơ số log.
Tưởng duyệt mảng và danh sách liên kết tốn như nhau vì cùng O(n)? Tôi đo thử: duyệt 20 triệu phần tử, mảng 0,24ns/phần tử còn linked list 104ns — chậm 442 lần, vì mỗi con trỏ next là một cache miss còn mảng thì được prefetch. Big-O đếm số thao tác, không đếm giá mỗi thao tác.
Tưởng mỗi push_back copy cả mảng nên vector chậm, hoặc grow-by-1 tiết kiệm RAM nên tốt? Tôi đo thử: nhân đôi amortize xuống 2,57ns/push (O(1)) xây 20 triệu phần tử, còn grow-by-1 là O(N²) — chỉ 50 nghìn phần tử đã 1,25 tỷ copy, 3213ns/push, nếu 20 triệu thì mất 7 giờ.
Tưởng đọc cùng lượng byte thì nhiều file nhỏ hay một file lớn cũng như nhau? Tôi đo thử: 20000 file nhỏ chậm 4 lần một file lớn cùng byte; và 20000 file 4KB với 20000 file 512B (ít hơn 8 lần dữ liệu) tốn ngang nhau — chi phí là per-file, không per-byte.