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实用主义当道——GitHub 热点速览 Vol.48

当你看到实用为本周的关键词时,就应该知道本周的 GitHub 热点霸榜的基本为高星老项目,例如:知名的性能测试工具 k6,让你能在预生产环境和 QA 环境中以高负载运行测试。百度开源的前端低代码框架 amis,也是走的实用路线,你甚至不用了解前端就能做出来页面。当然,本周还是有一些新项目上榜,比如:基于目标检测的 U^2-Net 每天你都能看到它上 Trending,作为一个图像处理工具它的上榜频率和它的实用程度绝对成正比。那个美国知名天才黑客 George Hotz 开源的小型深度学习框架 tinygrad 也是兼顾 PyTorch 和 micrograd 功能,实用到不行。当然还有非技术人员也能使用的数据管理平台 Directus…

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RxJS的另外四种实现方式(序)

本人自从读过一篇来自Info的《函数式反应型编程(FRP) —— 实时互动应用开发的新思路》后便迷恋上了Rx,甚至以当时的Rxjs库移植了一套适用于Flash的AS3.0的Rx库ReactiveFl,也在实际开发中不断实践体会其中的乐趣。最近在知乎上无意中看到有人提到了一个名为callbag的项目,引发了我很大的兴趣,甚至翻墙观看了作者的视频Callback Heaven - Andre Staltz看完视频,我久久不能平静,这是多么的奇思妙想,然而当我运行了作者代码库里面的性能测试的时候,另一个不为人所知的库出现了,叫做Most。这个库性能了得,远远超过同类的库,然后我就想是否可以结合两者的优势,创造出性能高超,但设计巧妙又通俗易懂的Rx库呢?于是我做了如下的尝试:

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关于性能测试的这点事,干货来袭「建议收藏」

答:有些同事在测试几轮之后,功能稳定了开始介入性能测试,这时才发现性能根本支撑不了预期值。这个时候开发再回头进行系统调优,如果事先选的架构能支撑就好,如果不能达不到预期值,后面讨论或者请教高手发现原先的架构缺陷,再调整架构代价就非常大。基本导致前期的功能测试成果作废。其实各个阶段都有事情做。需求阶段可以整理,评审出性能需求,评审需求可行性时就考虑好数据量和用户量。设计阶段–对预估的需求做设计,举个例子。背景:我们现在使用的是mysql数据库(公司去oracle化),我们要从一个5000W的一个数据表的6个不同查询维度查询数据,比如说城市、行业、地址类型、爱好、性别、时间范围。这样对于mysql的查询常见的优化设计可能是分表、建立索引,但,对于这个场景就不好处理了。数据耦合强,没有办法分表。索引,组合索引太多。后面的处理办法是用mongodb、nosql的方法解决。对于编码和测试阶段可以这样去分不同阶段做不同事情。

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