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我越来越清晰地认识到,Codex 正是这样的前沿。通过将 Astral 的工具与专业经验带入 OpenAI,我们将能更好地推动其发展。加入 Codex 团队后,我们将继续建设开源工具,探索它们与 Codex 更无缝的协作方式,并拓展视野,更深入地思考软件开发的未来。

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与此同时,如今,我们在这条道路上迈出了新的一步:我们已达成协议,即将加入 OpenAI,成为 Codex 团队的一部分。

从长远视角审视,扫描卡表是一项高效操作,通常可以在 GC 停顿的时间窗口内完成。然而,在对象分配非常频繁的环境中,卡表可能会变得太大,无法在 G1 停顿时间目标的持续时间内完成扫描。为了避免这种情况,G1 通过单独的优化器线程在后台优化卡表。这种方法只有在以线程安全的方式更新卡表时才能奏效,而目前这是通过同步优化器线程和应用程序线程来实现的。可以说,这导致了更复杂、更慢的写屏障代码。,这一点在博客中也有详细论述

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