同一种编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是在不同的编程语言之间做数据通信，就比较麻烦了。...对齐一门语言的数据或许还没啥，但是如果对接的语言多了，你就需要写很多份能够与之对应的数据对齐转换代码。编写和维护的成本可想而知，那么目前有没有一种通用，而且各个编程语言都能够支持的数据格式呢？...综上所述，JSON是基于键值对集合以及有序值列表这两种结构的纯文本形式的数据交换格式。大白话讲就是，JSON是一段纯文本，这段纯文本是按照一定的规则组合在一起的，其中的两大主体就是字典和数组。...试想一下，如果将JSON应用到更大的场景时，比如对编程语言的描述或者界面布局的描述，其生成的JSON文件可能会很大，因此对这种大JSON文件解析性能的要求也会更高。...那么，有没有比原生的NSJSONSerialization解析性能更好的JSON解析方法呢？
两个月前向Plumbr公司引进线程死锁的检测之后，我们开始收到一些类似于这样的询问：“棒极了！现在我知道造成程序出现性能问题的原因了，但是接下来该怎么做呢？”...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...当同一时间只有一个线 程尝试执行同步的代码区域时，锁会保持非竞争的状态。 事实上，在非竞争的情况下和大多数的应用中，JVM已经对同步进行了优化。非竞争锁在执行过程中不会带来任何额外的开销。...因此，你不应该因为性能问题抱怨锁，应该抱怨的是锁的竞争。当有了这个认识之后，让我们来看下能做些什么，以降低竞争的可能性或减少竞争的持续时间。...包含对账户余额和牌桌限制检查的锁定块很可能大幅提高调用操作的开销，而这无疑会增加竞争的可能性和持续 时间。 解决的第一步就是确保我们保护的是数据，而不是从方法声明移到方法体中的那段同步声明。
相关资源： 如何定义你的机器学习问题 2.通过算法提高性能 机器学习是关于算法的。 所有的理论和数学都描述了从数据中学习决策过程的不同方法（如果我们限制自己进行预测建模）。...使用表现最好的算法，通过进一步的调整或数据准备来提高性能。 将结果与你选择的深层学习方法排序，它们如何比较？ 也许你可以放弃深度学习模型，并使用更简单，更快速，甚至是容易理解的训练方法。...有关超参数优化的好帖子，请参阅： 如何使用Keras在Python中网格搜索深度学习模型的超参数 1）诊断 如果你知道为什么性能不再提高，你将获得更好的性能。 你的模型是否拟合过度或不足？...如果训练和验证都很低，那么你可能拟合不够，你可能会提高网络的能力，并且训练更长的时间。 如果训练高出验证时出现拐点，则可以使用提前停止。 经常创建这些图，并研究它们，以了解可用于改善性能的不同技术。...通常情况下，使用简单的线性方法（如正则化回归），可以学习如何对来自不同模型的预测进行加权，以得到比预测平均值更好的结果。 基准结果使用子模型的预测均值，但提高了模型学习权重的性能。
今天咱们来聊一下如何通过时间窗口的分析算法来提高上网行为管理软件的性能。这个方法绝对是个赢家，不仅能帮你辨识和应对网络上的古怪行为，还能让带宽用得更明智，网络安全护航，非常厉害！...以下是通过时间窗口的分析算法可以有效提高上网行为管理软件的性能的一些方法和步骤：数据采集和存储优化：使用时间窗口来限定数据的采集范围，只保留最近的数据，减小数据量。...根据时间窗口的历史数据，进行流量优化，以提高性能和响应速度。威胁检测与阻止：基于时间窗口的分析可以帮助软件及时检测到网络威胁，如DDoS攻击或恶意软件。...性能监控和调优：使用时间窗口分析来监控软件性能，包括响应时间、资源利用率等。根据监控结果进行调优，以确保软件持续高效运行。用户界面改进：基于时间窗口的数据分析可以为用户提供更有用的信息和报告。...随着新的分析技术和算法的出现，软件应及时采用，以提高性能和安全性。 方法其实就是这么简单，把时间窗口的分析算法糅合进来，你的上网行为管理软件就能飞上云端。
优化.NET的性能1）避免使用ArrayList。 ...因为任何对象添加到ArrayList都 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 优化 .NET的性能...net 2.0提供了一个新的类型，叫泛型，这是一个强类型，使用泛型集合就可以避免了封箱和拆箱的发生，提高了性能。...如果只是从XML对象读取数据，用只读的XPathDocument代替XMLDocument,可以提高性能 //避免 XmlDocument xmld = new XmlDocument...11) 使用适当的Caching策略来提高性能 本文由来源 21aspnet，由 system_mush 整理编辑，其版权均为 21aspnet 所有，文章内容系作者个人观点，不代表 Java
对于许多用例，这些都是需要的。但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。 在本文中，我们将讨论JS 中 Set对象如何让代码更快— 特别扩展性方便。...删除重复项: Set对象只存储惟一的值,如果不想有重复项存在，相对于数组的一个显著优势，因为数组需要额外的代码来处理重复。 时间复杂度？ 数组用来搜索元素的方法时间复杂度为 0(N)。...换句话说，运行时间的增长速度与数据大小的增长速度相同。 相比之下， Set用于搜索、删除和插入元素的方法的时间复杂度都只有 O(1)，这意味着数据的大小实际上与这些方法的运行时间无关。...虽然运行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供数据的大小以及其他变量，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解 Set的速度。我将分享三个简单的测试和我得到的结果。...如果使用 Array.prototype.indexOf()或 Array.prototype.includes()，它们的时间复杂度都为 O(N)，则总运行时间将为 O(N²)，慢得多！
但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。 在本文中，我们将讨论JS 中Set对象如何让代码更快— 特别扩展性方便。 Array 和Set工作方式存在大量的交叉。...删除重复项:Set对象只存储惟一的值,如果不想有重复项存在，相对于数组的一个显著优势，因为数组需要额外的代码来处理重复。 时间复杂度？ 数组用来搜索元素的方法时间复杂度为0(N)。...换句话说，运行时间的增长速度与数据大小的增长速度相同。 相比之下，Set用于搜索、删除和插入元素的方法的时间复杂度都只有O(1)，这意味着数据的大小实际上与这些方法的运行时间无关。...虽然运行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供数据的大小以及其他变量，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解Set的速度。 我将分享三个简单的测试和我得到的结果。...如果使用 Array.prototype.indexOf()或Array.prototype.includes()，它们的时间复杂度都为 O(N)，则总运行时间将为O(N²)，慢得多！
这个值的默认是25 acregmin=n：设定最小的在文件更新之前cache时间，默认是3 acregmax=n：设定最大的在文件更新之前cache时间，默认是60 acdirmin=n...：设定最小的在目录更新之前cache时间，默认是30 acdirmax=n：设定最大的在目录更新之前cache时间，默认是60 actimeo=n：将acregmin、acregmax、...这个参数也是对性能有很大的影响。没必要的话，可以不要打开。 可以看这个帖子了解更多actimeo的对性能的影响 retry=n：设定当网络传输出现故障的时候，尝试重新连接多少时间后不再尝试。...如何测试nfs存储性能 我们可以用dd命令来向nfs存储中写入一些数据来查看存储的性能。 更多的细节可以参考这个帖子。...如何用dd命令来测试nfs性能 然后我们可以用nfsiostat来查看存储的性能，例如iops，带宽，延迟等等。 具体的可以参考这个帖子。
老孟导读：首先 Flutter 是一个非常高性能的框架，因此大多时候不需要开发者做出特殊的处理，只需要避免常见的性能问题即可获得高性能的应用程序。..._SwitchWidget 和 Switch 组件，提高了性能。...ChildWidget(key: GlobalKey(),), Container(), ], ), ); } } 虽然通过 GlobalKey 提高了上面案例的性能...将内容绘制到屏幕外缓冲区中可能会触发渲染目标切换，这在较早的GPU中特别慢。 另外虽然下面这些组件比较消耗性能，但并不是禁止大家使用，而是谨慎使用，如果有替代方案，考虑使用替代方法。...这些组件中都有 clipBehavior 属性，不同的值性能是不同的， /// * [hardEdge], which is the fastest clipping, but with lower
不好的原因有三个： 200不可能是理想的分区数，而分区数是影响性能的关键因素之一； 如果将第二阶段的输出写入磁盘，则可能会得到200个小文件。...有一些，但它们很小： 执行在Spark的每个阶段边界处停止，以查看其计划，但这被性能提升所抵消。...动态优化倾斜的连接 倾斜是分布式处理的绊脚石。它实际上可能会使您的处理暂停数小时： 如果不进行优化，则执行连接所需的时间将由最大的分区来定义。...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。...并非所有查询的性能都有如此显着的提高，但是在99个TPC-DS查询中，有72个受到DPP的积极影响。 结论 Spark距其最初的核心范例还有很长的路要走：在静态数据集上懒惰地执行优化的静态计划。
如何才能提高监控软件的性能呢？其实，咱们可以通过模糊算法从各个角度着手，让监控系统变得更聪明更高效。模糊逻辑就是那种对付那些有点儿模糊不太确定信息的法宝，它在解决一些莫名其妙的情况时可是大显身手。...这些规则可以描述不同情况下的性能状态，如“如果CPU利用率高且内存占用低，那么性能为良好”。...性能优化和控制：基于去模糊化后的性能度量，可以采取相应的优化和控制策略。这可能包括调整监控参数、资源分配、报警阈值等，以提高软件性能和稳定性。...模糊规则的优化：随着时间推移，随着获取更多的性能数据，可以根据实际情况优化现有的模糊规则。这将有助于提高模糊算法的准确性和适应性，使其更加符合实际应用需求。...性能监控和反馈：持续监控软件的性能表现，将实际性能数据反馈回模糊算法中。这种反馈机制有助于不断优化和改进模糊算法，以适应不断变化的环境。
一、提高调度器性能所做的优化 在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。...为了提高大规模作业调度器的性能，我们在 Flink 1.13 和 1.14 中实施了多项优化： 引入消费组的概念来优化与拓扑复杂性相关的过程，包括初始化、调度、故障转移和分区释放。...因此，对于正在运行大规模生产作业并希望获得更好调度性能的用户，请考虑将 Flink 升级到 1.14。 二、优化细节 上一部分简要介绍了我们为提高调度器性能所做的优化。...与 Flink 1.12 相比，Flink 1.14 中调度大规模作业的时间成本和内存使用量显着降低。在第二部分，我们将详细阐述这些优化的细节。 分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。...总而言之，我们在 Flink 1.13 和 1.14 中做了一些优化来提高调度器在大规模作业中的性能。优化涉及的过程包括作业初始化、调度、任务部署和故障转移。
Kafka 在执行消息的写入和读取这么快的原因，其中的一个原因是零拷贝（Zero-copy）技术，下面我们来了解一下这么高效的原因。...它是现代电脑的重要特征之一，允许不同速度的硬件之间直接交互，而不需要占用CPU的中断负载。...DMA传输将一个地址空间复制到另一个地址空间，当CPU 初始化这个传输之后，实际的数据传输是有DMA设备之间完成，这样可以大大的减少CPU的消耗。我们常见的硬件设备都支持DMA，如下图所示： ?...实际数据是由DMA 设备直接发送给对应的协议引擎，从而又减少了一次数据复制。 零拷贝的Java实现 JDK 中的 FileChannel 提供了外部 channel 交互的传输方法。...从上面测试结果可以看出，mmap 和 sendfile 的方式要远远优于传统的文件拷贝。
本文主要讲解怎么提高展开运算的性能，在此之前先简单说说展开运算在数组中的工作原理。...4]; // => [0, 1, 2, 3, 4] [...numbers, 4]; // => [1, 2, 3, 4] 现在有一个有趣的问题，展开运算符在数组中的位置是否可以提高性能?...要在Chrome中提高展开运算符的性能，只需要将展开操作放到数组的开头就哦了。 const result = [...array, item]; 但这又是为啥，为什么会发生这种情况？...然后，引擎读取扩展数组的长度，只为结果数组分配一次内存。然后传递展开数组的索引，将每个元素添加到结果数组中。 快速路径优化会跳过迭代对象的创建，只为结果分配一次内存，从而性能提高。...代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
在Linux kernel2.2 版本之后出现了一种叫做 "零拷贝(zero-copy)" 系统调用机制，目前很多应用服务器如 apache、nginx都支持，此机制很好的提高了服务器的性能 "零拷贝"...-> 用户层 多次读写系统来完成文件数据的复制传输 从内核层用 read系统调用 读到用户层，再从用户层用 write系统调用 写到内核层，每一次用户层到内核层都进行一次上下文转换，这种代价是非常昂贵的...，如果web服务器接受大量并发请求，这种系统调用就会非常频繁，服务器的性能就会下降 ?...而"零拷贝" 跳过“用户缓冲区”的拷贝，建立一个磁盘空间和内存的直接映射，数据不再复制到“用户态缓冲区” ?...Web服务器在支持了sendfile系统调用后，避免了内核层与用户层的上线文切换（content swith）工作，大大减少了系统性能的开销，这种方式，不仅节省了内存，而且还有CPU的开销
◆ 简介 一个有趣的面试问题，我已经听到并问过很多次了。 "你将如何提高数据库的性能？" 这个问题可能有很多答案，因为我想深入了解每个答案，所以我将分别写三篇文章，每篇都针对某一类答案。...◆ 问题 问题是，"我的数据库越来越慢，你将如何提高数据库的性能？".在这篇文章中，我假设是一个SQL数据库，特别是Postgres，但这些解决方案是通用的，应该主要适用于任何其他数据库。...你甚至可以在同一个数据库中添加多个读副本，以服务于更多的数据库读。 那么，这如何提高性能呢？...你的读取请求（占你流量的大部分）现在可以被分割成多个数据库，每个数据库都运行在不同的硬件上，有自己的CPU、内存和网络带宽。 你需要回答的一个基本问题是如何同步这些数据库。...一个非常重要的因素可以推动你的决策，就是有关数据库的读写性能如何。有些解决方案可能会提高读取性能（如添加读取副本），有些可能会提高写入性能。
ddlinux内置了很多性能优化的脚本和工具，可以有效提高服务器性能。 二、使用ddlinux提高服务器性能的方法 1....禁用不必要的服务 在Linux系统中，有许多服务是默认开启的，但并不是每个服务都是必须的。通过禁用不必要的服务，可以释放系统资源，提高服务器性能。...升级软件包 通过使用最新版本的软件包，可以获得更好的性能和更多的功能。 # 更新软件包 yum update 3....配置网络优化 通过配置TCP/IP参数、网络连接数和最大文件打开数等参数，可以提高服务器的网络性能。...，可以通过禁用不必要的服务、升级软件包、配置网络优化、安装缓存数据库和使用nginx代理静态资源等方法来提高服务器性能。
以下是通过堆排序算法提高文档管理系统性能的一些方法：快速排序操作：文档管理系统经常需要对文档按照不同属性（如日期、文件名、重要性等）进行排序。...堆排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，相对较低，这意味着在排序大量文档时，系统能够以较快的速度完成排序操作，提高用户体验。实时性能：堆排序算法适用于实时性能要求高的场景。...由于堆排序的高效性能，系统能够在实时操作下保持稳定的排序速度，确保用户可以即时查看有序的文档列表。搜索和过滤优化：在文档管理系统中，用户可能会根据各种属性进行搜索和过滤。...堆排序的高效性能能够有效地处理这些大规模批量任务，确保系统在处理批量操作时保持高速和稳定。...不过，在施展这种“魔法”之前，别忘了像个智者一样，深入研究系统需求，明智地选择适合的算法。这样，你才能获得最佳的性能提升，就像找到了宝藏一样满足。
有一个已经整理好的[Linux IO结构图]，非常经典，一图胜千言： 我们今天要研究的内容主要在IO调度这一层。 它要解决的核心问题是，如何提高块设备IO的整体性能？...，提高整体IO的吞吐量。...结果发现，无非是在基于deadline算法做io调度的之前等一小会时间，如果这段时间内有可以合并的io请求到来，就可以合并处理，提高deadline调度的在顺序读写情况下的数据吞吐量。...而IOPS是以时间为单位的读写次数。在不同的读写情境下，这两个单位的表现可能不一样，但是可以确定的是，两个单位的任何一个达到了性能上限，都会成为IO的瓶颈。...这让cfq在切换cfq_queue或service tree的时候等待一段时间，目的是提高机械硬盘的吞吐量。
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