那当然是换用 goto 啦

隔壁还有个 NIO 的，你们能不能一个一个来，V 站 Trending 都快不够用了 ...

遇到过，拆拆装装莫名其妙就好了。猜测可能是接触不良或者 CPU 散热问题。

巧了，今早 Mac 刚打开就死了，桌面是好的，但是里面的窗口不能用，切换到任何一个窗口都转彩虹球并且不响应任何事件。

我还想问为啥任务只能在手机端看呢 ...

我的梦想是成为一名带文豪，最好能写出《嘉然小姐的狗》一样的传世名作

@jfcherng 是，但是还是不如 array_fill 快

@Features 占用区别不大，implode 之前一共也就占 3G ，implode 又吃掉 2G

你这个把 array 的空间在一开始用 array_fill 就分配好可以快不少
虽然这样还是要花上很长时间分配（很可能比后面的 loop 还长），可能是一堆 page fault 导致的。

另外建议把 implode 和写入分开算时间，写入阶段在同样的机器上能差出一两秒

既然没有办法获知真正的具体实现细节（当然现在有一些开源 CPU 代码可以看），那要想更好的理解 spec （不管是一个特定架构的还是不限于特定架构或平台的，general 的 memory ordering 的 idea ）只能建立一个尽可能细致的思维模型来逼近真正的实现，这个模型并不需要与实现相同，它只需要能够自洽地解释“spec 为什么会这么写”的问题就行了。也就是说楼主想要的其实正是 spec 所 “imply” 的那部分。

就特定硬件的实现细节来说，国外也有一些人在做比这个更细节的事，从猜测 die shot ，测量 OoO 结构参数，到研究 microcode 和未公开的接口和优化。甚至还有人翻各种专利加一堆 microbenchmark 凑出来一个 350 页的 M1 分析。猜出来的东西真能和实现对上么？不一定。但是这不重要，有总比没有好。

@dahakawang 楼主问的是“多核 CPU”中 memory ordering 问题的成因，也就是问的就是实现层次的东西。文章并没有特指是哪一个 CPU 。也并没有“假想”“一个”架构，而是在前半部分通过“假想”了“若干”个架构，讲 memory ordering 问题是怎么出现的，后半部分从内存模型的层面（这就不是实现层面了）分析了从 Alpha 到 x86 等若干实际存在的架构，基本套路讲明白了。
要是真就只看一个特定架构的话那倒简单了，直接看 spec 就可以。但是 spec 只是 spec ，不会给你讲什么缓存啊 MESI 啊，根本就没必要关心究竟是怎么执行的，现在重新看一下主题中最后一句话，楼主这个问题的意义在哪里？

去把《 Memory Barriers: a Hardware View for Software Hackers 》这篇文章看一遍

炒股实盘亏了的话就先格局着，然后模拟仓开他个几百万“消费”一下

我也有类似的需求，比如说表情包管理，我存了以 GB 为单位的表情包，光熊猫头可能就有好几千个，远远超过了任何 IM 所支持的上限，并且根本没法索引。
比如我碰到了这么一个表情：
https://i4.hoopchina.com.cn/hupuapp/bbs/201499495486058/thread_201499495486058_20191027002530_s_30528_w_300_h_450_51958.jpg?x-oss-process=image/resize,w_365
我希望能加到统一的表情数据库里，OCR 出文字供搜索，然后 AI “人”脸识别出“熊猫头”打个 tag 。

再比如，各大平台多少都有个“收藏”功能，视频平台有，音乐平台有，购物平台有，连 GitHub 和 V 站都有。现在有一种我正在学习的技术 X ，我在 YouTube 上收藏了一些相关的 talk ，在手机里面找了几集相关的 Podcast ，豆瓣上有几本书，GitHub 上也有相关的仓库，甚至 V 站也可以收藏相关的主题。现在问题来了，问你“如何学习 X”，我得挨个去翻一遍 ... 更糟糕的是，这些平台的“收藏”功能通常都很简陋，连搜索的功能都不一定有，别说什么正则查找 /结构化查找，标签，归类，数据迁移了。所以现在这些功能我都基本不用的。

我还有个生词表，每个单词可能有多个例句，都是平常遇到摘下来的。我不记意思，就看例句记用法。但是就这么简单一个模式也有细节上的问题：同一个例句可能会出现多个生词，我是要在每个生词后面冗余存储一遍这个例句么？我现在想给例句加上来源又怎么办呢？

这些都不是简单的“note”能解决的，也不在通常意义的“PIM”范围之内。

我觉得“多端同步”，至少在目前的条件下，对个人使用是个累赘。所有 2C 的支持“多端同步”的软件基本都希望把这个过程尽量隐藏起来，结果是我已经不止一次遇到“一开始有个项目 A => 在设备 α 上编辑成 A1 => 在设备 β 上，同步完成之前编辑成 A2 => 过两天发现最后给我同步的结果是 A1 或 A2 ，另一份丢失了”这种情况了。所以我压根不打算做同步，就一份数据放服务器上，连不上就不能改。

Chrome 的 Web Inspector 里面有一个 Memory Tab ，可以分析内存占用。

试了一下：
const l = 1000000, data = {}
for (let i = 0; i < l; i++) data[i.toString().padStart(36, '0')] = Date.now()+i;

key 约占 48MB ，也就是说一个 string 48 字节，value 占 12MB ，一个 number 12 字节，再加上外面约 25MB ，一个键值对应该是 24 字节差不多

@moonjourney 没有想到第一居然是 nix

幻影坦克警告

@weyou 是因为大多数数都不是素数，所以外层循环的几乎每个 iteration ，内层循环都要跑大约 sqrt(c) 次，外层循环占得可能不到 1%。