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“节流函数”提高性能

为了绕开这个问题,需要使用定时器对此类处理函数进行节流。 函数节流背后的基本思想:某些代码不可以在没有间隔的情况下连续重复执行。 节流函数实现一般实现:1,定时器控制开关,2.定时清除定时器。

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使用 Ftrace 分析函数性能

本文的主要目的主要是利用ftrace来做新增代码的性能分析和优化,应用的主要场景如下: 我们在现有的代码中增加了一批新函数A_*()。 功能完成后,我们希望知道两个问题: Question 1、在运行过程中,新增的函数A_*()造成了多少的性能损失? vfs_*(),性能分析时我们可以先总体追踪一下这些函数的耗时,以及耗时在总体时间中的占比。 ,以及在函数结束时打印出了函数执行时间。 需要注意的是,上述的统计并没有呈现出函数的调用关系,所以它们的时长可能是相互包含的。另外因为任务切换的发生,数据中还记录了一些非追踪函数vfs_read()子函数以外的函数

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    怎样测试 JavaScript 的函数性能

    通过衡量执行某个函数所花费的时间,以“证明”某些实现比另一些实现更高效始终是一个很好的主意。这也是确保性能在进行一些修改后不受影响并找出瓶颈的好方法。 良好的性能有助于获得良好的用户体验。 在本文中,我将解释如何测量函数性能,以及如何从函数中获得结果。 如果你发现某些计算过于繁琐而无法在主线程上进行计算,则你甚至可以考虑将其放入服务或 Web Worker 中。 Perfomance.now 高性能API通过其函数 performance.now() 提供对 DOMHighResTimeStamp 的访问,该函数返回自页面加载时间(以毫秒为单位),精度最高为 5µs 但是对于我们的用例,只想测量单个函数性能,因此时间戳就足够了。 与 Date.now 有什么不同吗? 现在你可能会想,嘿,我也可以用 Date.now。 是的,你可以,但是有缺点。 我觉得很多前端开发人员普遍没有对性能进行足够的考虑,即使这对你的收入有直接的影响。

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    JavaScript网页性能优化(函数防抖与函数节流)

    防抖 :如果用户鼠标轻微晃动,在某一个元素上停留时间很短,则认为是用户误触发,则不执行本次事件处理函数 一句话总结:用户连续多次触发某个事件,则只执行最后一次 由于函数防抖 属于 前端中的 网页性能优化技术 ,因此初学者刚开始学习会有一些吃力,并且很多网站都没有做防抖处理(性能优化) 没有函数防抖的真实案例:http://www.elong.com/? * 影响 : 会触发一些本没有必要触发的事件,浪费代码性能 3. ,又调用了其他函数,尤其是操作了DOM (DOM操作耗性能且可能导致浏览器出现回流) ,不仅仅会降低整个网页的运行速度,甚至会造成浏览器卡死,崩溃。 代码执行频率,提高代码的性能 (2)不同点: 函数防抖:由用户需求决定 a.鼠标移入移出,用户快速移动鼠标,应该等用户结束后

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    React 函数式组件性能优化指南

    前言 目的 本文只介绍函数式组件特有的性能优化方式,类组件和函数式组件都有的不介绍,比如 key 的使用。另外本文不详细的介绍 API 的使用,后面也许会写,其实想用好 hooks 还是蛮难的。 但是在函数式组件里面没有声明周期也没有类,那如何来做性能优化呢? 由于每次调用 expensiveFn 所返回的值都一样,所以我们可以想办法将计算出来的值缓存起来,每次调用函数直接返回缓存的值,这样就可以做一些性能优化。 不过另外提醒两点 一、如果没有提供依赖项数组,useMemo 在每次渲染时都会计算新的值; 二、计算量如果很小的计算函数,也可以选择不使用 useMemo,因为这点优化并不会作为性能瓶颈的要点,反而可能使用错误还会引起一些性能问题 推荐文章 我这里只介绍了函数式组件的优化方式,更多的 React 优化技巧可以阅读下面的文章: 21 个 React 性能优化技巧[4] 浅谈 React 性能优化的方向[5] 后记 我是桃翁,一个爱思考的前端

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    React 函数式组件性能优化指南

    以下文章来源于前端桃园,作者桃翁 前言 目的 本文只介绍函数式组件特有的性能优化方式,类组件和函数式组件都有的不介绍,比如 key 的使用。 但是在函数式组件里面没有声明周期也没有类,那如何来做性能优化呢? 由于每次调用 expensiveFn 所返回的值都一样,所以我们可以想办法将计算出来的值缓存起来,每次调用函数直接返回缓存的值,这样就可以做一些性能优化。 不过另外提醒两点 一、如果没有提供依赖项数组,useMemo 在每次渲染时都会计算新的值; 二、计算量如果很小的计算函数,也可以选择不使用 useMemo,因为这点优化并不会作为性能瓶颈的要点,反而可能使用错误还会引起一些性能问题 推荐文章 我这里只介绍了函数式组件的优化方式,更多的 React 优化技巧可以阅读下面的文章: 21 个 React 性能优化技巧[4] 浅谈 React 性能优化的方向[5]

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    前端性能优化之:函数防抖与函数节流

    前言 函数防抖和函数节流是在前端性能优化中老生常谈的话题,也是各位前端的童鞋必须要掌握的性能优化手段。 今天胡哥为大家分享函数防抖和函数节流的相关原理以及具体实践场景,希望能够给各位小伙伴在工作中提供相应业务场景的解决方案。 一、函数防抖 概念: 如在窗口resize、input输入、textarea输入等操作时,为避免性能浪费,额外无意义执行相关函数处理,需检测用户是否已操作完毕。 规则: 未完成操作时不执行相关函数处理 用户完成操作后,执行相关函数处理 案例:百度搜索推荐-根据用户的输入推荐相关搜索建议 一般思路: 监听input的input事件,用户输入数据即立刻执行查询查询 性能优化方案: 判断用户是否已经输入完毕,输入完毕后执行搜索推荐。那如何判断用户是否已经输入完毕,约定如果用户在1000ms无新输入时,则视为输入完毕。

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    php代码性能分析函数使用方法

    microtime() 函数返回当前 Unix 时间戳和微秒数,本函数以 "msec sec" 的格式返回一个字符串,其中 sec 是自 Unix 纪元(0:00:00 January 1, 1970 字符串的两部分都是以秒为单位返回的 memory_get_usage() 函数返回内存使用量,还可以有个参数,$real_usage,其值为布尔值。 如果未设置或者设置为 FALSE,将是 emalloc() 报告使用的内存量,单位为 byte(s),函数需要在Linux上运行。 memory_get_peak_usage() 函数返回内存使用峰值,函数需要在Linux上运行 getrusage() 返回CUP使用情况,函数需要在Linux上运行 使用方法 : /将可以将memory_get_usage()函数返回的byte为单位的内存使用量,转化为M为单位,本例子中没有用 function memory_usage() {    $memory =

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    PHP函数的实现原理及性能分析 .

    性能对比 函数名长度对性能的影响 测试方法 对名字长度为1、2、4、8、16的函数进行比较,测试比较它们每秒可执行次数,确定函数名长度对性能的影响 测试结果如下图 结果分析 从图上可以看出 ,函数名的长度对性能还是会有一定的影响。 内置函数和用户函数性能对比 测试方法 内置函数和用户函数性能对比,这里我们选取几个常用的函数,然后用php实现相同功能的函数进行一下性能对比。 这个从之前的函数实现分析中也容易得到论证,毕竟内置函数就是C实现的。 函数功能越复杂,c和php的性能差距越小 相对c来说,php函数调用的开销大很多,对于简单函数来说性能还是有一定影响。 内置php函数性能比用户函数高很多,尤其对于字符串类操作。 5. 类方法、普通函数、静态方法效率几乎相同,没有太大差异 6. 除去空函数调用的影响,内置函数和同样功能的C函数性能基本差不多。

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    Go 语言基础入门教程 —— 函数篇:递归函数性能优化

    递归函数的编写思路 很对编程语言都支持递归函数,所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数,从数学解题思路来说,递归就是把一个大问题拆分成多个小问题,再各个击破,在实际开发过程中,某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决 通过斐波那契数列求解做演示 下面我们就以递归函数的经典示例 —— 斐波那契数列为例,演示如何通过 Go 语言基于上述归纳的思路编写递归函数来打印斐波那契数列。 number of fibonacci sequence is %d\n", n, num) 上述代码的打印的结果是: The 5th number of fibonacci sequence is 3 函数执行时间与性能优化 递归函数是层层递归嵌套执行的,如果层级不深,比如上面调用示例这种,很快就会返回结果,但如果传入一个更大的序号,比如50,就会明显感觉到延迟,我们可以通过计算函数执行时间来做直观的对比: n1 := 5 就会两次重复计算,这一重复计算就是一次新的递归(从序号48递归到序号1),依次类推,大量的重复递归计算堆积,最终导致程序执行缓慢,我们可以对这个环节进行优化,通过缓存中间计算结果来避免重复计算,从而提升程序性能

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    部署基于 WebAssembly 的高性能 Serverless 云函数

    NaCl 与 WebAssembly 对执行环境要求复杂,但是执行性能与效率会比 Node.js 与 Python 高很多。 具体来说, WebAssembly 函数可以实现接近机器语言的性能。 与 NaCl 函数不同,WebAssembly 函数是跨平台的。 说明:WasmEdge 支持 AOT 编译,大幅提升了应用的性能,因此在这里,我们使用 WasmEdge AOT 编译器在 Docker 环境内生成的 grayscale.so 文件, app.post WasmEdge 可以作为一个 Docker 的替代,直接运行函数,而不是在 Docker 之中运行函数。从而大幅提高 Serverless 云函数性能,降低 infrastructure 的成本! 另外,虽然 Rust 非常适合写高性能的 Serverless 云函数,但 Rust 确实有着比较陡峭的学习路线,这对于 Serverless 开发者来说体验并不好。

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    函数调用太多了会有性能问题吗?

    所以我们得出结论2:每个c函数需要的CPU指令数是8个! 5 函数调用指令剖析 如果有同学和我一样好奇结论2中的每个c函数的CPU指令到底干了些啥,请和我一起来,否则请开启3倍速快进。 这是进入函数调用的两个CPU指令,每个指令大概含义如下: 指令1:mov $0x2,%edi是为了调用函数做准备,把参数放到寄存器中。 指令2:callq表示cpu开始执行func函数的代码段。 这6个指令是对应在函数内部执行,以及函数返回的操作。加上前面2个,这样在结论2中的每个函数8个CPU指令就都水落石出了。 所以增加函数调用后耗时并没有增加太多,除了函数调用本身开销不大的原因以外,还有一个原因就是函数调用让CPU的流水线并行技术得以施展,每周期处理的CPU指令数更多了。 6 PHP语言测试 很多同学又会问题,你用的是C语言进行测试,性能当然高了。 “我用的可是PHP,这可是脚本语言” “我用的可是Java,中间可还有一层虚拟机” “我用的可是...”

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    sum() 函数性能堪忧,列表降维有何良方?​

    也有的同学早已知道 sum() 的这个用法,还指出它的性能并不好,不建议使用。这是我不曾考虑到的问题,但又不得不认真对待。 是的,sum() 函数做列表降维有奇效,但它性能堪忧,并不是最好的选择。 因此,本文想继续探讨的话题是:(1)sum() 函数性能到底差多少,为什么会差?(2)既然 sum() 不是最好的列表降维方法,那是否有什么替代方案呢? 在另一个回答中,有人也做了 7 种方法的性能测试(巧合的是,所用的可视化库也是测试者自己开发的),在这几种方法中,functools.reduce 结合 lambda 函数,虽然写法不同,它的时间效率与 这就证实了两点:sum() 函数确实性能堪忧;它的执行效果实际是每个子列表逐一相加(concat)。 那么,问题来了,拖慢 sum() 函数性能的原因是啥呢? 我最后总结一下吧:sum() 函数采用的是非就地修改的相加方式,用作列表降维时,随着数据量增大,其性能将是二次方程式的剧增,所以说是性能堪忧;而 reduce 结合 iconcat 的方法,才是大数据量时的最佳方案

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    你的函数有多快?使用 performance 监控前端性能

    要比较两个函数哪个性能更好,一个直观且公平的方法就是计算两个函数分别执行完的时间。 良好的性能更容易好的用户体验,而好的用户体验更能留住用户。 本次分享,我们主要介绍如何计算函数性能。 然而,对于我们的用例,我们只想计算单个函数性能,因此时间戳就足够了。 performance.now() 和 Date.now一样吗? 你可能会想,嘿,我也可以使用Date.now来做? Performance.mark 和 Performance.measure 除了Performance.now函数外,还有一些函数可以让我们度量代码不同部分的时间,并将它们作为性能测试工具(如Webpagetest 多次运行该函数 假设你有一个函数,它的功是遍历一个数组,对数组的每个值进行一些计算,然后返回一个带有结果的数组。你想知道是forEach循环还是简单的for循环性能更好。

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    性能工具之Jmeter扩展函数及压测ActiveMQ实践

    简介 JMeter作为Apache的开源性能测试工具允许使用者对其进行二次开发扩展,比如用户可以扩展自定义的函数函数是可以在测试脚本中插入到任何Sampler或者测试元素中,可以封装一些功能,比如对用户名加解密函数或者得到一个自定义功能等 的扩展目录,编辑测试脚本,调用自定义函数 使用并查看自定义的函数是否正确 参考 参考JMeter官方API的AbstractFunction,它将指导我们创建自己的函数 &__7DDemoPlus函数, 拷贝自定义函数包文件到jmeter/lib/ext目录下 ? 重启Jmeter后打开函数助手,并生成并复制自定义函数表达式 ? 并使用BeanShell调用自定义函数,并检查结果 ? 我们可以看到控制台已经正确输出函数结果了 至此,我们的Jmeter扩展函数已经完成了,同学们是不是so easy。。。? 下面我们将进行性能压测,设置线程组,设置5个并发线程。定义并使用BeanShell调用自定义函数 ? 我们可以看到消费端已经接收到消息 ?

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    Java代码优化之,构造函数和Setter性能解析

    能使用构造函数一步到位的,就尽量使用构造函数,而不是使用一个个setter函数 能使用数组的,就使用数组。替代list,数组是真的快。 27.4% set(); //72.6% construct(); } } /** * 构造函数来给属性赋值 结果: 可以看到,还是构造函数牛x呀,还是他快,另外,上面的比例:72.6 : 27.4 = 33 :12.4 = 2.64 构造和set的时间比例是没有变化的。

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    Excel VBA解读(141): 自定义函数性能改进示例

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect Pedro想知道怎样加速他的自定义函数,该函数需要计算35040个单元格的结果,即单元格与未知长度值列之间的最小差异。 Pedro已完成此操作,以便这个用户定义函数可以动态调整到列P中的条目数。 这个函数运行速度慢的原因: 每次调用该函数时,它会在P列中找到最后一行和最大值,但这只需要做一次。 修改后的用户定义函数 为了解决这个用户定义函数的基本问题,将向它传递另外一个参数:对列P的整列引用。然后,该函数可以将区域调整为包含数据的最后一个单元格。 为了解决前两个使速度变慢的问题,该用户定义函数将被制作成数组公式自定义函数,返回35040结果的数组。 小结:通过一步步改进函数代码,加快函数的执行速度。

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    激活函数 | Squareplus性能比肩Softplus激活函数速度快6倍(附Pytorch实现)

    本文提出了Squareplus激活函数,这是一个类似softplus的激活函数,但只需要通过简单的代数运算来实现:加法、乘法和平方根。 11 Squareplus 激活函数是深度学习体系结构的核心组成部分。特定的非线性应用于神经网络的每一层,影响训练的动态和测试时间的准确性,是一个关键的工具,当设计体系结构的输出必须在一定范围内。 虽然Softplus是一个有效的工具,但它也有一些潜在的缺点: 高效计算并不简单,因为它需要求两个transcendental 函数的值 当x很大时,Softplus的简单实现在数值上是不稳定的(当x远大于 类似地,Softplus的导数是经典的logistic s型函数,Squareplus的导数是“Sigmoid”函数 (相应缩放和移动)。 类似于函数本身的缓慢渐近行为,当x<0时,Squareplus的梯度接近零比Softplus的梯度更慢。这个属性在实践中可能是有用的,因为“死亡”梯度通常是不受欢迎的,但这可能是依赖于任务的。

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