如今各种大型游戏对我们的电脑性能的要求越来越高，很多用了三四年的老电脑已经带不动最新的3A巨作了，这时候大家就需要考虑更换电脑或者是升级配置了。...首先，编者不推荐买英特尔的第六、七代酷睿处理器，以i5 7500为例，散片价格在1200元左右，与同为四核心四线程的八代酷睿处理器i3 8100性能基本持平，而i3 8100散片只要650元就可以拿下，...i5 8400散片曾经一度降价到900多块，可谓性价比之王，而如今价格在1250元左右，虽然可以吊打七代i5 7500但编者认为其性价比仍不高，曾经i5 8500价格比i5 8400要贵100块，综合性能高百分之八左右...，但是可能因为i5 8400的销量比较高，大家对i5 8400比较熟悉，而i5 8500知名度就低一些，这导致了i5 8500的涨幅要小于i5 8400，现在两者散片价格基本持平，所以由于i5 8500...最后编者不推荐英特尔E3系列处理器，E3系列是曾经的服务器CPU，与家用CPU相比移除了核显，而价格更加实惠，曾经一度因为性价格高而被封为”神U”，但随着AMD锐龙系列和英特尔八代酷睿系列处理器的发布，
class threads_object(Thread): def run(self): function_to_run()
只是在语法上考虑性能 实际情况应该考虑可读性等问题综合使用 1.@ @test(); 0.10025715827942 s test(); 0.09039306640625 s 2.deep array
]; --j; } this[j] = value; } } 算法性能...冒泡排序 算法思想：通过一系列的“交换”动作完成的，首先第一个记录与第二个记录比较，如果第一个大，则二者交换，否则不交换；然后第二个记录和第三个记录比较，如果第二个大，则二者交换，否则不交换，以此类推，...：将最内层循环中的比较视为基本操作，其执行次数为(n-1+1)*(n-1)/2=n(n-1)/2，其时间复杂度为O(n*n)，本算法的额外空间只有一个temp，因此空间复杂度为O(1)。...将当前节点（a）的值与其孩子节点进行比较，如果存在大于a值的孩子节点，则从中选出最大的一个与a交换。当a来到下一层的时候重复上述过程，直到a的孩子节点值都小于a的值为止。...（4）元素比较次数和原始序列无关的是选择排序、折半插入排序。 （5）排序趟数和原始序列有关的是交换类排序。
目前支持OPC服务器的组态软件有很多种，其中四种软件即：Intellution公司的iFIX(3.5)、GE公司的Cimplicity(6.0)、Wonderware公司的InTouch(9.5)以及Siemens...下面就把这四种主要软件作比较。从中选取一款作为此系统的OPC服务器。...点的扩展功能与iFIX一样强大，但对于扩展点的报警设定比较难解决，输出问题，历史记录是没问题的。支持Oracle，SQLServer 2000，Access关系型数据库。...其通信设计很方便，打通通讯相对比较容易。其中iFIX包括广泛的OLE、OPC和ActiveX客户和服务器支持。...OPC服务器端软件iFIX支持三种关系型数据库：MSAccess、MS SQLServer 2000和Oracle数据库。
测试方法 准备了三台2CPU 4G内存的服务器，分别运行Tomcat、API Gateway、Gatling（压测工具） 先对Tomcat做压测，取Tomcat充分预热后的压测结果作为基准。...下图同样是以Tomcat作为基准值的比较： ?...理由有两个：1）观察P99、P99.9、P99.99的响应时间可以观察系统的在高压情况下的稳定性，如果这三个时间的增长比较平滑那么说明该系统在高压力情况下比较稳定，如果这个曲线非常陡峭则说明不稳定。...但是目前最为火热的Spring Cloud Gateway和Zuul2则表现得比较糟糕，因我没有写额外的业务逻辑这，可以推测这和它们的内置逻辑有关，那么大致有这么几种可能： 内置逻辑比较多 内置逻辑算法存在问题...前提是你知道你会失去多少性能。
简介 在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。...目录 如何衡量性能 查询JSON的性能 索引开销 数据库复制和集群 并发 总结 如何衡量性能 MySQL 尽管在读写操作混合使用时并发性很差，但是因其优秀的读取速度而备受好评。...数据库基准测试是一个用于表现和比较数据库系统或这些系统上的算法的性能（时间，内存或质量）的可再现的实验框架。 这种实用的框架定义了被测系统、工作量、指标和实验。...数据库复制 PostgreSQL 和 MySQL 的另一个性能差异是复制。复制指的是将数据从一个数据库复制到另外一台服务器上的数据库。这种数据的分布意味着用户现在可以访问数据而不直接影响其他用户。...除了一个主服务器，一个备用数据库和多个备用数据库之外，PostgreSQL 和MySQL 还提供以下复制选项： 多版本并发控制（MVCC） 当用户同时对一个数据库进行读和写操作时，这种现象就叫并发现象。
Go语言中JSON相关的组件非常多，使用于不同的场景，但是各组件的性能如何，可以测试一探究竟。测试数据实际测试过程中users数组是大小为101的一个数据。...facebook.com", "twitter": "https://twitter.com" } } ]}测试结果通过测试JSON数据的marshal和unmarshal操作，总体上的耗时比较如下...Sonic（2.92）unmarshal：Go官方EncodingJson（1） > Jsoniter（3.32） > GoJson（4.18） > 字节跳动Sonic（5.43）字节跳动Sonic的总体性能较优...，是Go官方性能的2~4倍，但是marshal时内存会多消耗15%goos: linuxgoarch: amd64cpu: AMD EPYC 7K62 48-Core ProcessorBenchmarkUnmarshalByEncodingJsonBenchmarkUnmarshalByEncodingJson
概览 在大房间场景下，房间成员列表接口要返回该房间全部成员，要序列化的struct很大(最后返回的序列化后的response大小有1M以上)，不以性能见长的官方json库非常吃力。...） 优点是可以比较方便替换官方库，改动成本低 在 Go 1.19 arm64环境下： 官方json库执行了292次，每次执行的平均时间是4062368纳秒(即4.062368 毫秒), 每次操作有57624...而没法生成JSON(即只有Unmarshal，没有Marshal) 舍弃 github.com/mailru/easyjson 这个package需要预先生成DO NOT EDIT的文件，改动较大 ---- 比较...最后选定了 官方库，滴滴的jsoniter，字节的sonic，和ffjson 这几个Go生态较主流的json库，进行序列化性能的比较 benchmark代码见 json-compare 看起来差距并不大...而根据sonic官方宣传 sonic：基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库 看图上的意思，能比标准库高5倍。
1 Java日志框架性能比较 前面几章，笔者分别介绍了log4j,logback,log4j2三大日志实现框架。 接下来，就用具体的数据比较下，哪个日志框架的性能更好！...> 1.3 结果比较...无论是多线程还是单线程，在启用缓存的情况下，系统性能得到了巨大的提升； 在单线程情况下，相比较来说，启用异步Appender并没有对性能有较大的提升！...值得一提的是，在log4j2中，多线程情况下，相对于同步logger来说，异步logger并没有进一步提高系统的性能，两者不相上下； 但是，对于其他情况而言，异步logger还是有较大的提升！
是俄罗斯人编写的十分轻量级的HTTP服务器,Nginx，它的发音为“engine X”， 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服务器．Nginx是由俄罗斯人...如果由FastCGI或其它代理服务器处理单页中存在的多个SSI，则这项处理可以并行运行，而不需要相互等待。 5) Nginx专为性能优化而开发，性能是其最重要的考量,实现上非常注重效率。...模块超多，基本想到的都可以找到 少bug，nginx的bug相对较多 超稳定 Apache对PHP支持比较简单，Nginx需要配合其他后端用 存在就是理由，...选择Nginx的优势所在 Nginx作为HTTP服务器的优势是显而易见的，它有很多其他Web服务器无法比拟的性能和优势： 1) 作为Web服务器: Nginx处理静态文件、索引文件，自动索引的效率非常高...Nginx和apache压力测试数据比较： apache nginx n c Time r/s t/r(ms) Time r/s t/r 40000 200 45 886 225 41 955 209
一、测试背景： TokuDB一直被传说有着较高压缩比、较高insert性能、以及在线添加索引和字段速度较快等等优点，对此进行了相关的调研，针对压缩比、写入性能以及DDL速率进行了相关测试；根据相关资料以及测试报告得出相关结论...tokudb的select性能稍好于innodb。 TokuDB缺点 响应时间相对较长。 online ddl 对text,blob等类型的字段不适用。
下比较的基础都是基于一种编程语言+一定的第三方或者自己编写的网络库和底层进行的，Skynet稍微特殊，但总体比较合适放到比较中来 C# 开发效率：Windows下可以通过VisualStudio进行开发...，其他平台可以使用MonoDevelop，非常方便 运行效率：JIT的性能优化比较到位，能适应90%性能环境 部署便捷性：可以通过交叉编译生成其他平台的可执行文件，通过mono运行可执行文件 调试便捷性...从发文时的项目对这些语言使用率来说，Java，Erlang，C++编写的服务器较多，Golang，JavaScript，C#是第二梯队，Skynet由于上手不是很容易，所以仅有两位数的团队在使用，但总体表现还是比较出色的...对于老团队， C++的服务器工具链和框架已经相对成熟， 完全没必要更换新语言， 只是在对接sdk感觉困难时，可以尝试Golang这些对web有优势的语言进行混合语言开发 对于新团队，开发效率，上手度和部署效率是优先选择的...，C#，Golang，JavaScript这些新兴语言会让你事半功倍 对于大规模无需选服的服务器， Skynet的actor模型对扩展会比较容易 对于大公司，好项目，上线后需要通过热更新进行bug修补的
以下比较的基础都是基于一种编程语言+一定的第三方或者自己编写的网络库和底层进行的，Skynet稍微特殊，但总体比较合适放到比较中来 C# 开发效率：Windows下可以通过VisualStudio进行开发...，其他平台可以使用MonoDevelop，非常方便 运行效率：JIT的性能优化比较到位，能适应90%性能环境 部署便捷性：可以通过交叉编译生成其他平台的可执行文件，通过mono运行可执行文件 调试便捷性...从发文时的项目对这些语言使用率来说，Java，Erlang，C++编写的服务器较多，Golang，JavaScript，C#是第二梯队，Skynet由于上手不是很容易，所以仅有两位数的团队在使用，但总体表现还是比较出色的...对于老团队， C++的服务器工具链和框架已经相对成熟， 完全没必要更换新语言， 只是在对接sdk感觉困难时，可以尝试Golang这些对web有优势的语言进行混合语言开发 对于新团队，开发效率，上手度和部署效率是优先选择的...，C#，Golang，JavaScript这些新兴语言会让你事半功倍 对于大规模无需选服的服务器， Skynet的actor模型对扩展会比较容易 对于大公司，好项目，上线后需要通过热更新进行bug修补的
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...（内附性能比较的实测数据） 2017-12-07 15:30 小伙伴告诉我，List.Find 方法比 List.FirstOrDefault...居然真的存在性能差异！！！而且，Find 是 FirstOrDefault 性能的两倍！！！...轻微的性能优势，还是两倍的性能优势？...如果要验证这个问题，我就需要比较数组了。 List V.S. Array 改写我们的测试代码，这回的 For 方法有两个重载，一个列表一个数组。
沟通方式会影响软件的性能和效率等功能性需求，以及可变性、可扩展性和可维护性等非功能性需求。因此，有必要考虑不同方法的所有优缺点，以便在具体用例中合理选择正确的沟通方式。...本文比较了以下样式：REST、gRPC 和使用消息代理 (RabbitMQ) 的异步通信，在微服务网络中了解它们对软件的性能影响。...要建立这样的连接，需要在客户端和服务器之间进行详细的通信。这些性能影响同样适用于所有沟通方式。...关于性能，protocol buffers 有很多优势，但是当必须调试微服务之间的通信时，依赖人类可读的 JSON 格式可能是更好的选择。...微服务部署在由三个不同服务器组成的自托管 Kubernetes 集群上。服务器通过千兆 (1000 Mbit/s) 网络连接，位于同一数据中心，服务器之间的平均延迟为 0.15 毫秒。
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...目前对于Java开源的JSON类库有很多种，下面我们取四个常用的JSON库进行性能测试对比，同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。...FastJson：Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器。...针对这三种Json处理方案，我们以真实数据进行测试比较：分别使用三种方式进行普通Object类的序列化与反序列化、List类的序列化和反序列化，处理量级分别是10、100、1000和10000的情况下，...比较这些操作的耗时与内存消耗，最终得出结果如下： List反序列化 ?
有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是，在大多数情况下，有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...当数据更大时，性能优势通常会更大。 可能会更好。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。在所有这三种情况下，简单循环都比嵌套循环快一点。
导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测 导入数据 import pandas as pd data...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估，通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...就不同回归预测配置下的K近邻模型进行性能评估,其输出表明:相比之下,采用加权平均的方式回归房价具有更好的预测性能。...的性能表现。...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评测 对三种集成回归模型在美国波士顿房价测试数据上的回归预测性能进行评估 #使用R-squared、MSE以及MAE指标对默认配置的随机回归森林在测试集上进行性能评估
最近写了个例子，比较了一下synchronized和ReentrantLock的性能，分享一下数据和个人观点。...底部数据的比较 取第一次位运算的底部放大 synchronized [1sync.png] ReentrantLock [1lock.png] 能看刚开始普遍耗时多，猜测是1.大量线程启动，2.在获得锁之前需要做运算...我的总结 众所周知，synchronized由于偏向锁等优化性能有明显提高，所以现在单纯的说synchronized性能一定差就不一定准确了。...在低并发，特别同时是轻量化的操作，synchronized可能可以获得更好的性能。...带来了更多的问题 例子中文件操作受IO干扰比较大，不合理，改成遍历长度100的数组并赋值会怎么样？(经简单测试，lock更快) 在线程重入的情况下两者性能如何呢？
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