《兴盛优选》专题

profiler 是 Elasticsearch 5.0 的一个新接口。通过这个功能，可以看到一个搜索聚合请求，是如何拆分成底层的 Lucene 请求，并且显示每部分的耗时情况。 启用 profiler 的方式很简单，直接在请求里加一行即可： curl -XPOST 'http://localhost:9200/_search' -d '{ "profile": true, "qu

如果经过之前章节的一系列优化之后，数据确实超过了集群能承载的能力，除了拆分集群以外，最后就只剩下一个办法了：清除废旧索引。 为了更加方便的做清除数据，合并 segment，备份恢复等管理任务，Elasticsearch 在提供相关 API 的同时，另外准备了一个命令行工具，叫 curator 。curator 是 Python 程序，可以直接通过 pypi 库安装： pip install ela

gateway 是 ES 设计用来长期存储索引数据的接口。一般来说，大家都是用本地磁盘来存储索引数据，即 gateway.type 为 local。 数据恢复中，有很多策略调整我们已经在之前分片控制小节讲过。除开分片级别的控制以外，gateway 级别也还有一些可优化的地方： gateway.recover_after_nodes 该参数控制集群在达到多少个节点的规模后，才开始数据恢复任务。这样可

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

本文介绍 TiDB 集群在使用中的各类调优手段，包括系统调优、软件调优、SQL 性能调优。 系统调优 参阅操作系统性能参数调优。 软件调优 参阅 TiDB 内存调优及其他内容。 SQL 性能调优 参阅 SQL 性能调优概览及其他内容。

打开文件 /etc/sysctl.conf，增加以下设置 #该参数设置系统的TIME_WAIT的数量，如果超过默认值则会被立即清除 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 20000 #定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度，这是个全局的参数 net.core.somaxconn = 65535 #对于还未获得对方确认的连接请求，可保存在队列中的最大数目 net.ipv4.

现在你知道你的网站的表现，你做了什么？ 这是一系列资源，从自助到商业解决方案，可以帮助您提高网站的性能（通常相当大）。 免责声明：这里列出的商业服务和顾问都以某种方式（通常通过运行测试位置）为WebPagetest做出了贡献。 这并不是详尽的服务清单，但这些服务当然是他们所在地区的良好的专家，并且比大多数人的工作时间长。 一、 解决方案提供商 1.1 自动站点优化 这些软件，设备或服务将自动将优化

ANR ANR全称Application Not Responding，意思就是程序未响应。 出现场景 主线程被IO操作（从4.0之后网络IO不允许在主线程中）阻塞。 主线程中存在耗时的计算 主线程中错误的操作，比如Thread.wait或者Thread.sleep等 Android系统会监控程序的响应状况，一旦出现下面两种情况，则弹出ANR对话框 应用在5秒内未响应用户的输入事件（如按键或者触摸

最新版本: [0.2.10] 依赖： (//g.alicdn.com/mtb/lib-windvane/2.1.0/windvane.js) 无须手动引入，调用Tida.ready后该库自动引入 (//g.alicdn.com/mtb/lib-httpurl/1.3.2/httpurl.js) 完整引入URL <script src="//g.alicdn.com/mtb/??lib-httpur

大部分的事件触发依赖于用户与浏览器的交互，但用户的行为是不可控的，许多交互设计上的缺陷与无法考虑到的因素会导致事件的频繁触发。 当事件处理器内部包含大量的操作，又不需要如此快速的响应事件时，就需要采用一些手段来限制事件处理器的执行。 事件的优化主要有两个目的： 减少不必要的 HTTP 请求 减少本机性能的消耗 1. 交互设计 通过交互的设计来优化事件是最常用到的方式。 如用户点击删除后将按钮禁止。

图片优化与合并 在 HTML 中使用背景图片的方法如下： <button type="button" class="btn-default">Click Me</button> <style type="text/css" media="screen"> .btn-default { background: url(image/btn.png) no-repeat 0 0; } .btn

18.5. 优化列表操作 Soundex 算法的第三步是去除连续重复字符。 怎样做是最佳方法？ 这里是我们目前在 soundex/stage2/soundex2c.py 中的代码： digits2 = digits[0] for d in digits[1:]: if digits2[-1] != d: digits2 += d 这里是

18.4. 优化字典查找 Soundex 算法的第二步是依照特定规则将字符转换为数字。 做到这点最好的方法是什么？ 最明显的解决方案是定义一个以单字符为键并以所对应数字为值的字典，以字典查找每个字符。这便是 soundex/stage1/soundex1c.py 中使用的方法（目前最好的结果）： charToSoundex = {"A": "9", "B": "

第 18 章 性能优化 18.1. 概览 18.2. 使用 timeit 模块 18.3. 优化正则表达式 18.4. 优化字典查找 18.5. 优化列表操作 18.6. 优化字符串操作 18.7. 小结 性能优化 (Performance tuning) 是一件多姿多彩的事情。Python 是一种解释性语言并不表示你不应该担心代码优化。但也不必 太 担心。 18.1. 概览 由于代码优化过程中存

本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可