消息持久化：消息队列可以将消息持久化存储，确保在异常情况下不会丢失消息。 可靠性和扩展性：消息队列提供了高可靠性和可伸缩性，通过多个消费者处理大量的消息。...value 在列表头部插入一个或多个值 RPUSH key value 在列表尾部插入一个或多个值 LPOP key 弹出并返回列表头部的一个值...RPOP key 弹出并返回列表尾部的一个值 LRANGE key start stop 获取列表中指定范围内的所有值 LLEN key 获取列表的长度...支持多样化操作：List数据结构提供了丰富的操作方法，如插入、删除、获取范围等。 缺点： 消息队列的设计最重要的就是消息的防丢失问题。...不适合高并发场景：在高并发情况下，List方式可能存在性能问题，因为LPUSH和BRPOP是单线程操作，无法充分利用多核CPU的优势。 不适合多订阅者。
Buffer Pool LRU 算法 buffer pool 使用基于LRU算法的列表数据结构实现。当需要添加新的数据页，最近最少使用的数据页会淘汰，新的数据页会被插入到列表的中间。...中间插入策略会把列表当成两个子列表： 头部用于存储新的最新访问的数据页。...通常 LRU 算法按如下方式运行: buffer pool 总量的 3/8 会分配给旧列表。 列表的中间包括新列表的尾部和旧列表的头部。...当 InnoDB 读入一个新的数据页时，会先将其插入列表中间（旧列表的头部）。 旧的子列表数据访问会改变其数据特性，并将其移动到新的子列表头部（预读操作除外）。...随着数据库操作的执行，buffer pool 中未被访问的页数据会逐渐移动到列表的尾部，并淘汰。 通常情况下，被访问的数据会转移到新的子列表，这样就能在 buffer pool 中待更长的时间。
在处理实时数据流或需要在中间插入/删除元素的情况下，LinkedList可能更适合，因为它不需要元素的移动操作。 总之，选择ArrayList还是LinkedList取决于您的具体需求。...在处理实时数据流或需要在中间插入/删除元素的情况下，LinkedList可能更适合，因为它不需要元素的移动操作。...在实现队列、栈、双端队列等数据结构时，链表通常是更好的选择，因为它的插入和删除操作非常高效。 在处理实时数据流或需要在中间插入/删除元素的情况下，链表可能更适合，因为它不需要元素的移动操作。...特别是在列表的中间或开头插入/删除元素时，性能相对较差。 8.2.2 随机访问 LinkedList： 随机访问的时间复杂度为 O(n)，因为必须从头或尾开始遍历链表。...对随机访问的性能要求不高。 可以接受较大的内存占用。 使用 ArrayList 当： 需要频繁进行随机访问操作。 对插入和删除的性能要求不是很高。 有限制的内存资源。
1.3 vector 的缺点 头部和中间的插入、删除效率低：由于 vector 使用连续的内存块，因此在中间或头部插入或删除元素时，需要移动大量元素，时间复杂度为 O(n)。...3.4.2 中间或头部插入与删除 在 vector 中间或头部插入和删除元素时，需要将插入位置之后的所有元素向后移动，这样才能为新元素腾出空间。这使得这些操作的时间复杂度为 O(n)。...这可以极大地提高性能，尤其是在处理大型对象时。...// 初始化列表 这种方式非常方便，不需要手动调用 push_back() 来插入每个元素。...尾部插入和删除：尾部插入（push_back()）和尾部删除（pop_back()）的平均时间复杂度为 O(1)，但在某些情况下（如扩容时）插入操作的复杂度可能会暂时达到 O(n)。
实例方法 _asdict()：把具名元组以 collections.OrdereDict 的形式返回，可以利用它来把元组里的信息友好的展示出来 实例方法_replace()：修改对象属性 一般用法：...2、deque：双端队列，相当于可以在列表的尾部和头部进行插入和删除操作，比单纯的列表insert(0,val)效果要好 append()：尾部添加一个元素 appendleft()：头部添加一个元素...它通常比创建一个新字典和多次调用update()要快很多。 ? 对ChainMap中的元素进行操作都是对第一个映射中的元素进行操作。 该容器用的不多。...由于内置的dict类获得了记住插入顺序的能力（在 Python 3.7 中保证了这种新行为），它们变得不那么重要了。 一些与dict的不同仍然存在： 常规的 dict被设计为非常擅长映射操作。...跟踪插入顺序是次要的。 OrderedDict 旨在擅长重新排序操作。 空间效率、迭代速度和更新操作的性能是次要的。
优化策略：在能有效评估ArrayList数组初始值大小的情况下，指定其容量大小有助于性能提升，避免频繁的扩容。...在频繁的调用中，对性能会产生一定的影响。...在首尾插入元素，性能较高；在中间位置插入，性能较低。...linkBefore(element, node(index)); } //返回指定索引的元素，在首尾查找速度快，在中间位置查找速度较慢，需要遍历列表的一半元素。...for遍历随机访问对ArrayList性能较好，对LinkedList是灾难性的。
LinkedList在列表的开头和结尾插入和删除元素时提供了常数时间性能，但在访问列表中的特定位置时则提供了线性时间性能。...然而，LinkedList在中间位置进行插入和删除操作时性能更好，但如果主要用作队列或栈，ArrayDeque通常更快。...Map接口提供了一些特定于键值对的操作，如添加键值对、根据键获取值、删除键值对等。...此链接列表定义了迭代顺序，即按照将键-值对插入到映射中的顺序（插入顺序）或访问顺序进行迭代。因此，LinkedHashMap在迭代访问方面比HashMap更快，但需要更多的内存。...这种映射在需要基于对象身份进行映射的罕见情况下非常有用。 EnumMap： EnumMap是一个专为枚举类型设计的紧凑、高效的Map实现。在枚举类型的映射非常大或者需要特别快的性能时使用它是很合适的。
由于 LinkedList 基于链表，因此在插入或删除操作中，它表现得比 ArrayList 更高效，特别是在中间位置插入或删除元素时。...由于 LinkedList 在头部和尾部插入删除元素的性能较好，它适合用于 FIFO（先进先出）队列的场景。...有序数据存储：在需要保存元素顺序的场景中（如管理商品列表、用户数据等），ArrayList 是一个理想的选择。...不适用场景ArrayList 不适用场景：频繁插入和删除操作：在 ArrayList 中，插入或删除元素时，可能需要移动大量元素，性能较差。...缺点：插入和删除元素效率较低，特别是在中间位置插入或删除时，需要移动后续的元素。扩容时可能需要重新分配内存，性能可能出现波动。
字符串(Strings) ,一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容 列表(lists),简单的字符串列表，按照插入顺序排序。...LPUSH 插入一个新元素到列表头部，RPUSH插入一个新元素到列表的尾部。 有序列表(Sorted sets),每个字符串元素都关联一个score,里面的元素总是通过scored进行排序。...你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整....RDB 优缺点 优点： 保存某个时间点得数据集适合用于备份 文件紧凑,方便传输,适合用于灾难恢复 执行的过程中，分出子进程操作，不影响主流程，可以优化redis性能。...AOF 优缺点 优点： 可以选择多种不同的fsync策略 AOF文件是一种只进行追加的日志文件 Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写 缺点： 对于相同的数据集来说
目标 充分利用现代存储 SSD 的性能，在提供同样 API 的情况下，显著降低 LSMTree 的读写放大，以提高其性能。...对于无序的值数据，利用 SSD 并行随机读以加速读取速度。 使用独特的崩溃一致性和垃圾回收策略以高效的管理 Value 日志文件。 去除 WAL 并且不影响一致性，提升小数据流量的写入性能。...头部（head）只能进行追加操作，尾部（tail）进行垃圾回收。那么我们如何维持这个有效的中间数据区域呢？...对于数据插入的顺序性，由于当代文件系统（如 ext4，btrfs，xfs）等都保证追加的顺序性，即如果在 vLog 中顺序追加了数据条目 D1, D2, D3 … Dx, Dx+1, … 如果 Dx 在系统宕机时没有追加到...优化 1：vLog 缓存 对于密集型、小尺寸写入流量，如果用户每次调用 put(K, V)，就调用 write 源语，往 vLog 中追加一条数据条目，如此频繁 IO 会导致性能会很差，不能充分利用 SSD
插入和删除：ArrayList 在尾部插入和删除元素非常高效，时间复杂度为 O(1)。但是在中间或头部插入和删除元素需要移动大量元素，时间复杂度为 O(n)。...性能：Array 在访问元素时具有更好的性能，因为它是基于索引的数据结构。ArrayList 在添加和删除元素时具有更好的性能，特别是在列表的末尾，因为它可以动态调整大小。...每个元素（节点）都包含了对前一个元素和后一个元素的引用。 插入和删除：LinkedList 在链表头部和尾部插入和删除元素非常高效，时间复杂度为 O(1)。...在链表中间插入和删除元素需要先找到对应的位置，时间复杂度为 O(n)。...LinkedList 的插入和删除操作只需要改变节点的引用，所以在列表中间插入和删除元素的时间复杂度为 O(1)（前提是已经获取到了要插入位置的节点）。
在 Redis 中，可以对列表两端插入（push）和弹出（pop），还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。...在 Redis 中，可以对列表两端插入（push）和弹出（pop），还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。...当 Redis 服务器宕机时一定会丢失一部分数据，这对于很多业务都是没法接受的； 热 Key 性能问题：不论是用 Codis 还是 Twemproxy 这种集群方案，对某个队列的读写请求最终都会落到同一台...这样，性能就的得到了更大的提升。...3.2、将新值加入列表尾部 使用 RPUSH 命令将新值加入列表尾部： RPUSH list value [value2 ...] 将一个或多个值插入到列表尾部。
在这里说明一下测试的环境，尾部插入是在空表的基础上测试的，头部和中间位置插入是在已存在 100000 个元素的表上进行测试的。 ?...测试结论 ArrayList 的查找性能绝对是一流的，无论查询的是哪个位置的元素。 ArrayList 除了尾部插入的性能较好外（位置越靠后性能越好），其他位置性能就不如人意了。...LinkedList 在头尾查找、插入性能都是很棒的，但是在中间位置进行操作的话，性能就差很远了，而且跟 ArrayList 完全不是一个量级的。...在顺序表中间插入 or 删除元素需要把该元素之后的所有元素向前 or 向后移动。...// 直接在尾部添加元素 elementData[size++] = e; return true; } 可以看出，对ArrayList的尾部插入，直接插入即可，
这通常通过调用相应的内存释放函数（如C语言中的free()函数）来实现。...在某些情况下，可能还需要进行额外的清理工作，如关闭与顺序表相关的文件、释放其他相关资源等。 通过以上步骤，我们可以确保顺序表在不再使用时能够被正确地销毁，从而保持程序的内存安全和稳定运行。.../尾部删除是数据结构中常见的操作，它们分别涉及到对顺序表的首个元素和最后一个元素的移除。...在这种情况下，使用链表可能更为合适，因为链表在头部和尾部删除操作上的时间复杂度都是O(1)。...插值查找是对二分查找的一种改进，它根据目标元素在表中的大致位置，选择一个更接近于目标元素的中间元素进行比较，从而减少比较次数。
对于删除最后一个元素，因为不涉及存储空间大小的调整，则执行时间是恒定的。对于开头或者中间插入和擦除在时间上是线性的，因为可能要涉及到元素的移动。 deque是具有两端扩缩功能的序列容器。...性能比较 2.1 随机访问 由于vector是连续存储的，deque是分段连续存储，其随机访问需对map数组进行二次指针解引用（可以理解为：deque随机访问需要先去找到待访问元素在哪段连续存储空间...2.2 末尾插入/删除 前面我们说过，vector的存储是自动管理的，按需扩张收缩，vector通常占用多于静态数组的空间，因为要分配更多的内存以管理将来的增长，通常情况下vector在尾部插入元素的复杂度为...，这种情况下的插入在性能上是灾难级别的，因此，总的来说对于vector尾部插入的时间复杂度为**均摊常数 O(1) **。...deque的扩展方式是双向的，因此其可以根据插入位置距离头部或者尾部较近的距离成线性 O(n) ，因此，其性能略胜vector一丢丢。
，对比java 列表list、链表、queue、stack的差异 list线性存储，查询效率高O(1),插入、删除效率低O(n) 链表散落在内存中，查询效率低O(n)，插入、删除效率高O(1) queue...O(1) 计数器在每次向list中插入、删除时执行计数 因此调用len()时只打出计数器数值，不执行遍历操作 列表增加、插入元素 append(object) -> None 在尾部追加，返回None...list 连接操作，将两个列表连接起来 产生新的对象，原列表不变 本质上调用的是add()方法 * -> list 重复操作，将本列表元素重复n次，返回新的列表 注意: x=[[1,2,3]] y=x*...，并非数据，复制的三个元素实际指向的是同一个内存地址 简单对象不影响 列表删除元素 remove(value) -> None 从左至右查找第一个匹配value的值，移除该元素，返回None 修改原有对象...，不生成新对象 时间复杂度O(n),因为插入后可能会发生后续元素在内存中进行依次后移操作（列表在内存中连续顺序存储） pop([index]) -> item 不指定索引index，就从列表尾部弹出一个元素
今天这篇文章我们来聊一聊如何提升并优化ASP.NET Core应用程序的性能，本文的大部分内容来自翻译，当然中间穿插着自己的理解，希望对大家有所帮助！话不多说开始今天的主题吧！...谷歌，Bing，百度以及其他搜索引擎也更倾向于推荐优化后的，移动友好的以及响应速度更快的网站。...缓存内容有助于我们再次减少服务器调用，并帮助我们提高应用程序的性能。我们可以在客户端缓存、服务器端缓存或客户机/服务器端缓存等位置的任意点执行缓存。...始终检查长期运行的任务是否应该异步执行，而不影响其他进程。 您可以使用实时客户端-服务器通信框架，如：SignalR，来进行异步工作。...例如，在某些情况下，ADO.NET可能是比 Entity Framework 或其他ORM库更好的选择。 如果您需要下载一个很大的文件的话，您可能需要考虑使用压缩算法。
关联容器（Associative Containers） 元素以键值对存储，通常用于高效查找。 数据存储有序，底层实现为平衡二叉树（如红黑树）。...连续存储：数据存储在连续的内存块中，因此访问性能高，遍历时效率优于链表等非连续存储容器。 插入和删除效率： 尾部操作高效：在尾部添加或删除元素的时间复杂度是 (O(1))，非常高效。...常用操作 操作 方法 描述 添加元素 push_back() 在尾部插入元素 删除尾部元素 pop_back() 删除尾部元素 插入元素 insert(iterator, value) 在指定位置插入元素...，比如处理一组动态变化的数值或管理待办事项列表等。...3. std::list 简介 std::list 是双向链表，适用于频繁的中间插入和删除操作。在链表中，每个元素都有一个指向前后元素的指针，这使得在任何位置进行插入和删除都非常高效。
LinkedList 在序列化的时候只保留了元素的内容 item，并没有保留元素的前后引用。这样就节省了不少内存空间，对吧？...在执行 linkBefore() 方法之前，会调用 node() 方法查找指定位置上的元素，这一步是需要遍历 LinkedList 的。如果插入的位置靠前前半段，就从队头开始往后找；否则从队尾往前找。...也就是说，如果插入的位置越靠近 LinkedList 的中间位置，遍历所花费的时间就越多。...ArrayList 在添加元素的时候如果不涉及到扩容，性能在两种情况下（中间位置新增元素、尾部新增元素）比 LinkedList 好很多，只有头部新增元素的时候比 LinkedList 差，因为数组复制的原因...那在我们对集合遍历的时候，通常有两种做法，一种是使用 for 循环，一种是使用迭代器（Iterator）。
链表的节点由数据和一个或多个指针域组成。如果不考虑插入、删除操作之前查找元素的过程，只考虑纯粹的插入与删除，那么链表在插入和删除操作上的算法复杂 O(1)。...插入节点 「尾部插入」 与数组类似，插入节点也可以分头部插入、中部插入、尾部插入。尾部插入最简单，把最后一个节点的「next」指针指向新插入的节点即可。 「头部插入」 分为两个步骤。...第一步，把新节点的「next」指针指向原先的头节点。 第步，把新节点变为链表的头节点。 「中间插入」 同样分为两个步骤。 把插入位置的节点前置节点的「next」指针指向指定插入的新节点。...双向链表可以支持在 O(1) 时间复杂度情况定位到前驱结点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表简单、高效。...对链表进行频繁的插入、删除操作，还会导致频繁的内存申请和释放，容易造成内存碎片，如果是 Java 语言，就有可能会导致频繁的 GC（Garbage Collection，垃圾回收）。
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