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关键词

秒级SQL查询

2、排查连接资源未显示关闭的情形 要特别注意ThreadLocal或流式计算中使用数据连接的地 3、合并短的请求 根据cpu的空间局限原理,对于近的数据,cpu会一起取到内存中。 5、使用临时表 某种情况下,该法是一种比较好的选择。曾经遇到一个场景不使用临时表需要执行1个多小时,使用临时表可以降低至2分钟以内。 因为在不断的嵌套查询中,已经无法很好地利用现有的索引查询效率,索引把中间结果保存到临时表中,然后重建索引,再通过临时表进行后续的数据操作。

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低成本高收益的PHP

| 导语开启opcachePHP 介绍 OPcache通过将 PHP 脚本预编译的字节码存储到共享内存中来 PHP 的, 存储预编译字节码的好处就是 省去了每次加载和解析 PHP 脚本的开销 opcahe这个扩展不是默认开启的,很容易被大家遗忘,如果你想继续你PHP系统的,在实践代码优化,分布式,轻重分离,缓存等等之后,恰好又忘记了开启opcahe,那么恭喜你,它一定会给你惊喜的。 或者你还什么都没做,想快速系统,那就更合适了 安装 如果你使用的就是PHP7,并且在编译的时候就开启了opcache --enable-opcache 可以通过phpinfo查看,后面所需要用到的各种路径也可以通过 就PHP7而已,一般达到5-10倍的 这里简单介绍下配合,腾讯云1C1G CVM 数据库mysql5.5.56本机安装,PHP7.2.1,wordpress4.9.8,使用ab压测,参数 ab PHP的优势在于学习门槛低,开发效率高,况且PHP7作为最新版本的,已经显著,在项目的初期优势非常明显,等度过了初期的后续是继续优化PHP架构,还是换成运行更快的语言如Go就看各位具体项目的情况了

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    30 秒完美实现 Request 中携带用户信息, 10 倍

    / python 30 秒完美实现 Request 中"携带"用户信息, 10 倍 / 之前在 大型 fastapi ,需要看清本质 2.我们会想一下是否在自己做过的系统中先是把请求放进来 然后在获取具体与人属相关的信息的时候,是否都是先进行查询人属的信息,然后基于此再做接下来的处理,那否借鉴本例中的法进行处理呢 至于标题中说到的 10 倍,这个对比基准不同测试得到的效果也有差异,请理看待 3.若对中间件感兴趣的同学建议结合之前的一篇参照着来学习效果更佳,面试过程中发现很多同学一问都用过中间件,但自己没怎么自定义过中间件 我坚信:思考问题的法远大于具体解决问题的,让我们继续一路前行,下期再见! 原创不易,只愿帮助那些需要这些内容的同行或刚入行的小伙伴,你的每次 点赞、分享 都是我继续创作下去的动力,我希望在推广 python 技术的道路上尽我一份力量,欢迎在评论区向我问,我都会一一解答,

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    网站架构(一) ——MySQL

    网站架构(一)——MySQL 原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Mysql响应速度——HandlerSocket 1、概述 HandlerSocket作为Mysql 并且其可以通过合并写入、简单协议等手段,高数据访问,在CPU密集型应用中优势明显。 4、优势 1)HandlerSocket的是SQL的四倍左右,而功上和SQL相差无几,对于绝大部分的SQL语句都可以用此执行,其对处理复杂sql具有巨大优势。 5、缺点 HandlerSocket最主要的缺点在于I/O,其并没有改善mysql的I/O。相比于nosql的内存操作,HandlerSocket的速度则慢了许多。 二、MySQL稳定——主从复制 1、概述 主从复制用于切分查询的负荷,通常一主多从,主数据库用于处理增删改的操作,并负责将数据同步给从库;从数据库负责处理读的操作,并且制定一定的分配规则,保证每次读操作均衡分配给不同的从库

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    Java

    Java编译器会寻找机会内联所有的final法,内联对于Java运行效率作用重大,具体参见Java运行期优化。 此举够使平均高50% 。 StringBuilder(String str) // 默认分配16个字符+str.length()个字符空间 可以通过类(这里指的不仅仅是上面的StringBuilder)的来设定它的初始化容量,这样可以明显地 11、乘法和除法使用移位操作 例如: for (val = 0; val < 100000; val += 5) { a = val * 8; b = val / 2; } 用移位操作可以极大地 JDK API对于RandomAccess接口的解释是:实现RandomAccess接口用来表明其支持快速随机访问,此接口的主要目的是允许一般的算法更改其行为,从而将其应用到随机或连续访问列表时供良好的 反射是Java供给用户一个很强大的功,功强大往往意味着效率不高。

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    Outlook

    Outlook ? 5.png ? 6.png ? 7.png ? 8.png 一般不到一个月就满了,存档邮件不会删除,可以设置较短的时间,如7天 2 ? 9.png

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    通过索引SQL例一则

    最近有个应用,前端调用后台的一个逻辑很慢,请开发供了对应逻辑使用的SQL,进行脱敏,示例如下, select t.AGENT as agent, nvl(sum(case 这个查询条件还是很简单的,如果根据当前的条件,创建新的索引,会高效率么? 还可以考虑是否将operation_type加入到索引中? 从这个例,体会到SQL语句的,看着好像就是创建索引,但是往细了抠,还是有很多知识点让我们挖掘的,考虑因素越多,虽然脑壳疼,但是很可让我们的应用运行起来更顺畅,少些烦恼,这可就是”磨刀不误砍柴工

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    通过索引SQL例一则

    最近有个应用,前端调用后台的一个逻辑很慢,请开发供了对应逻辑使用的SQL,进行脱敏,示例如下, select t.AGENT as agent,         nvl(sum(case          这个查询条件还是很简单的,如果根据当前的条件,创建新的索引,会高效率么? 还可以考虑是否将operation_type加入到索引中? 从这个例,体会到SQL语句的,看着好像就是创建索引,但是往细了抠,还是有很多知识点让我们挖掘的,考虑因素越多,虽然脑壳疼,但是很可让我们的应用运行起来更顺畅,少些烦恼,这可就是”磨刀不误砍柴工

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    神器】STRAIGHT_JOIN

    今天给大家下另一个神器-STRAIGHT_JOIN,在数据量大的联表查询中灵活运用的话,大大缩短查询时间。 意思就是说STRAIGHT_JOIN功同join类似,但让左边的表来驱动右边的表,改表优化器对于联表查询的执行顺序。 mysql优化器就是这么粗暴以小表驱动大表的式来决定执行顺序的。 (因为left join,right join已经代表指定了表的执行顺序) 尽可让优化器去判断,因为大部分情况下mysql优化器是比人要聪明的。

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    JavaScript学习

    JavaScript学习 1 js加载与执行 多数浏览器使用单一进程处理UI和js脚本执行,部分浏览器允许并行下载js文件,但仍会阻塞其他资源下载,比如图片,页面仍必须等到所有js 代码下载执行完才继续,内嵌脚本不要跟在后,将会导致页面阻塞等待样式表的下载 减少<script>标签的数量,包括内嵌和外链脚本,最小化执行延迟会明显改善页面式一:合并 式二: <script ,且不会随函数的执行环境活动对象的销毁一同销毁,此外,频繁调用存在跨作用域变量存在问题,解决法为使用局部变量存储跨作用域变量。 ,却又类似数组的length属,并且以索引式访问。 判断事件源;2、取消文档树中的冒泡(可选);3、阻止默认操作(可选) 4 算法和控制流程 4.1 循环 四种循环:for、while、do-while、for-in,for-in明显较慢 倒序遍历数组

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    修改ES返回字段

    因此有一个初步的猜想, 就是执行fetch阶段时可不符合我们的预期. 阅读官文档 让我们来看看官文档里供的获取字段的几种式. : "_none_", "_source":false, 20ms + 结论 很显然, 使用"stored_fields": "_none_"的响应时间相比简单的使用_source要减少100ms, 目前还有两个疑问: 为什么当设置了"_source":false的时候无明显呢? 难道即便这样设置, ES依然会从硬盘上读取_source吗? 这听起来不是很合理啊. 阅读源码解释疑问 为什么当设置了"_source":false的时候无明显呢? 难道即便这样设置, ES依然会从硬盘上读取_source吗? 这听起来不是很合理啊. 答是通过fielddata cache.

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    Webpack 系列三:编译

    前面两篇文章《Webpack 系列二:多进程打包》、《Webpack 系列一: 使用 Cache 构建》已经详细探讨使用缓存与多进程力, Webpack 编译的基本法与实现原理 ,这两种法都通过简单的配置极大大型项目的编译效率。 二、缩小资源搜索范围 Webpack 默认供了一套同时兼容 CMD、AMD、ESM 等模块化的资源搜索规则 —— enhanced-resolve,它将各种模块导入语句准确定位到模块对应的物理资源路径 不过,同样的 source-map 操作本身也有很大开销,建议读者根据实际场景慎重选择最合适的 source-map 。 :多进程打包》、《Webpack 系列一: 使用 Cache 构建》,关于 Webpack 编译法已经总结的比较完备了,有其它观点的同学欢迎留言或私信联系。

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    50%+!Presto如何Hudi表查询

    :复制服务,将数据跨地域进行复制;•Archiving:归档服务,归档commit元数据,避免元数据不断膨胀;•Compaction:压缩服务,将基础文件和增量日志文件进行合并,生成新版本列存文件,查询 介绍完Hudi和PrestoDB集成现状后,来看看使用例和场景,Hudi与Presto的集成是如何降低成本和高查询的 ? 有没有一种式可以兼顾写入和查询呢,答是肯定的,引入Clustering,对于Clustering,说明如下。 下面来看一个使用Clustering来高查询例,使用的的SQL如下select b,c from t where a < 10000 and b <= 50000;列举了三种情况。 Job跨表重组数据布局);根据历史查询优化新的数据布局;在Presto中添加二级索引进一步减少查询时间;重写(如对于某些策略降低重写数据开销); ?

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    Java 8:HashMap的

    你可还知道哈希碰撞会对hashMap的带来灾难的影响。如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的时候,这些值是存储到一个链表中的。 单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚,这是一个对数线分布: ? 为什么会有这么大的,尽管这里用的是大O符号(大O描述的是渐近上界)?其实这个优化在JEP-180中已经到了。 如果没有实现这个接口,在出现严重的哈希碰撞的时候,你就并别指望获得了。 这个有什么用处? 比说恶意的程序,如果它知道我们用的是哈希算法,它可会发送大量的请求,导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的访问这些key就显著的影响服务器的,这样就形成了一次拒绝服务攻击(DoS)。 JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃,可以有效地防止类似的攻击,同时也让HashMap的可预测稍微增强了一些。我希望这个最终说服你的老大同意级到JDK 8来。

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    Python - Numba 与 Cython

    花下猫语:最近,读者微信群里又频繁聊到了 Python 的问题,这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何的文章,似乎挺有帮助的,便去联系了下作者,现在已经取得转载授权啦。 ,并调研了一些对应的改善(Numba、Cython)。 那么如何速?在本文我们调研了两种,分别是Numba和Cython,接下来我们将分别简述它们的加速原理,并给出一些示例代码,并做一些简单的对比实验。 (与后续的Cython对比),事实上@nb.njit()会尽其所去寻找被numba的JIT机制添加类型信息并翻译成机器码的对象,如果失败了,运行起来的效果甚至会比原始的Python代码还慢。 Cython 接下来我们介绍Cython, Cython是在Python中实现C-Extensions的一种,简单的理解是,Python供了一些与CXX的Lib相互调用的机制,而通过import

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    神器】Covering Indexes

    有小伙伴会问,Covering Indexes到底是什么神器呢?它又是如何来的呢? 接下来我们通过一个非常简单的sql来进行分析: SELECT column1, column2 FROM tablename WHERE column3=xxx; 你想象将sql的执行时间从1.8秒, 第一反应可就是说给“column3”加索引(普通索引或唯一索引)啊,没错,这样确实在很大程度上这条sql的。 那将上面说的执行计划再优化一下呢?大杀器Covering Indexes就是用来干这事的。 索引文件过大会造成insert、update非常慢,你select倒是爽快了,不不顾其他兄弟吧,不仗义的事咱不干,切记!

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    如何JSON.stringify()的

    这也催生了一些优化的 stringify /库,下图是它们与原生法的对比: ? 绿色部分时原生JSON.stringify(),可见相较这些库都要低很多。 那么,在大幅的背后的技术原理是什么呢? 2. 下图是根据 fast-json-stringify 供的 benchmark 结果,整理出来的对比。 ? 可以看到,在大多数场景下具备2-5倍的。 从代码量和实现式来看,这个会更轻便与巧妙,同时也不需要通过 Function、eval 等式动态生成或执行函数。 4. Tips 最后,还是想一下 所有的 benchmark 只作为一个参考,具体是否有多少还是建议你在实际的业务中测试; fast-json-stringify 中使用到了 Function

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    Nginx - open_file_cache指令

    今天我们使用 open_file_cache 指令来尝试高我们的nginx服务 ? 前置工具 strace常用来跟踪进程执行时的系统调用和所接收的信号,是一个强大的工具。 我们的open_file_cache指令 官地址: http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html#open_file_cache 句法 通过我们分析调用流程,观察第一次和第二次区别,第二次因为通过第一次已经把文件描述符缓存了,所以省略了 open("/Users/Shared/www/index.html")等文件操作,在大流量环境中,会有显著的高 但同时注意缓存的时效,根据实际情况,来设置缓存的时间。 因为open_file_cache_errors指令的开启(缓存错误信息), 同样需要等待30s,才返回正确值 ? 如果将open_file_cache_errors指令缓存关掉,将会立即生效。

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    如何 API 的

    这里有一些的最佳实践: 1、缩小和限制有效负载大小 传输数据量大的时候,必然会导致 API 下降,而最直接的办法就是降低 API 传输的负载(payload),我们可以使用 GZip 压缩来缩小有效载荷的大小 2、启用缓存 缓存是高 API 的最简单法之一。如果我们的请求相同的 API,那么该响应的缓存版本有助于避免额外的服务调用或数据库查询。 3、供足够的网络带宽 即使是设计最强大的 API,缓慢的网络也会降低。不可靠的网络可会导致停机,解决这个也相对简单,多花钱投资于适当的网络基础设施,这样我们才保持理想的水平。 这将不利于做出合理的解决。而且,如果没有启用警报,将不知道是否有问题,直到客户(或更糟糕的是客户)报告它。这就比较严重了! 最后的话 前后端分离已是常态,对于后端开发来说,最重要的就是设计一个强大的 API,针对 APi 的进行适当优化和增强,它可以非常强大,为企业和客户供出色的体验。

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