初始化测试,memset,for,fill

本文通过对比memset、for循环和C++ STL库中的fill函数在初始化大数组时的时间性能,展示了C++代码中不同初始化方法的效率差异。
#include <queue> #include <stack> #include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <limits.h> #include <string.h> #include <algorithm> using namespace std; class Time { public: void Start() //开始计时 { start_time=clock(); } int End() //结束计时,返回消耗的时间。以ms为单位 { return clock()-start_time; } private: clock_t start_time; }; const int MAX = 10000000; char a[MAX]; int main() { int i; char to = '/0'; Time t; t.Start(); clock(); memset(a,to,sizeof(a)); cout << t.End() << endl; t.Start(); clock(); for(i=0; i<MAX; i++) a[i] = to; cout << t.End() << endl; t.Start(); clock(); fill(a,a+MAX,to); cout << t.End()<<endl; system("pause"); return 0; } 结论:

fill的表现中规中矩,好处是可以赋各种值。

for不稳定

memset速度领先


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、据库乐观锁等手段保障据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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