<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>缓存未命中 on Tony Bai</title><link>https://tonybai.com/tags/%E7%BC%93%E5%AD%98%E6%9C%AA%E5%91%BD%E4%B8%AD/</link><description>Recent content in 缓存未命中 on Tony Bai</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>2004-2026 Tony Bai. 版权所有.</copyright><lastBuildDate>Sat, 31 Jan 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://tonybai.com/tags/%E7%BC%93%E5%AD%98%E6%9C%AA%E5%91%BD%E4%B8%AD/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Go 性能诊断工具大变天？Race 检测有望进生产，Trace 秒开不是梦！</title><link>https://tonybai.com/2026/01/31/go-official-updates-race-detector-trace-ui-pprof/</link><pubDate>Sat, 31 Jan 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2026/01/31/go-official-updates-race-detector-trace-ui-pprof/</guid><description>Go 性能诊断工具大变天？Race 检测有望进生产，Trace 秒开不是梦！ - Tony Bai Tony Bai 一个程序员的心路历程 * Google Go语言编码风格规范 * Google Go语言编码风格规范：指南篇 * Google Go语言编码风格规范：决定篇 * Google Go语言编码风格规范：最佳实践篇 * Go语言第一课FAQ * Go语言进阶课FAQ * 关于我 * 我的...</description></item><item><title>来自 Go 创始人的忠告：这五条关于“复杂性”的法则，比算法更重要</title><link>https://tonybai.com/2025/11/10/rob-pike-on-complexity/</link><pubDate>Mon, 10 Nov 2025 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2025/11/10/rob-pike-on-complexity/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/10/rob-pike-on-complexity 大家好，我是Tony Bai。 在软件工程的殿堂里，我们常常将算法和数据结构奉为圭臬。我们痴迷于时间复杂度的优化，热衷于讨论各种精巧的数据结构。然而，Go 语言的联合创始人 Rob Pike 早在其1989年的一篇C 语言编程笔记中，就为我们留下了一份更根本的“忠告”。这份...</description></item><item><title>释放 Go 的极限潜能：CPU 缓存友好的数据结构设计指南</title><link>https://tonybai.com/2025/10/16/cpu-cache-friendly-in-go/</link><pubDate>Thu, 16 Oct 2025 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2025/10/16/cpu-cache-friendly-in-go/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/16/cpu-cache-friendly-in-go 大家好，我是Tony Bai。 “现代 CPU 很快，而内存很慢。” 这句看似简单的陈词滥调，是理解现代高性能编程的唯一“真理”。我们常常致力于优化算法的时间复杂度，却忽略了一个更为根本的性能瓶颈：**数据在内存和 CPU 缓存之间的移动**。一次 L1 缓存的命中可能...</description></item></channel></rss>