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内容摘要
Interleave 是什么?
InterLeave Read
随着各种电子设备的普及,以NAND闪存为介质的数据存储器已非常普及,需求的容量也在大幅增加,如果不能改变NAND 型号,就无法提高单个NAND Die 的容量,那提高容量的方法便是将多片同型号的NAND闪存 Die进行类似
Flash属性(flash attributes)提供了一个请求为另一个请求存储有用属性的方法。这在重定向的时候最常使用,比如常见的 POST/REDIRECT/GET 模式。Flash属性会在重定向前被暂时地保存起来(通常是保存在session中),重定向后会重新被下一个请求取用并立即从原保存地移除。 为支持flash属性,Spring MVC提供了两个抽象。FlashMap被用来存储flash
ES 内针对不同阶段,设计有不同的缓存。以此提升数据检索时的响应性能。主要包括节点层面的 filter cache 和分片层面的 request cache。下面分别讲述。 filter cache ES 的 query DSL 在 2.0 版本之前分为 query 和 filter 两种,很多检索语法,是同时存在 query 和 filter 里的。比如最常用的 term、prefix、rang
本文向大家介绍Oracle数据库部分迁至闪存存储的实现方法,包括了Oracle数据库部分迁至闪存存储的实现方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 环境:Oracle 11.2.0.4 RAC(2 nodes) 说明:假设新增闪存挂载点是/flash(使用了第三方的集群文件系统),如果是使用Oracle的ASM,则本文提及的所有/flash目录都可以认定是新的闪存磁盘组是+FLASH。 1 实
主要内容:1、一道面试题的引入:,2、性能优化的杀手锏:Filesystem Cache,3、数据预热,4、冷热分离,5、ES中的关联查询,6、Document 模型设计,7、分页性能优化1、一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的
在 CRUD 章节,我们已经知道 ES 的数据写入是如何操作的了。喜欢自己动手的读者可能已经迫不及待的自己写了程序开始往 ES 里写数据做测试。这时候大家会发现:程序的运行速度非常一般,即使 ES 服务运行在本机,一秒钟大概也就能写入几百条数据。 这种速度显然不是 ES 的极限。事实上,每条数据经过一次完整的 HTTP POST 请求和 ES indexing 是一种极大的性能浪费,为此,ES 设
主要内容:文章目录,1.复用优化,2.计算优化,2.3 惰性加载,3.结果集优化,4.资源冲突优化,5.算法优化,6.高效实现,7.jvm 优化,8.总结复用优化 结束集优化 高效实现 算法优化 计算优化 资源冲突优化 jvm 优化 1.复用优化 编码逻辑上的优化: 重复的代码可以提取出来,做成公共的方法。 数据复用: 缓存和缓存 : 常见于对数据的暂存,然后批量传输或者写入。多使用顺序方式,用来缓解不同设备之间频繁地、缓慢地随机写,缓冲主要针对的是。 : 常见于对已读取数据的复用,通过将它们缓
前言 在应用程序运行过程中,如果内存出现了问题,具体有怎样的体现 内存问题的外在表现 1.页面出现延迟加载或经常性暂停(限定网络情况正常) 2.页面持续性出现糟糕的性能(限定网络情况正常) 3.页面的性能随时间延长越来越差(限定网络情况正常) 界定内存问题的标准 1.内存泄漏:内存使用持续走高 2.内存膨胀:在多数设备上都存在性能问题 3.频繁垃圾回收:通过内存变化图进行分析 监控内
Android 应用性能优化系列 原文链接分别为 : https://www.youtube.com/playlist?list=PLWz5rJ2EKKc9CBxr3BVjPTPoDPLdPIFCE https://www.udacity.com/course/ud825 译者 : 胡凯 Android性能优化典范 Android性能优化之渲染篇 Android性能优化之运算篇 Android性能