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事件循环是如何影响页面渲染的？

这些异步调用的实现都是事件循环，但根据插入的队列不同和取任务的时机不同他们的表现也不同。尤其在涉及与页面渲染的关系时。...Task Queue 是事件循环的主要数据结构。当前调用栈为空时（上一个任务已经完成），事件循环机制会持续地轮询 Task Queue，只要队列中有任务就拿出来执行。...何时会阻塞 UI UI 渲染和交互的处理是通过 Task Queue 来调度的，因此耗时任务会导致渲染和交互任务得不到调用，也就是页面“卡死”。...在 “Loop for 10 seconds” 部分我们写了 4 种不同的循环，它们的表现如下：循环 API 队列类型期间页面能否交互 * 每秒执行次数 while(true) 当前任务否...以 PC Chrome 为例，iOS Safari 尤其是 UIWebview 的表现可能会不同。单个的耗时任务和 Microtask Queue 都会阻塞页面交互，Task 则不影响。

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如何让减少行锁对性能的影响

减少行锁对性能的影响 1. 什么是行锁行锁是针对数据表中的行记录进行加锁。 2. 两阶段锁 InnoDB中会在需要的时候加上行锁，不是使用完立即释放，而是等待事务结束才释放，这就是两阶段锁。 3....死锁并发系统中，多个线程有循环资源依赖，导致进入无限等待状态，就是死锁。 3.1 死锁的处理策略超时释放。...如何解决热点行更新导致的性能问题？如果知道业务不会产生死锁的话，就把死锁检测关掉。控制并发度。控制并发更新热点行的线程数量。从设计上有话，讲一行热点数据改成逻辑上的多行。...如何删除表中的前10000行数据备选方案如下： delete from T limit 10000 在一个连接中循环执行 delete from T limit 500 在20个连接中同时执行 delete...方案1会对数据逐行加锁，事务结束后才会释放行锁，导致加锁时间长，影响其他事务。方案2 涉及加锁的数据行比较少，持有锁的时间比较短。

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硬盘是如何影响数据库性能的？

松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程 ---- 前面松哥和大家聊了 CPU 和内存对于数据库性能的影响，但是大家想想...，无论如何，数据最终都是要存入硬盘中的，所以硬盘肯定也会影响到数据库的性能，那么硬盘到底是如何影响数据库性能的，今天我们就来简单聊聊。...上面三个步骤所耗费的时间，也就是数据读取的时间。那么该如何选择磁盘呢？我们应该从如下几个方面来考虑：单盘容量尽量大。...主轴转速尽量快，根据上面的介绍，磁盘的转速会影响到数据的访问时间和读取时间。还有一个就是磁盘的物理尺寸。这个也好理解，磁盘越小，数据读取速度肯定越快。...但无论用多少磁盘做 RAID 1，仅算一个磁盘的容量，所以它又是所有 RAID 中磁盘利用率最低的一个级别。RAID 1 可以在不影响性能的前提下，最大限度保证系统的可靠性和可修复性。

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如何提高Flink大规模作业的调度器性能

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。...在构建流水线区域的过程中，会出现一个问题：流水线区域之间可能存在循环依赖。当且仅当其所有依赖项都已完成时，才能调度流水线区域。但是，如果有两个相互之间存在循环依赖的流水线区域，就会出现调度死锁。...他们都在等待对方先被调度，而且都无法调度。因此，采用Tarjan 的强连通分量算法来发现区域之间的循环依赖关系，并将它们合并为一个流水线区域。它将遍历拓扑中的所有边。

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聊聊quartz的调度及性能

序本文主要研究下quartz的QuartzSchedulerThread的调度以及quartz的性能问题。...Scheduler v." + getVersion() + " created."); } 这个又初始化了QuartzSchedulerThread QuartzSchedulerThread 这个是调度的核心类...().blockForAvailableThreads()，如果线程池满了的话，则会阻塞，因而会影响调度的准确性。...中的maxBatchSize batchTriggerAcquisitionFireAheadTimeWindow对应的就是QuartzSchedulerResources中的batchTimeWindow...doc Performance Tuning on Quartz Scheduler [译]如何优化Quartz调度器性能 Quartz应用与集群原理分析 Quartz源码分析（一）——— 以线程等待的方式实现按时间调度

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有关于Kubernetes中影响Pod调度的问题

此问题引出的是生产环境中所有的资源完全充足,但是会出现更新Pod、删除Pod、新建Pod无法调度的情况。...vim /var/lib/kubelet/config.yaml maxPods: 110 # 修改为maxPods: 330 影响Pod调度的情况 requests资源限制 requests：是一种硬限制...,Kubernetes在进行Pod请求调度的时候,节点的可用资源必须满足500m的CPU才能进行调度,且使用最大限制为1个CPU,如果该Pod超过请求的最大限制,则Kubernetes将会把该Pod进行...,是属于Pod的属性,在调度的时候进行实现,而污点是对节点做不分配调度,是节点属性。...污点容忍：当一个污点不允许被调度的时候,同时又想让他可能会参与调度,类似于软亲和性。

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MySQL自身对性能的影响

MySQL体系结构想要了解MySQL自身对性能的影响，就需要先熟悉MySQL的体系结构和常用的存储引擎。MySQL并不完美，却足够灵活，能够适应高要求的环境，例如Web类应用。...这种处理和存储分离的设计可以在使用时根据性能、特性，以及其他需求来选择数据存储的方式。...Redo Log基本上是顺序写入的，因为在数据库运行时不需要对Redo Log进行读取操作，而Undo Log是需要进行随机读写的，所以我们有条件的话可以把Undo Log放在ssd这种随机读写性能高的磁盘上以提高性能...所以说死锁是可以由系统自动处理的，如果只有少量的死锁并不会对系统造成什么样的影响，只要在应用程序中发现死锁并进行处理就可以。...219805 # 进行OS WAIT线程，接收到多少次信号(single)被唤醒，如果这个single数值越大，几十万或者几百万，可能是很多I/0等待或者是InnoDB争用问题(关于争用问题可能与OS调度有关

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存储对手机性能的影响

那为什么SD卡的读写性能对手机性能影响那么大？当时我的知识水平，只能从对比测试中发现这个问题，然后更换SD卡解决了这个问题，但是无法从原理上解释这种现象。...整个Android存储架构分为三个层 1.应用程序 2.Linux内核 3.硬件层我们接下来从这三个方面来分析如何提升手机的存储性能。...目前常见的IO调度算法是：CFQ，NOOP，Deadline 有关IO调度算法的介绍和测试手段参考下面这个链接 https://blog.51cto.com/scoke/490546 如何优化通过调整不同进程的...IO优先级，提升前台进程的IO调度的效率。...通过修改IO调度算法，提升某些场景下IO整体性能。

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聊聊 computed 影响性能的场景

前言在 Vue 中，computed 是一个非常好用的 API，用于处理派生状态，又叫“计算属性”。网上将其用于性能优化的场景比比皆是。但它也有严重影响性能的一面，本文主要是聊聊这种场景。...computed 影响性能的场景惰性求值也会带来一个缺点：计算属性的返回结果，只有在对它进行计算后才会知道。...导致触发了不必要的重新渲染，用的不好会严重影响性能。...但因为它的计算是廉价的，频繁计算也不会影响性能。有没有办法不要 computed 的延迟计算呢？在 isOver100 "觉得"自己变了的时候马上就能知道是不是真的变了。...掌握了什么场景会优化性能，什么场景会影响性能，对于影响性能的场景，可以使用 eagerComputed 避免不必要的响应式更新来解决性能问题。

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PgSQL-使用技巧-如何衡量网络对性能的影响

PgSQL-使用技巧-如何衡量网络对性能的影响 PG数据库和应用之间常见的部件有连接池、负载平衡组件、路由、防火墙等。我们常常不在意或者认为涉及的网络hops对整体性能产生的额外开销是理所当然的。...但在很多情况下，它可能会导致严重的性能损失和拖累整体吞吐量。...performance: https://www.percona.com/blog/impact-of-network-and-cursor-on-query-performance-of-postgresql/ 如何检测和衡量影响...没有简单的机制用来衡量网络开销的影响。...该项目地址： https://github.com/jobinau/pg_gather pg_gather分析报告可以显示等待事件以及每个会话的相关信息：本文仅讨论等待事件的部分，同时介绍不同类型工作负载下网络性能如何在等待事件中显示

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【AI不惑境】网络的宽度如何影响深度学习模型的性能？

不过不管怎么样，当前研究者们都从理论上探索了宽度和深度的下限，表明宽度和深度是缺一不可的。 2.2、网络宽度对模型性能的影响网络的宽度自然也不是越宽越好，下面我们看看网络的宽度带来的性能提升。...我们看一下Mobilenet网络的结果，Mobilenet研究了网络的宽度对性能的影响，通过一个乘因子来对每一层的宽度进行缩放，它们试验了1, 0.75, 0.5和0.25共4个值。 ?...3 如何更加有效地利用宽度？从前面的结果我们可知，网络的宽度是非常关键的参数，它体现在两个方面：(1) 宽度对计算量的贡献非常大。(2)宽度对性能的影响非常大。...这一次的网络宽度对模型性能的影响就说到这里，更多请大家至我的知乎live中交流。参考文献 [1] Eldan R, Shamir O....总结深度学习成功的关键在于深，但是我们也不能忘了它的宽度，即通道数目，这对于模型性能的影响不亚于深度，在计算量上的影响甚至尤比深度更加重要。

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非main goroutine的退出及调度循环（15）

这一节我们需要重点理解以下内容：非main goroutine是如何返回到goexit函数的； mcall函数如何从用户goroutine切换到g0继续执行；调度循环。...调度循环我们说过，任何goroutine被调度起来运行都是通过schedule()->execute()->gogo()这个函数调用链完成的，而且这个调用链中的函数一直没有返回。...，从一轮调度到新一轮调度的这一过程我们称之为一个调度循环，这里说的调度循环是指某一个工作线程的调度循环，而同一个Go程序中可能存在多个工作线程，每个工作线程都有自己的调度循环，也就是说每个工作线程都在进行着自己的调度循环...每个工作线程的执行流程和调度循环都一样，如下图所示： ?...中的某些函数，然后这些函数调用mcall切换到g0.sched.sp所指的栈并最终再次调用schedule函数进入新一轮调度，之后工作线程一直循环执行着3～5这一调度循环直到进程退出为止。

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机器学习中的标签泄漏介绍及其如何影响模型性能

你的快乐被出卖了吗? 简而言之，当您要预测的信息直接或间接出现在训练数据集中时，就会发生标签泄漏或目标泄漏。它会导致模型夸大其泛化误差，并极大地提高了模型的性能，但模型对于任何实际应用都毫无用处。...数据泄漏如何发生最简单的示例是使用标签本身训练模型。在实践中，在数据收集和准备过程中无意中引入了目标变量的间接表示。...如何应对标签泄漏 1、删除它们或添加噪音以引入可以平滑的随机性 2、使用交叉验证或确保使用验证集在看不见的实例上测试模型。 3、使用管道处理而不是缩放或变换整个数据集。...当基于提供的整个数据集按比例缩小特征时，例如使用最小-最大缩放器，然后应用训练和测试分割，缩放的测试集还包含来自缩放的训练特征的信息，因为最小值和最小值使用了整个数据集的最大值。...4、根据保留数据测试模型并评估性能。就基础架构，时间和资源而言，这是最昂贵的方式，因为必须使用正确的方法再次执行整个过程。

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影响性能的重要问题

在 2016 QCon 大会上，技术大牛 Martin Thompson（伦敦金融衍生品交易所LMAX的创始人兼CTO）进行了技术分享，主题是“影响性能的前10大错误”，内容较多，下面只介绍下 top...Logging Thompson认为logging是最容易影响性能的，他给了一个图表，描述了logging线程的增加与时间耗费的关系 ?...从图中可以看出，随着用于logging的线程增加，消耗的时间随之线性增长 Thompson说测试了绝大多数的日志系统，画出来的图都是这样的，Loggers是系统性能的重要瓶颈，建议使用异步logger...API Design Thompson 认为在性能方面，很多API接口的设计都很糟糕例如这个接口 public String[] split(String regex) 这个设计有什么问题呢？...只需要简单的修改一下返回值的类型，不使用固定数组，而是返回一个迭代器，就可以避免第1个问题，如 public Iterable split(String regex) 如果想进一步提高性能，可以取消返回值

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失真对编码性能的影响研究

主讲人介绍了一种方法来衡量视频压缩过程中各种失真（噪声、颗粒、闪烁、晃动）的影响。结果表明，噪声/颗粒对编解码器的性能影响最大，但目前的编解码器对这一类失真鲁棒性更强。...目录引言评估失真影响的方法视频序列失真建模加性高斯白噪声颗粒噪声相机抖动闪烁失真对视频压缩性能影响结果预处理器的作用效果结论引言近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加...最近也出现了与编解码器更紧密结合的预处理器。尽管在预处理方面做了大量的工作，但一般用户生成内容中不同失真对编解码器RD性能的影响似乎还没有被完整研究过。...主讲人提出了一种评估失真对RD性能影响的方法，并验证对于某些失真情况，编解码器本身就是一个有效的失真恢复系统。下面主讲人介绍了提出的方法和失真模型。...图 8 加入去噪器之后高斯白噪声和颗粒噪声对 RD 曲线的影响结论这项关于不同失真对压缩性能影响的研究得出的结果证实了业界已知的分析，但也提出了新的特点。

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Greenplum系统参数对性能的影响

数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表行存不压缩行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,...类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表追加优化表 appendonly=true 表中数据可以压缩,通常用户只读类型的查询,针对数据批量插入做了优化,不推荐以插入单条数据的方式载入数据。...，在查询数据时减小I/O的开销。...当在查询数据时解压的速度大于网络的传输速度，便能提高速度。...GPFDIST 参数设置对性能的影响参数名说明 writable_external_table_bufsize 控制主实例向文件服务器发送数据包的大小，默认64kb gp_external_max_segs

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【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？

可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。...学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。 2 学习率如何影响模型性能？...关于以上内容的完整分析结果，可以查看往期文章：【模型训练】如何选择最适合你的学习率变更策略从上面的结果可以看出，对于采用非自适应学习率变换的方法，学习率的绝对值对模型的性能有较大影响，研究者常使用...3 Batchsize如何影响模型性能？模型性能对batchsize虽然没有学习率那么敏感，但是在进一步提升模型性能时，batchsize就会成为一个非常关键的参数。...学习率是一个非常敏感的因子，不可能太大，否则模型会不收敛。同样batchsize也会影响模型性能，那实际使用中都如何调整这两个参数呢？

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文件碎片对Flash性能的影响

一、簇（cluster）二、文件碎片三、参考资料本文主要介绍文件碎片对Flash性能的影响。...阅读本文前，建议先阅读下这两篇文章：《NAND Flash基础知识简介》、《Flash写入性能下降问题》。...如果后来由于磨损均衡策略或者垃圾回收策略需要回收该block，必须先将file2所占用page中的数据拷贝到其他block，才能回收该block。这必然会造成TF卡性能的下降。...如果一个block被同一个文件占用，如下图所示，file1删除的时候，整个block可以直接被擦除回收，这可以避免不必要的数据搬运，有利于TF卡性能提升。 ?...另外，不同于传统的机械硬盘，文件碎片对Flash的读操作影响很小，因为Flash不需要像机械硬盘那样转动磁盘去寻址。

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MYSQL影响性能的主要参数

公共参数 max_connections = 151 #同时处理最大连接数，推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右 sort_buffer_size = 2M #查询排序时缓冲区大小，只对order...SELECT查询将直接从缓存池返回结果，可适当成倍增加此值 open_files_limit = 1024 #打开文件数限制，如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于...open_files_limit值时，程序会无法连接数据库或卡死 MyISAM参数 key_buffer_size = 16M #索引缓存区大小，一般设置物理内存的30-40% read_buffer_size...对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。 innodb_file_per_table = OFF #默认是共享表空间，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。...推荐开启独立表空间模式，每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中，可以实现单表在不同数据库中移动。

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PG空闲连接对性能的影响

/讨论PG如何管理连接以及空闲连接如何消耗内存和CPU。...本文讨论空闲连接对PG性能的影响。事务率影响 PG获取数据的时候，首先看请求页在没在共享内存。如果共享内存没有请求页，则从操作系统缓存取，如果也没有，则需要请求磁盘上的数据页。...如果数据集比总可用内存小，空闲内存的减少不会有明显影响，若数据集比总可用内存还大，就会产生巨大影响。性能测试下面小节显示了通过pgbench进行的性能测试。...下图显示了打开1000个连接时，实例内存时如何从4.88GB下降到90MB的。 ? 正如前系列介绍，虽然连接是空闲的，他们也会消耗内存和CPU资源。这个结果显示空闲连接对性能的影响。...增加连接数，会增加上下文切换和资源争用，从而影响性能。 PG连接即使空闲状态，也会消耗资源。空闲连接不会影响性能的假设不正确。应用设计的时候需要考虑不要有太多连接。

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