1樓：洪春濤
感覺你做壓力測試的時候已經把記憶體頻寬撐滿了。一次請求查5000個指紋，每個指紋帶5000首歌的倒排表，那就是25M，每首歌8個位元組的話就是200MB。對這200MB進行排序的話，假設需要讀取3倍資料量，那就是600MB。
讀完再對每首歌進行一次匹配，估計又用掉600MB左右，於是每個請求需要1~2GB的記憶體頻寬，10次請求就是20GB，這已經接近記憶體頻寬的極限了。
即使上面的估計有誤差，那也就是三五倍的差別，數量級應該是沒錯的，所以再怎麼優化也就是10 QPS到50 QPS的差距了。。。
單執行緒的時候3個請求每秒，20執行緒的時候變到0.5個每秒，很可能就是因為記憶體頻寬已經滿了，於是每個請求都需要等待更長的時間才能完成
2樓：
這種問題光說演算法不行的，效能問題這種東西，有很可能是乙個很小的問題就會引起效能下降。理論上如果請求都是讀請求而且讀請求之間沒有鎖的話，效能不會下降這麼多。感覺最大的可能就是請求之間有共享資源需要加鎖，如果是讀寫請求，很有可能false sharing，可以通過工具對比單執行緒與多CPU cache的命中率
如果是numa架構，可以嘗試執行緒跑在在固定的cpu上，盡量訪問local memory,減少remote memory的訪問
3樓：Metre
指紋庫是否提前讀取於記憶體當中否則在檢索的時候是否存在IO操作
如果是的話這塊將消耗大量的時間幾千個指紋 20個執行緒....
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