一个高效的C++性能计数器模板

Disruptor-cpp:C++高性能内存队列实现原理与实战应用 在并发编程领域,线程间高效、低延迟的数据交换是核心挑战。传统队列常因锁竞争、内存分配和缓存失效成为性能瓶颈。其原理在于通过预分配内存、序号驱动和避免伪共享等设计,将数据交换的延迟和吞吐量优化到极致。这项技术的价值在于为金融交易、实时风控、游戏服务器等对性能有严苛要求的场景提供了可预测的高性能解决方案。Disruptor-cpp作为该范式的C++实现,通过利用C++11原子操作和缓存行填充等技术,让开发者能够在C++生态中构建超低延迟的生产者-消费者系统,例如实现高吞吐的行情分发或订单处理引擎。 阅读详情

一个高效的C++性能计数器模板

email: larrin2002@msn.com

homepage: www.larrin.net

摘要:对性能期望较高的系统中,简单高效的性能计数器对发现系统中的性能瓶颈很有价值。本文给出一个使用简单但高效的C++性能计数器模板。本文给出的计数器是Windows版本的,但移植到Linux下非常简单。

计数器代码如下:

//PerformanceCounter.h

#ifndef _LARRINSDK_PERFORMANCE_COUNTER_H_
#define _LARRINSDK_PERFORMANCE_COUNTER_H_

#include "LarrinSdk.h"
#include <iostream>
#include <windows.h>

using namespace std;

BEGIN_LARRIN_SDK

template<class T>
class CPerformanceCounter
{
 const char  *m_Name ;
 unsigned long m_tmpCounter ;
 unsigned long m_TickCounter;

 CPerformanceCounter(const char *name):m_Name(name),m_TickCounter(0)
 {
 }

public:

 ~CPerformanceCounter()
 {
  cout << "PerformanceCounter " << m_Name << " : " << m_TickCounter << endl ;
 }

 static CPerformanceCounter & getInstance(const char *name)
 {
  static CPerformanceCounter instance(name);
  return instance ;
 }

 void BeginCounter()
 {
  m_tmpCounter = GetTickCount();
 }

 void EndCounter()
 {
  m_TickCounter += (GetTickCount() - m_tmpCounter) ;
 }
};

template <class T>
class CPerformanceCounterHelper
{
 const char *m_name ;
public:
 CPerformanceCounterHelper(const char *counter_name):m_name(counter_name)
 {
  CPerformanceCounter<T>::getInstance(m_name).BeginCounter();
 }

 ~CPerformanceCounterHelper()
 {
  CPerformanceCounter<T>::getInstance(m_name).EndCounter();
 }
};

#define DEFINE_COUNTER(x) struct x;

#ifdef ENABLE_PERFORMANCE_COUNTER
#define BEGIN_COUNTER(counter_name) CPerformanceCounter<counter_name>::getInstance(#counter_name).BeginCounter();
#define END_COUNTER(counter_name) CPerformanceCounter<counter_name>::getInstance(#counter_name).EndCounter();
#define COUNTER_HELPER(counter_name) CPerformanceCounterHelper<counter_name> counter_##counter_name(#counter_name);
#else
#define BEGIN_COUNTER(counter_name)
#define END_COUNTER(counter_name)
#endif

END_LARRIN_SDK

#endif //_LARRINSDK_PERFORMANCE_COUNTER_H_

 

测试程序:

1.main.cpp

#include "PerformanceCounter.h"

extern void test1();

using namespace LarrinSdk;

DEFINE_COUNTER(counter_1)

void main()
{
 {
  COUNTER_HELPER(counter_1)
  for(int i = 0 ; i < 300 ; i++)
  {
   Sleep(1);
  }
 }

 test1();
}

//2.test1.cpp

#include "PerformanceCounter.h"

using namespace LarrinSdk;

DEFINE_COUNTER(counter_1)

void test1()
{
 BEGIN_COUNTER(counter_1)
 for(int i = 0 ; i < 1000 ; i++)
 {
  Sleep(1);
 }
 END_COUNTER(counter_1)
}

模板技术全解析:从代码泛型到自动化配置的工程实践 模板是一种将重复性工作抽象为可复用框架的核心技术概念,其原理在于通过预定义的结构和占位符,实现内容与逻辑的动态分离。在技术价值上,模板极大地提升了开发效率、保证了代码与配置的一致性,并降低了人为错误。其应用场景广泛,从编程语言中的泛型与元编程,到动态文本生成、办公自动化、学术排版以及运维配置管理,模板都扮演着关键角色。本文聚焦于C++模板、Python Jinja2、Excel与LaTeX模板等具体实现,深入探讨了如何利用模板化思维解决实际工程问题,例如通过Jinja2实现配置文件的批量生成,以及使用Zab 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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