应用运行时
保留有价值的 API，把经过测量的热路径移出解释器和框架机械工作。
一个完整应用
电子交易参考系统
交易是这套性能工程的一个重要应用，但不是整个作品集。开源参考系统把因果式历史重放、 原生行情摄取、流式分析、低延迟扇出、目标仓位路由、券商执行和操作员控制连接成一套完整系统。
它使用 Massive 和 Alpaca，面向研究与日内策略，并不自称交易所托管的高频交易平台。 专页同时说明完整架构和它下面更快的基础机器。
查看完整交易系统栈工作跨越多个层次
覆盖整台机器的性能工程
真正有效的优化往往不在最初看起来缓慢的函数里。我沿着成本穿过语言边界、 分配器、内存、操作系统、网络和硬件，直到找到真正拥有它的层。
数据结构
针对真实工作负载选择紧凑布局、分配行为、缓存流量、NUMA 布置和算法。
存储层次
让 RAM 保存延迟敏感的头部，SSD 保存温数据，磁盘提供容量，而不是假装每个字节都同样紧急。
传输
共享内存、RDMA、libfabric/EFA、XLIO、内核旁路，以及在普通 TCP 足够时使用普通 TCP。
SIMD 与处理器架构
面向 x86、Arm、LoongArch、RISC-V 和其他常被主流忽视的机器实现向量内核与运行时分派。
测量
CPU 核算、延迟分布、尾延迟分析、受控基准，以及让别人可以检查结论的原始资料。
部分开源项目
围绕可测量瓶颈构建的系统
这些项目并不属于同一个行业。每个项目都从 CPU、内存、存储或延迟中的具体成本出发， 并把证据作为软件的一部分。
数据结构与传输
Goblin Core
问题 Redis 兼容操作和进程间消息在每次请求中都要承担内存布局、解析和传输成本。
工作 紧凑 C++23 数据结构；RESP 与 SBE 可运行在共享内存环、单边 RDMA、libfabric/EFA、XLIO、Unix 套接字和 TCP 上。
测量 在 Threadripper PRO 5995WX 的相邻绑定核心上，通过 SBE 共享内存环完成一次紧凑 HSET 或 ZADD 请求/响应约需 220 ns。
意义 它既是一台有用的服务器，也是研究内存流量、协议开销和网络路径的实验室。
大对象存储
Goblin Store
问题 网络还未接近大对象尾部时，就把每个字节留在 RAM 中，会浪费昂贵内存。
工作 Memcached 兼容服务器把对象头部保存在锁定内存中，再从 SSD 或 HDD 异步流式读取后续字节。
证据 公开比较包含 Memcached 和 extstore，并给出工作负载、延迟、内存和存储成本上下文。
SIMD 序列算法
stride-align
问题 比对和距离算法拥有昂贵内循环，而且不同 CPU 的指令集差异巨大。
工作 面向 C++ 与 Python 的 Smith-Waterman、Needleman-Wunsch、编辑距离、语音编码和时间序列距离。
证据 基准公开后端、评分、位宽、工作负载和 CPU 上下文，而不是给出一个万能加速比。
流式分析
RTTA
问题 增量指标和在线模型不应在每个事件到来时重建数组或支付 dataframe 开销。
工作 319 种公开因果算法，共用一致的 C++23 与 Python 流式 API。
测量 每次公开运行覆盖 247 种算法；三个逐 CPU 中位数的平均值为：纯状态推进 57.7 ns，返回 Python 结果 77.4 ns。
LoongArch 优化
DragonArray
问题 当上游软件停留在通用代码或较窄向量扩展时，有用的硬件也会表现缓慢。
工作 可安装的 LoongArch 软件包、NumPy LASX、SIMD 超越函数和 BLAKE3 LoongArch 移植。
证据 补丁与基准一起发布，让架构支持成为用户可以运行的东西，而不是幻灯片。
小型状态估计
fast-kalman
问题 小型状态空间模型不应该承担动态矩阵或逐次 Python 调用的高额开销。
工作 固定尺寸 C++23 Kalman 变体、直接 Python 绑定，以及支持不规则时间与观测方差的批量更新。
测量 公开的二状态、单观测线性批量案例在文档所述机器上每个测量值约需 43 ns。
外部排序
bsort
问题 当定长记录数据集大于 RAM 时，局部性和缓存行为本身就成为算法。
工作 面向局部访问、可预测记录和 LRU 友好行为设计的 C++ 与 Python 外部排序器。
历史 这个实验后来成为一家创业公司的技术基础，并继续以开源形式提供。
更多系统工程
实验、移植和实用工具
有些工作最终成为服务器或库，有些工作只为回答一个狭窄的系统问题。 只要实现和证据有用，它们都应该出现在这里。
解释器内部机制
CPython SIMD
面向编解码器、文本、字节、JSON、CSV、URL 和哈希表的运行时 SIMD 实验。数值计算
NumPy LASX
面向 Loongson 系统的 256 位 LASX 概念验证移植。恶劣网络
mosh 补丁
Agent、套接字、SOCKS、X11 和流转发，以及采用 FEC 的大文件传输。数据包路径分析
Latency Lab
让抓包数据通过速率、分帧、排队和压缩模型，并输出完整延迟分布。增量图搜索
negcycle
在单个报价变化后精确分析货币循环的 SIMD Bellman-Ford 路径。开发中
Goblin Cannon
长距离调制解调器设计，目前只在单元测试环境中验证，不宣称实地结果。采购与分类
搜索工具
NAICS 与 CPV 语义代码查找器。小实验
实用玩具
Sloppy Resume、R820 笔记和 Bluesky Pulse。这些工程有其来路
为什么是 Adam
我从 1989 年开始构建生产软件：曾在 Quantlab 和 Massive.com 从事量化与行情系统， 在 S&P Global 处理大规模金融数据，也在 Google 和 Amazon 从事大规模工程。
开源工作把这条路线搬到公众面前。我构建实现、基准工具和解释结果所需的证据， 说明什么变好了、什么没有，以及原因是什么。
性能工程不是一袋技巧。它要求对完整系统认真记账，然后改变真正拥有成本的那一层。
Goblin Reactor
把棘手的系统问题带给我
我用开放系统证明能力。Goblin Reactor 把这些能力带进客户系统：应用运行时、 数据库、内存、存储、网络、原生代码和生产行为。
告诉我哪里慢- 电子邮件
f"{given_name.lower()}.{family_name.lower()}@gmail.com"- 电话
f'{2**8}-{2*3**2*37}-{13*101}'- GitHub
- github.com/adamdeprince
- 开发笔记
- adamdeprince.com/zh-CN/blog