InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面带来的性能损耗可能比表级锁定要更高一些，但是在整体并发处理能力方面是要远远优于MyISAM的表级锁定的。...当系统并发量较高的时候，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势了 但是当我们使用不当的时候，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不比MyISAM高，甚至可能会更差 建议：...尽可能地缩小锁定范围，避免造成不必要的锁定而影响其他Query的执行 （3）尽可能减少基于范围的数据检索过滤条件，避免因为间隙锁带来的负面影响而锁定了不该锁定的记录 （4）尽量控制事务的大小，减少锁定的资源量和锁定时间长度
参考： https://www.cnblogs.com/dasusu/p/9789389.html http://www.cocoachina.com/articles/30884 计算公式： 1、...则跳过这步） 新图的高度 = Sample高度 * (设备的 dpi / 目录对应的 dpi ) 新图的宽度 = Sample宽度 * (设备的 dpi / 目录对应的 dpi ) 3、 bitmap内存...options.inSampleSize = 4; options.inBitmap = mLastBitmap; //bitmap内存复用...bitmap.getAllocationByteCount() ：使用options.inBitmap时，bitmap实际使用的内存。...内存优化： 1、设置inSampleSize 2、不影响用户体验的情况下：Bitmap.Config.ARGB_4444 举例： 1、 2、
MySQLTransactionRollbackException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 之前在 [如何有效排查解决 MySQL 行锁等待超时问题...] 文章中介绍了如何监控解决行锁超时报错，当时介绍的监控方案主要是以 shell 脚本 + general_log 来捕获行锁等待信息，后来感觉比较麻烦，因此优化后改成用 Event + Procedure...的方法定时在 MySQl 内执行，将行锁等待信息记录到日志表中，并且加入了 pfs 表中的事务上下文信息，这样可以省去登陆服务器执行脚本与分析 general_log 的过程，更加便捷。...因为用到了 Event 和 performance_schema 下的系统表，所以需要打开两者的配置，pfs 使用默认监控项就可以，这里主要使用到的是 events_statements_history
ExceVBA删除指定字符所在的行_优化版 =====start==== 1.ExcelVBA删除包含指定字符所在的行 2.在Excel中通过VBA对Word文档进行查找替换 3.ExcelVBA...文件操作-获取文件夹（含子文件夹）所有文件列表（优化版） =====end==== 【问题】 在实际工作中，要删除含有某字符的所在的行，如果数据不多，手工可以完成，如果数据量多，用前面的的文章：ExcelVBA...删除包含指定字符所在的行用Find、FindNext,再删除，新的问题:如果sheet多，每个表是上w的数据，跑起来也很卡。...再delete,速度快了，效率高了 【代码】 Sub yhd_ExceVBA删除指定字符所在的行_优化版() Dim dic As Object, dicRng As Range Dim...Set Rngs = .UsedRange.SpecialCells(xlCellTypeConstants, 16) ' Rngs.EntireRow.Delete '当数据有两个在同一行时以上代码出错
当一个对象有很多字段时，user1里的几十个字段，全部赋值到user2里的时候，需要写几十个get，set方法，代码量冗余繁杂，相信到大家都遇到过这种业务场景，这种千变一律的copy相信大家都厌烦了，如何把这几十行代码变成...1一行代码呢？...《Mapper(compomentModel=”spring”)实例详解》几十行代码如何优化成一行 这篇文章主要介绍主要介绍mapstruct的注解@afterMapper的使用，比如每次都需要吧用户姓名来回转换
，user1里的几十个字段，全部赋值到user2里的时候，需要写几十个get，set方法，代码量冗余繁杂，相信到大家都遇到过这种业务场景，这种千变一律的copy相信大家都已厌烦，那么，我们如何把这几十行代码变成...1一行代码呢？
之前做时间性能优化时，封装了一个Python并行的函数： from concurrent import futures def conc_map(func, ls_data, max_workers...于是回头看这个测试代码，可能是time.sleep的机制和实际任务的机制不同导致的，于是把任务函数修改了一下： def task(i): for _ in range(1000000): #...0.5080399513244629 workers=1：0.5132806301116943 workers=5：0.519049882888794 很显然，Python应该是只跑在一个CPU上，如果任务本身一直占用着CPU进行计算
一行代码优化输出的异常信息 pip install pretty-errors 写一个函数测试： def divided_zero(): for i in range(10, -1, -1):...divided_zero(): for i in range(10, -1, -1): print(10/i) divided_zero() 此时看看输出的错误信息，非常精简只有2行，...去那些冗余信息： ZeroDivisionError: division by zero 完整的输出信息如下图片所示，中间一道分割线，然后输出异常的堆栈，最后是精简的异常名称和提示。
因此优化原来的导入代码是势在必行的。我逐步分析和优化了导入的代码，使之在百秒内完成(最终性能瓶颈在数据库的处理速度上，测试服务器 4g 内存不仅放了数据库，还放了很多微服务应用。处理能力不太行)。...存在以下明显的问题： 查询数据库的校验对每一行数据都要查询一次数据库，应用访问数据库来回的网络IO次数被放大了 n 倍，时间也就放大了 n 倍 写入数据也是逐行写入的，问题和上面的一样 数据读取使用原生...但是好景不长，有新小区需要迁入，票据 Excel 有 41w 行，这个时候使用 EasyPOI 在开发环境跑直接就 OOM 了，增大 JVM 内存参数之后，虽然不 OOM 了，但是 CPU 占用 100%...4第四版：优化数据插入速度 在第二版插入的时候，我使用了 values 批量插入代替逐行插入。每 30000 行拼接一个长 SQL、顺序插入。整个导入方法这块耗时最多，非常拉跨。...限制了速度，另外测试服务器的数据库性能也不怎么样，过多的插入他也处理不过来。所以最终采用每次 1000 条插入。
github.com/ 掘金文章 背景 产品想对多次快速点击做一下优化，想要的效果就是双击不会打开多次 但是从开发角度来说，我可以用kotlin的拓展方法来调整这个，但是之前的历史债务可能会把我让我有点手足无措...ClassVisitor机制 这个可以看下网上的资料，我这边就不多过于简述了， 简单的说就是构造了一个类访问器，然后顺序的读取类的所以属性，方法，以及方法的每一行。...lang/String;Ljava/lang/String;)I POP RETURN MAXSTACK = 2 MAXLOCALS = 2 } 复制代码 我们从第24行开始观察起...27行是关键，这里判断的isNotDoubleTap的结果然后跳转到下面的方法块。
如果设为YES，渲染系统就认为这个view是完全不透明的，这使得渲染系统优化一些渲染过程和提高性能。如果设置为NO，渲染系统正常地和其它内容组成这个View。默认值是YES。...注意如果你要选择第二种方法，对象会在你的app运行时一直存在于内存中，和单例(singleton)很相似。...（懒加载） 13.避免反复处理数据 许多应用需要从服务器加载功能所需的常为JSON或者XML格式的数据。在服务器端和客户端使用相同的数据结构很重要。...在内存中操作数据使它们满足你的数据结构是开销很大的。 比如你需要数据来展示一个table view,最好直接从服务器取array结构的数据以避免额外的中间数据结构改变。...当你处理很大的数据的时候就会极大地减低内存消耗和增加性能。 15.优化Table View Table view需要有很好的滚动性能，不然用户会在滚动过程中发现动画的瑕疵。
最近项目中有使用到gif动画，加上本身已经引入了Glide 3.7.0（支持gif）库，所以便用Glide来加载了；但在使用过程中还是遇到了不少困难， 在此记录下，希望可以给遇到类似问题的你一些思考和建议...二、Glide加载gif优化 1.解决Glide加载Gif非常慢问题 Glide.with(MainActivity.this).load(url).asGif().diskCacheStrategy...DiskCacheStrategy.SOURCE).into(imageView); 为其添加缓存策略,其中缓存策略可以为:Source及None,None及为不缓存,Source缓存原型.如果为ALL和Result
---- 线程的主内存和工作内存 主内存对于所有线程可见的。主内存一般在Heap中，对象的属性值是放在Heap中。 每条线程都有自己的工作内存。...如何保证内存计算一致性 1、缓存一致性 当一个线程更新了自己工作内存中的数据后，没有写到主内存，其他线程是不知道的。...永不改变 volatile 标注被改变的值为原子性 JVM优化的锁java.util.concurrent.locks包java.util.concurrent.atmoic包 synchronized...5、最后：使用JVM优化的锁。...假设有操作A和B，如果从执行A的线程的角度看，当其他线程执行B时，要么B全部执行完成，要么一点都没有执行，这样A和B互为原子操作。
的VM堆中，而像素数据的内存是分配在Native堆中，而到了Android3.0之后，Bitmap的内存则已经全部分配在VM堆上，这两种分配方式的区别在于，Native堆的内存不受Dalvik虚拟机的管理...接下来分几个要点来谈谈如何优化Bitmap内存问题。...针对3.0版本的优化方案，请看以下代码， private int mCacheRefCount = 0;//缓存引用计数器 private int mDisplayRefCount = 0;//显示引用计数器...2.使用缓存，LruCache和DiskLruCache的结合 LruCache和DiskLruCache，大家一定不会陌生出于对性能和app的考虑，我们肯定是想着第一次从网络中加载到图片之后，能够将图片缓存在内存和...decode的Bitmap的尺寸规格一致； Android4.4及其以上的平台，只需要满足inBitmap的尺寸大于要decode得到的Bitmap的尺寸规格即可； 4.降低采样率，inSampleSize的计算
mRecyclerPool; private ViewCacheExtension mViewCacheExtension; } 这里面主要介绍一下 mAttachedScrap 和...RecyclerView.this, type); ...... } 流程很简单,根据 id 从 mAttachedScrap 和...RecyclerViewPool ------上面是position,下面是type 3.hasStableIds == true,根据 id 从 mAttachedScrap 和 mCachedViews...所以,综合整个缓存机制以及我们的目标---内存优化.我们可以作如下优化: 1.如果图片大小可知,并且都比较小,那么可以设置 hasStableIds 为 true 来优化整个复用效率 2.如果图片比较大...,或者大小不可知,那么我们可以在 onViewRecycled 函数中释放图片内存.但是 hasStableIds 肯定不能是 true 了.
多核并行计算模型 基于线程的异步模型。 ---- JVM性能的人为问题 关键原因是：没有正确处理好对象的生命周期。...分布式缓存可以提高巨量数据处理计算能力。 ---- Java内存种类 Stack栈内存 存取速度快，数据可多线程间共享。...JVM性能优化 1、内存微调优化 2、锁争夺微调: 多线程 不变性 单写原则 Actor Disrupotor 3、CPU使用率微调 4、I/O 微调 ---- 内存微调优化...---- 内存微调目标 1、在延迟性(响应时间)和吞吐量上取得一个平衡。 2、内存大小影响吞吐量和延迟性。需要在内存大小和响应时间之间取得一个平衡。...机制一般内存剩余5%左右启动，所以有现象：启动服务器，内存不断消耗，有多大内存消耗多大。 问题：如果服务器程序频繁触及5%底线，机制频繁启动，造成服务器慢..甚至死机。
为了确定互相独立的变量是否共享了同一个缓存行，就需要了解内存布局，或找个工具告诉我们。Intel VTune就是这样一个分析工具。...本文中我将解释Java对象的内存布局以及我们该如何填充缓存行以避免伪共享。 ? 图1说明了伪共享的问题。在核心1上运行的线程想更新变量X，同时核心2上的线程想要更新变量Y。...JAVA 6下的方案 解决伪共享的办法是使用缓存行填充，使一个对象占用的内存大小刚好为64bytes或它的整数倍，这样就保证了一个缓存行里不会有多个对象。...因此，JAVA 7下做缓存行填充更麻烦了，需要使用继承的办法来避免填充被优化掉，这篇文章http://ifeve.com/false-shareing-java-7-cn/里的例子我觉得不是很好，于是我自己做了一些优化...（这好像没有什么道理好讲的，JAVA7的内存优化算法问题，能绕则绕）。不过，这种办法怎么看都有点烦，借用另外一个博主的话：做个java程序员真难。
前言 功能大家都能实现，服务器性能优化可以提供用户体验，公司上个游戏是用C++写的pc端游，玩家多时服务器可能出现内存溢出的情况，现在做手游吸取经验做了不少优化 数据结构 玩家数据基本在player用户表...，其余帮派、宠物、物品、活动管理，服务器配置等表 优化内存数据 服务器优化主要是内存优化，提高内存使用效率，不仅只是游戏，web项目优化没做好，有时页面交互卡个几秒，优化用户体验是很重要的 优先读内存...这个大家都知道，内存中有数据读取内存，内存中没数据读数据库 GePlayer(id)--获取内存中players是否存在，没有返回空 GoGePlayer(id)--获取内存中players是否存在，没有则查找数据库返回对象...内存数据分为用户数据和服务器数据 用户登出数据清理 当用户触发登出事件，数据直接入库保存，然后从内存中删除 尽量只操作在线用户 内存中存在数据即服务器数据和当前在线用户数据，服务器数据例如排行榜，只会由在线玩家操作触发变更...客户端本地处理 客户端能处理的可以交由客户端，服务器的数据处理是每个用户都要判定，而客户端数据在本地，只用单个用户判定，减轻服务器压力 这是我最近项目优化的处理方法，大家有什么好想法可以一起分享
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文： 《Linux服务器性能评估与优化(一)--CPU》 《Linux服务器性能评估与优化(二)--内存》 《Linux...服务器性能评估与优化(三)--磁盘i/o》 《Linux服务器性能评估与优化(四)--网络》 《Linux服务器性能评估与优化（五)--内核参数》 我们通过top或者ps -aux查看应用实际占用的内存和虚拟内存...即使是在内存中的使用了共享库的内存大小也一并计算在内，包含了完整的在stack和heap中的内存。...当内存耗尽时，电脑就会自动调用硬盘来充当内存，以缓解内存的紧张。是计算机系统内存管理的一种技术。...如果一个系统有持续的si和so,就说明系统的内存是一个瓶颈. 4、TOP命令 按内存占用排序和按CPU占用排序 1：在命令行提示符执行top命令 2：输入大写P，则结果按CPU占用降序排序。
ClickHouse之所以如此之快，是因为它采取了许多优化措施来提高查询和写入性能。1. 列式存储ClickHouse使用列式存储，将表按列存储在磁盘上，而不是按行存储。...这样的存储方式具有更好的压缩性和高效的数据过滤，可以减少磁盘IO和内存占用。2. 数据压缩ClickHouse对存储的数据进行压缩，采用自适应压缩算法，可以根据不同类型的数据自动选择最佳的压缩算法。...并行计算ClickHouse使用多线程进行并行计算，可以同时处理多个查询。并行计算能够充分利用多核处理器，提高查询吞吐量和响应速度。6....向量化计算ClickHouse在内部使用SIMD指令集进行向量化计算，能够在一条指令中同时处理多个数据，提高计算效率。向量化计算对于聚合、过滤和投影等常见操作特别有效。7....综上所述，ClickHouse通过列式存储、数据压缩、数据分区和排序、数据跳过、并行计算、向量化计算和异步写入等优化措施，大幅提高了查询和写入性能。
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