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Godot 4.0 Beta 1 已发布

Godot 4.0 版本的第一个 beta 版本现已发布并可供下载,这意味着 Godot 4.0 的功能集已冻结,剩下的是修复错误和优化性能。 一些新功能: 渲染 在过去的几年里, Godot 渲染被彻底改造,现在默认以 Vulkan 为目标,同时考虑了未来对 Direct3D 12 和其他渲染 API 的支持。 此外,Godot还创建了一个基于 OpenGL 的兼容性渲染器,对那些不支持 Vulkan 或其他现代 GPU API 的旧设备和低端设备进行支持。 新的渲染效果 体积雾首次出现在 Godot 4 中,体积雾效果使用了时间重投影,在逼真的外观和性能之间取得了平衡。可以全局配置效果,或使用 FogVolume 节点定义特定区域。甚至可以通过编写在 FogVolume 节点上运行的自定义着色器来创建复杂的动态效果。 对于其他大气效果,Godot 4.0 引入了天空着色器,允许用户创建实时更新的动态天空(包括反射)。有关更多信息,请参阅介绍天空着色器的文章。 重写全局光照渲染器 在新版本中,GIProbe 已经被 VoxelGI node 所取代,这是一个适合中小型环境的实时解决方...

每日一博 | 高性能 Java 计算服务的性能调优实战

作者:vivo 互联网服务器团队- Chen Dongxing、Li Haoxuan、Chen Jinxia 随着业务的日渐复杂,性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课。性能优化从何着手?如何从问题表象定位到性能瓶颈?如何验证优化措施是否有效?本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践,希望给大家提供一些借鉴和参考。 一、背景介绍 在 Push 推荐中,线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件,之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送。服务由 Java 开发,CPU 密集计算型。 随着业务的不断发展,请求并发及模型计算量越来越大,导致工程上遇到了性能瓶颈,Kafka 消费出现严重的积压现象,无法及时完成目标用户的分发,业务增长诉求得不到满足,故亟需进行性能专项优化。 二、优化衡量指标和思路 我们的性能衡量指标是吞吐量 TPS ,由经典公式TPS = 并发数 / 平均响应时间RT 可以知道,若需提高 TPS,可以有 2 种方式: 提高并发数,比如提升单机的并行线程数,或者横向扩容机器数; 降低平均响应时间 RT,包括应用线程(业务逻辑)执行时间,以及 JVM 本...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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