etcd在许多分布式系统中得到了广泛的应用。例如，Kubernetes使用etcd作为分类账，在集群中存储各种元信息。本文首先介绍优化的背景。然后介绍etcd内部存储的工作机制和具体的优化实现。...这个自由页池在boltDB中称为freelist。图2给出了一个boltDB页元数据的示例。 ?...在我们的优化中，使用集（set）来组织大小相同的连续页，然后使用哈希算法将不同的页大小映射到不同的集。请参见下面新freelist结构中的freemaps数据结构。...我们也使用哈希算法对其进行优化。新方法使用了两个新的数据结构，forwardMap和backwardMap，在代码上面的注释中提供了解释。...结论 新的优化方法降低了etcd中的时间复杂度，内部自由列表分配算法从O（n）到O（1），页释放算法从O（nlgn）到O（1），解决了etcd在大数据库规模下的性能问题。
写在开头： 微前端似乎是最近一个很火的话题，我们也即将使用在生产环境中，接下来会更新一系列微前端源码分析、手写微前端文章 ---- 废话不多说，直接参考目前的微前端框架注册子应用模块代码 下面代码，我指定的...[scripts.length - 1], scripts, proxy, { fetch: fetch, strictGlobal: strictGlobal..., scripts, proxy, { fetch: fetch, strictGlobal: strictGlobal });...其实就是对这个子应用的dom模版（字符串格式）进行一个数据拼装，其实也不是很复杂，由于时间关系，可以自己看看过程，重点看结果 这里的思想，是redux的中间件源码思想，将数据进行了一层包装，高可用使用...match.match(SCRIPT_ASYNC_REGEX); scripts.push(asyncScript ?
在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...NameNode 或 Checkpoint 节点二级 NameNode（Secondary NameNode）或 Checkpoint 节点定期从 NameNode 获取编辑日志并合并到文件系统镜像中，...优化文件系统结构减少小文件数量：小文件会占用大量的元数据空间。可以通过合并小文件或使用 SequenceFile、Parquet 等格式来减少小文件的数量。...这不仅提高了系统的可靠性，还可以通过负载均衡进一步优化元数据管理。8. 监控和调优定期监控 NameNode 的性能指标，如内存使用情况、CPU 使用率、网络带宽等。
数据存储与管理能力– 支持 PB 级数据存储，满足医院和研究机构长期保存数据的需求。– 通过分布式存储，优化访问速度，降低数据延迟。2....精准医疗与基因分析– GBase8C 的大规模并行计算能力支持基因组学数据的分析，为癌症等疾病的个性化治疗提供了数据支持。四、优化实践1....针对高并发场景的优化– 在 GBase 数据库中开启读写分离机制，提高并发查询的性能。2. 建立多层索引体系– 对病历号、药品名称等常用查询字段建立复合索引，提升查询效率。3....数据分片策略– 根据科室分片存储数据，保障科室间数据隔离，提高系统性能。五、未来展望1. 引入人工智能– 结合 AI 算法，提升医疗数据分析能力，例如自动识别 CT 影像中的病变区域。2....加强跨机构数据共享– 在 GBase8C 中引入区块链技术，实现数据共享的同时确保数据安全。3. 推动全球化医疗合作– 支持国际医疗研究数据的整合与分析，助力全球抗击疫情。
同样一段代码，在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。...在 SwiftUI 视图的生命周期研究[3] 一文中，我对 List 如何对子视图的显示进行优化做了一定的介绍。...但一旦为这些子视图添加了 id 修饰符，这些视图将无法享受到 List 提供的优化能力 （ List 只会对 ForEach 中的内容进行优化）。...使用了 id 修饰符相当于将这些视图从 ForEach 中拆分出来，因此丧失了优化条件。 总之，当前在数据量较大的情况下，应避免在 List 中对 ForEach 的子视图使用 id 修饰符。...由于 id 修饰符并非惰性修饰符（ Inert modifier ），因此我们无法在 ForEach 中仅为列表的头尾数据使用 id 修饰符。
遇到粉丝问这样的问题，如何加载矢量集合中的点数据在map地图中，其实这是一个非常简单的问题。首先我们要先有一个矢量集合，其次我们就直接用Map.addlayer就OK了。...本次我asset中没有矢量集合点，所以我利用随机点生成一些点，作为我的矢量集合。...110.0039917765587, 40.134503279488], [-110.0039917765587, 41.45685505178655]]], null, false); // 设置数据时间...numPixels: 1000, geometries: true}) //这里主要是为了让大家看清楚我展示确实是矢量集合 var xx = ee.FeatureCollection(values) //加载点数据
在现代 Web 应用程序中，数据访问在性能方面起着至关重要的作用。...在本文中，我们将探讨在 EF Core 中优化查询的关键策略，以确保应用程序平稳运行。 为什么查询优化很重要 在深入研究优化技术之前，必须了解为什么优化查询至关重要。...优化 EF Core 查询的关键策略 将 AsNoTracking 用于只读查询 默认情况下，EF Core 会跟踪从数据库中检索到的实体，这在内存和 CPU 方面可能会很昂贵。...使用 Indexes 和 Include 语句 进行优化确保您的查询有效地利用索引。此外，用于在单个查询而不是多个查询中加载相关数据。...优化 EF Core 中的查询对于构建高性能 .NET 应用程序至关重要。通过使用禁用更改跟踪、编译查询、提前筛选数据和利用投影等技术，您可以显著提高应用程序的性能。
PWA 现状 PWA 由 Google 于 2016 年提出，于 2017 年正式技术落地，并在 2018 年迎来重大突破，全球顶级的浏览器厂商，Google、Microsoft、Apple 已经全数宣布支持...目前的数据统计显示移动端之下，PWA并没有太多市场，在我们移动端上3G、4G到现在5G一个百兆的APP可以被很快的下，除了坐飞机，我们的手机基本不会有离线的时候。...在全球信息化的过程中，我们的公司也在不断信息化的过程。各种常用的工具软件会变成必备的一环，从而被集成到Web应用中。比如在线Excel，在线报表设计，在线word等。...仅拿在线Excel来说，协同编辑这一方面的难点包括不仅限于：多人冲突处理、版本数据更新、房间管理、富文本处理、复制黏贴处理等等。...中可以看到，资源都是通过ServiceWorker缓存获取 以上便是借助PWA技术让SpreadJS在线表格编辑器变成桌面编辑器的操作步骤，大家在熟练掌握并使用 PWA 架构及其相关技术后，便可以试着用它来构建更具高可用的现代化
分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。...在分区对象中，可以只对单独分区进行数据加载、数据备份、数据恢复以及索引重建等操作，而不必对整个对象进行操作。 这对于一个非常巨大的表是非常有用的，通常来讲，一个分区的操作不会妨碍另外分区数据的处理。...在某些时候分区让查询可以更快，因为Oracle有一个分区裁剪功能，只对需要处理的分区进行扫描，这样扫描的数据块会大大的减少，使查询效率提高 分区更利于数据维护， 可以只对单独分区进行备份、恢复，这样就可以大大的缩短数据备份...在实际应用中，按照时间字段来换分分区，具有非常重大的意义。...比如在下面的例子中，我们给数据表SALE_DATA在时间字段sales_date上按照每个月一个分区的方式来创建一个范围分区： 这里写代码片 ---- 哈希分区（Hash Partition） ----
传统的数据压缩方法在处理视觉数据时，往往难以平衡压缩率和视觉质量。近年来，随着深度学习等人工智能技术的发展，压缩感知技术开始在视觉数据存储优化中发挥重要作用。II....压缩数据：这些测量值被编码和存储，由于稀疏性，所需的存储空间大大减少。重建：在解码端，通过解决一个优化问题来重建原始图像，该问题的目标是最小化图像与测量值之间的差异，同时保持表示的稀疏性。...通过训练一个模型来学习数据的稀疏编码，然后在编码的基础上进行量化和编码，从而实现压缩。在解码过程中，通过重建步骤恢复出接近原始质量的数据。...在这些场景中，压缩算法需要在极短的时间内完成数据处理，以避免引入过多的延迟。为了满足实时压缩的需求，可以采取以下措施：算法优化：选择或设计计算复杂度低的压缩算法，减少不必要的计算步骤。...compressor.compile(optimizer='adam', loss='mse')compressor.fit(train_images, train_images, epochs=10)视觉数据压缩感知技术在存储优化中的应用前景广阔
引言随着企业数字化转型的加速，大数据仓库的建设成为提升业务分析能力的关键环节。GBase 数据库作为高性能大数据解决方案，凭借其卓越的存储与计算能力，在企业数据仓库中扮演着核心角色。...一、GBase 数据库在大数据仓库中的优势GBase 数据库以列存储架构为基础，针对分析型场景进行了深度优化，主要具有以下特点：1. 高性能查询：通过列式存储和智能分区技术，显著提高查询效率。2....高效数据加载：提供 gloader 工具和批量导入接口，适合处理海量数据。4. 跨平台支持：支持多种开发语言和工具，便于集成到企业 IT 系统中。...数据存储：将结构化和半结构化数据存储到 GBase 数据库中。4. 数据分析：利用 BI 工具或自定义 SQL 进行深度分析。...• 支持断点续传，适合大规模数据导入。2. 分区与索引在数据仓库中，合理的分区和索引设计能极大提升查询性能。
本文将详细探讨 GBase 数据库在分布式查询场景中的优化技术与实现方式，并结合示例代码说明其应用。二、GBase 数据库在分布式查询中的架构优势1....• 高效聚合：通过分步聚合减少网络数据传输量。三、分布式查询优化技术1. 分区设计在创建分布式表时，合理的分区设计是性能优化的关键。...• 通过调整索引或查询语句优化代价最高的步骤。四、GBase 分布式查询的技术实现以下示例展示了 GBase 分布式查询在 Python 中的实现方式。1....order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'GROUP BY customer_idORDER BY total_sales DESC;六、总结GBase 数据库在分布式查询中的优势...通过合理的分区设计、索引优化和执行计划分析，用户可以显著提升查询性能。在实际应用中，结合代码实现和配置调优，可以充分发挥 GBase 数据库的潜能，为业务需求提供强有力的支持。
还记得在loadApp中执行了这一行代码： ” const { template, execScripts, assetPublicPath } = await importEntry(entry, importEntryOpts...: string }如果类型为string，importEntry将会调用importHTML执行相关逻辑，否则，就会加载styles、scripts所对应的资源并嵌入到字符串html中，注意这里是字符串...“这里简单提一下，embedHTMLCache[url] || (embedHTMLCache[url] = fetch(url)这种使用缓存和给缓存赋值的方式，在日常开发中可以借鉴。...return tplResult; } 从上面代码中可以看出，在将相应的标签被替换成占位符后，最终返回了一个tplResult对象。...该对象中的scripts、styles都是是数组，保存的是一个个链接，也就是被占位符替换的标签原有的href对应的值。
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....重新分区（Repartitioning）通过重新分区可以将数据均匀分布到各个分区中。可以使用 repartition 或 coalesce 方法来调整分区数量。...局部聚合（Local Aggregation）在进行全局聚合之前，先进行局部聚合，可以减少数据传输量。...使用盐值（Salting）在 key 上添加随机值（盐值），以分散热点 key 的负载。...预聚合（Pre-Aggregation）在数据倾斜发生之前，先进行预聚合，减少后续操作的数据量。
拉取 HTML 并处理在 importHTML 函数中，通过 fetch 获取到 url 对应的全部内容（即示例中 index.html 全部内容的字符串）调用fetch请求html资源（注意，不是js...、css资源）；调用processTpl处理资源；调用getEmbedHTML对processTpl处理后的资源中链接的远程js、css资源取到本地并嵌入到html中从返回的结果中解析出以下内容：（解析过程在...(url)这种使用缓存和给缓存赋值的方式，在日常开发中可以借鉴。...,styles,entry: entry || scripts[scripts.length - 1],};// 这里省略一些代码...return tplResult;}从上面代码中可以看出，在将相应的标签被替换成占位符后...Dynamic Style 模式： 该模式的主要原理是通过 Fetch 加载 entry 后，动态把 entry 中访问到的 Link，style 打上标签并加载到主应用中，在卸载时移除所有的标签。
在互联网技术飞速更新的今天，前端性能的优化已经成为决定用户体验优劣的核心环节。...本文旨在深入剖析JavaScript在前端缓存策略中的应用，旨在为开发者提供更为实际和详尽的指导，帮助他们更精准地把握并运用这些策略，以优化网站性能。.../main.js' ]); }) );});self.addEventListener('fetch', event => { event.respondWith( caches.match.../SessionStorage缓存策略LocalStorage和SessionStorage提供了在浏览器中存储数据的能力，适合缓存非敏感数据。...综合缓存策略在实际应用中，通常会结合多种缓存策略来实现最优的性能优化，对于不同场景应用不同的缓存搭配，例如下方几种对于不经常变化的静态资源，使用强缓存。对于经常变化的内容，使用协商缓存。
由于本文侧重点在“数据思维”，所以这里只是简述优化方案细节。 针对FMP，我们尝试了SSR、JS拆包、调用链优化等等。如下图FMP的趋势，在灰度测试结束后可以看到有明显的降低。...针对BFF的预加载方案，在灰度测试过程中，下面的自采TTI指标住逐步下降。...针对本次优化，在几个自采指标上看到明显的正向变化，但和我们对标的大住宿的酒店列表相比，几个lighthouse指标还有明显的差距，于是我们定义下次迭代的优化目标：对齐大住宿的FCP评分达到75分以上。...我们在分析过程中，最痛苦的往往就是突然发现缺失埋点或者数据错误。另外，有些数据源自非自己领域可控的范畴，比如CDN访问日志、上面说的lighthouse评分之类，我们还需要花时间去定制脚本去采集。...借用经济学中的一种说法，它的边际收益很高。所以如果认同数据的价值，那在一个体系内，完全可以自上而下地驱动做一些初期的技术投入和数据建设。
优化 CSS Spirite 不要在 HTML 中缩放图像——须权衡 favicon.ico要小而且可缓存 保持单个内容小于25K 打包组件成复合文本 如对 雅虎军规 的具体细则内容不是很了解，可自行去各搜索引擎搜索...Service Worker 可以使你的应用先访问本地缓存资源，所以在离线状态时，在没有通过网络接收到更多的数据前，仍可以提供基本的功能（一般称之为 Offline First）。...self.addEventListener('fetch', function(event) { event.respondWith( caches.match(event.request)...： self.addEventListener('fetch', function(event) { event.respondWith( caches.match(event.request...(event.request); } ) ); }); 上面的代码里我们定义了 fetch 事件，在 event.respondWith 里，我们传入了一个由 caches.match
使用时，通过传入特定的 正则表达式，筛选出需要缓存的静态 JS、CSS 文件，在 HTML 页面中注入一段代码。...中即可（注入时需考虑顺序问题） 优化思路 流程图.jpeg 方案二 // cache const OFFLINE_SUFFIX = '?...fetch 方法的监听，当 fetch 请求失败时，自动使用 CacheStorage 中的缓存进行返回 当用户再次进行联网时，更新缓存中储存的信息。...该方案与 Google Workbox 中某种策略方案类似 如果想了解其他前端性能优化方案，可以参考我另一篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/uly9sDgcUnuHdkfuEiUSXg...优化结果 image.png
作为 .NET 开发人员，有效管理大型数据集非常重要。获取不必要的数据会增加内存使用量并降低性能。为避免这种情况，我们可以创建处理筛选、分页、排序和将数据投影到特定格式的方法。...在本文中，我将向您展示如何在 .NET 中实现高效的查询系统。...介绍 在本文中，我将展示如何使用以下关键工具和技术在 .NET 中优化 API 性能： LINQ Dynamic Core，用于根据用户输入进行动态排序和筛选。...这些工具有助于确保高效的数据检索，减少内存使用并提高性能，即使对于大型数据集也是如此。 问题 获取大型数据集的所有数据可能会占用内存并降低系统速度。...通过使用 ，我们可以从延迟执行中受益，这意味着仅在需要时运行查询。此外，通过使用 ，我们可以只将必要的条件发送到查询，从而减少数据库的工作量。
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