前言去年刚开始写博客的时候写了一篇《MySQL性能调优参考》，文章中提到优化的几个技巧，比如数据类型的使用、范式和反范式的合理使用、索引的使用及其使用的注意事项等等。...其中我们接触最多的就是索引，你可能知道索引的底层结构是B+Tree、使用索引要遵守最左匹配原则，那你知道为什么要用B+Tree、为什么使用索引有那么多注意事项吗？...索引的底层结构首先，MySQL索引的存储不仅仅只有B+Tree的结构，还有Hash和全文，这个在创建索引时可以指定。...怎么理解索引失效不论是WHERE条件也好，查询字段也罢，是否使用索引或者使用哪个索引都是「优化器」来决定的，以下几个是优化器工作时索引失效的例子及说明：当索引列的唯一值与总行数的区分度很小，比如索引列的值就是男和女...当优化器看到WHERE条件中有OR关键字时，会看前后两个字段是否都是索引列，因为OR的含义就是两个只要满足一个即可，所以只要有一个不是索引列就会进行全表扫描。
在创建NioEventLoop时会封装一个JDK底层的Selector属性 private Selector selector; 那么我们简单看一下这个Selector在JDK层面的实现 public...而HashSet的add方法的时间复杂度是O(n), 为此Netty通过反射机制, 将底层的这个HashSet用数组替换了, 毕竟向数组中添加数据的时间复杂度是O(1), 那么我们从代码中找到答案吧....keys.length) { increaseCapacity(); } return true; } } 从这里我们可以发现, 这个Set集合底层使用的是数组
优化点： 这个场景少了一步autorelease，少了一步retain，优化效果就变得明显了。 如何判断 autorelease 是否需要优化？...那么只要被调用方拿到调用方的lr判断就行了，所以是否进行这个优化的决定权在调用方手中。...函数强制改为objc_autoreleaseReturnValue等方法，且 MRC 下编译的代码在调用方法时不会加入mov fp fp企图优化（推理也可知，因为retain/release操作是不能优化的...，所以当调用方是 ARC，被调用方是 MRC 时这个优化仍然有效。...为什么要双方协商 autorelease 优化？ 总结一下： 不管被调用方是 MRC 还是 ARC，进行autorelease操作时都会尝试去优化，但是只有调用方是 ARC 时才能优化成功。
3个方面我们可以进行以下优化： 尽量少使用动态库链接，移除不需要的动态库，尽量使用系统库，且苹果建议数量控制在 6个以下。...关于启动优化的需要了解的概念 我们进行启动优化就要了解下相关的概念，以便我们了解其实现的原理。 2.1 物理内存和虚拟内存 在最早开发中，我们程序在操作系统中运行。...3. pageFault调试&启动优化的原理 在虚拟内存部分，我们知道，当进程访问一个虚拟内存page，而对应的物理内存不存在时，会触发缺页中断（Page Fault），因此阻塞进程。...因此，我们的优化思路就是：将所有启动时刻需要调用的方法，排列在一起，即放在一个页中，这样就从多个Page Fault变成了一个Page Fault。...总结 任何优化都是建立在浪费的基础上，我们在进行启动优化的时候除了常规的方法减少+load的使用，使用懒加载，移除合并一些类之后我们还可以进行二进制重排，通过减少页的中断。
此时，在第一次调用时，会循环一次，后续不论在去判断什么标签，都不会再去循环，因为第一次的循环结果利用闭包已经存在了内存里，这就是闭包能带来的性能优化
1.2 启动耗时查看 想要优化启动时间，就需要要知道启动时app都做了什么？通过添加环境变量可以打印出APP的启动时间分析（Edit Scheme -> Run -> Arguments) ?...2、耗时优化策略 2.1 删除无用代码,合并一些同样功能的类 OC类的注册耗时 (OC类越多，越耗时),swift的类不会存在这个问题。...其实还是不错~ 参考链接: AppOrderFiles iOS优化篇之App启动时间优化
前言 经过上一篇《.NET-记一次架构优化实战与方案-前端优化》与大家分享了对页面加载优化的心得和经历。虽然优化前端的性能效率，但是由于底层服务的触发方式，根本性问题仍然存在的。...问题分析 在本系列第一篇文章我们提到，底层服务是一系列的JOB，那么问题主要存在以下两点： 代码冗余 时效低 代码冗余 例如： 领奖方法不统一，一次性的写一套，可循环的又写一套。...随着数据源数据量增加，查询耗时也逐渐增加 以上问题直接导致了，用户完成任务后无法及时查看完成任务并领奖，如需及时查看状态需要在展示页面逻辑额外添加查询后更新的操作 优化实施 流程图 ?...方案一（抽离公共点） 目的：减少代码冗余，提高可维护性，提高后续新任务的开发效率 具体实施：从业务流程图可以直观的观察出，整个底层业务流程基本一致，只有数据源上的差异，因此可以从以下方面入手优化： 抽离出唯一的自动发奖
JDK1.6 对锁的实现引入了大量的优化，如偏向锁、轻量级锁、自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化等技术来减少锁操作的开销。...synchronized底层是借助操作系统的Mutex Lock(互斥锁)来实现的线程同步。
长跑型选手，立志坚持写10年博客，专注于java后端 专栏简介：mysql基础、进阶，主要讲解mysql数据库sql刷题、进阶知识，包括索引、数据库调优、分库分表等 文章简介：本文将介绍JOIN语句的底层原理...01——四万字详解数据库性能分析工具(深入、全面、详细，收藏备用) Mysql进阶优化篇02——索引失效的10种情况及原理 Mysql进阶优化篇03——多表查询的优化 大厂SQL面试真题大全 文章目录...该专栏的上一篇博客Mysql进阶优化篇03——多表查询的优化已经总结了优化器选择的规律：两表中一个表有索引，一个表没有索引，则没有索引的为驱动表，有索引的为被驱动表；两个表都没有索引，则小表驱动大表。...实际上，查询优化器会帮你把外连接改造为内连接，然后根据其优化策略选择驱动表与被驱动表。 不信您可以执行下面sql对比验证。...同时，我们接下来层层深入JOIN语句的底层原理，揭开神秘面纱。
Java并发编程系列： Java 并发编程：核心理论 Java并发编程：Synchronized及其实现原理 Java并发编程：Synchronized底层优化（轻量级锁、偏向锁）...但是监视器锁本质又是依赖于底层的操作系统的Mutex Lock来实现的。...JDK中对Synchronized做的种种优化，其核心都是为了减少这种重量级锁的使用。JDK1.6以后，为了减少获得锁和释放锁所带来的性能消耗，提高性能，引入了“轻量级锁”和“偏向锁”。...四、其他优化 1、适应性自旋（Adaptive Spinning）：从轻量级锁获取的流程中我们知道，当线程在获取轻量级锁的过程中执行CAS操作失败时，是要通过自旋来获取重量级锁的。...五、总结 本文重点介绍了JDk中采用轻量级锁和偏向锁等对Synchronized的优化，但是这两种锁也不是完全没缺点的，比如竞争比较激烈的时候，不但无法提升效率，反而会降低效率，因为多了一个锁升级的过程
索引合并优化是一种查询优化技术，它利用多个索引来加速查询的执行。...准备准备我们需要的数据，并插入10条数据：注：数据量太少会导致优化器选择其它执行计划，大家可以插入1000条左右数据或使用强制索引。...`, `merchant_id`, `area`) VALUES (10, '10', 10, 10);合并算法Index Merge 合并有几种常见算法，显示在输出Extra字段 中EXPLAIN，优化器会根据成本估算选择合适的算法...配置项查看：SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_switch';优化器优化器会根据成本分析结果选择成本最低的执行计划。比如下列语句在数据量比较少了会选择全表扫描。...在我的博客上，你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。
来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding 移除以及 GEMM 配置等优化方法...图 11：Transformer GEMM 配置的优化 总结 ? 参考文献 [1] M.
关于对象的释放流程可以参考这篇文章iOS-底层原理 33：内存管理（一）TaggedPointer/retain/release/dealloc/retainCount 底层分析 野指针探测实现1 这个实现主要依据腾讯...，在收到系统内存警告时，也需要释放一部分内存 3、发生crash时，得到的崩溃信息有限，不利于问题排查，所以这里采用代理类（即继承自NSProxy的子类），重写消息转发的三个方法（参考这篇文章iOS-底层原理
简介 前几天介绍了vn.py实盘部分的底层实现机制，这一篇将为大家介绍数据以及回测部分的底层实现机制。 回测主要涉及两部分：1. 历史数据的导入 2. 计算信号 3. 策略评价 4. 参数优化。...参数优化 利用格点法遍历选择最优参数。 Demo路径： examples\CtaBacktesting\runOptimization.py ? 基于python的开源交易平台开发框架。
考点分析 上面大体介绍了 HashMap 的组成结构，但面试官想要知道的远远不止这些，和 HashMap 相关的面试题还有以下几个： JDK 1.8 HashMap 扩容时做了哪些优化？...newTab, j, oldCap); else { // preserve order // 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分
在深入探讨Linux虚拟网络设备的底层原理之前，重要的是要理解这些设备如何在Linux内核中实现，以及它们如何与操作系统的其他部分交互以提供高效且灵活的网络功能。...性能优化和挑战 ⚙️虽然虚拟网络设备提供了极大的灵活性和配置选项，但它们也带来了性能挑战。数据包必须在用户空间和内核空间之间传递，可能会增加延迟和CPU开销。...为了解决这些问题，Linux内核引入了多种优化技术，如零拷贝网络传输、批处理数据包、以及使用增强的网络栈路径，这些都是为了减少虚拟网络设备引入的开销。5.1....结论 Linux虚拟网络设备及其底层技术提供了构建高度灵活、可扩展和安全网络环境的强大工具。通过不断的技术创新和优化，Linux内核使得在没有物理网络硬件的情况下实现复杂网络架构成为可能。
DirectByteBuffer内存区域指向系统内存，当DirectByteBuffer回收后，会通知队列，这时候JVM垃圾回收器就知道去系统内存请理相应的系统内存空间 ---- ThreadLocal底层
如何对此过程进行优化是问题的关键所在。...此优化方案和技术也可以扩展至众多不同的基于 Transformer 架构的模型，快手希望借助这些 Transformer 家族模型的优化有效推进相关应用的大规模高效部署。...Transformer 的 GPU 底层优化核心技术 根据 Transformer 的架构特点，快手的研究者在 Nvidia Faster Transformer 开源库 [14] 基础上针对具体的模型应用从算子...内存管理优化 研究者在内存管理上进行了大量优化工作。图 8 是 Transformer Encoder、Decoder 及 Beam Search 的内存管理示意图。 ?...图 11：Transformer GEMM 配置的优化 总结 快手的研究者从底层优化出发，在充分分析 Transformer 的网络结构，算子特性以及 GPU 硬件特性的基础上，通过软硬件联合设计的思想对
上次我们讲到了主键的索引,我们可以执行一下sql语句 explain select * from t_user where a = 1 我们可以看到这条sql走...
MySQL索引底层原理 局部性与页 在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取
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