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Optimiser Java natif du Cloud, 2e édition
book

Optimiser Java natif du Cloud, 2e édition

by Benjamin J. Evans, James Gough
March 2025
Intermediate to advanced
496 pages
14h 57m
French
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Optimiser Java natif du Cloud, 2e édition

Chapitre 13. Techniques de performance simultanée

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Dans l'histoire de l'informatique jusqu'à aujourd'hui, les développeurs de logiciels ont généralement écrit le code dans un format séquentiel. Les langages de programmation et le matériel informatique ne permettaient généralement de traiter qu'une instruction à la fois. Dans de nombreuses situations, on bénéficiait de ce que l'on appelle le "free lunch", c'est-à-dire que les performances de l'application s'amélioraient avec l'achat du matériel le plus récent. L'augmentation du nombre de transistors disponibles sur une puce a permis de créer des processeurs de meilleure qualité et plus performants.

De nombreux lecteurs auront connu la situation où le déplacement du logiciel vers une boîte plus grande ou plus récente était la solution aux problèmes de capacité, plutôt que de payer le coût de l'étude des problèmes sous-jacents ou d'envisager un paradigme de programmation différent.

La loi de Moore a d'abord prédit que le nombre de transistors sur une puce doublerait environ chaque année. Plus tard, l'estimation a été affinée à tous les 18 mois. La loi de Moore a tenu bon pendant une cinquantaine d'années, mais elle a commencé à s'essouffler. L'élan dont nous avons bénéficié pendant plus de 50 ans est de plus en plus difficile à maintenir.

L'impact de l'essoufflement de la technologie est illustré par la ...

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