问题内容: Python可以在优化模式(-O)下运行脚本,该脚本可以关闭诸如assert之类的调试,并且如果我记得还可以删除文档字符串。我没有看到它真正使用过,也许这只是过去时代的产物。正在使用吗?做什么的? 为什么在Python 3中没有删除这个无用的东西? 问题答案: 如果您分发仅包含文件的任何存档形式,它将节省少量内存和少量磁盘空间。(如果您使用很多,并且可能在复杂的条件下使用,那么节省下来
问题内容: 首先,我想提一下,我已经检查了所有其他问题,没有一个与我的相似,所以我认为这不是重复的。 我有两个表表,到目前为止,“ Article_tbl”具有超过300,000行,而“ ArticleZone_tbl”具有几乎相同的行数。 “ Article_tbl”包含一个身份主键“ ArticleID”。“ ArticleZone_tbl”包含一个主键,该主键由三列组成:“ ArticleI
问题内容: 在有关Hotspot中的JIT的讲座中,我想提供尽可能多的JIT执行的特定优化示例。 我只知道“方法内联”,但是应该更多。为每个示例投票。 问题答案: 好吧,您应该阅读Brian Goetz的文章以获取示例。 简而言之,HotSpot可以并且将: 内联方法 连接同一对象上的相邻块 如果无法从其他线程访问监视器,则消除锁定 消除无效代码(因此大多数微基准都是毫无意义的) 对非变量的直接存
我用的是spring kafka 1.2.2。释放目前,我已经为没有BackOffPolicy和AlwaysRetryPolicy的容器配置了重试模板。确认模式为手动或立即。 当一个SIGTERM出现时,我会让当前消息被处理,当@KafkaListener再次被调用时,我会在容器上抛出RuntimeException,该容器会无限期重试并持续抛出异常。一段时间后,SIGKILL被发出,容器被停止(
我有一份flink工作,需要在1小时内重复删除收到的记录。重复数据消除后,我需要收集所有这些重复数据消除的文档,并进行一些聚合,如计数,然后生成目标主题。 现在,由于我只需要收集那些重复数据消除的文档,所以可能不需要等待1小时。我如何避免仅为收集这些文档而设置1个小时的窗口,但一旦收集到这些文档,就继续进行聚合。 因此,资源会占用内存,检查点大小也在增加,这是我想要避免的。 水印策略: 如有任何建
我试图更全面地了解动态规划中最优子结构属性的使用,但我对为什么我们必须证明问题的任何最优解都包含子问题的最优解视而不见。 难道仅仅证明问题的某些最优解决方案具有这个属性,然后用它来论证由于我们的递归算法构建的解决方案至少与最优解决方案一样好,它本身将是最优的,这还不够吗?换句话说,我未能发现在我们的算法的正确性参数中,我们需要所有最优解都包含子问题的最优解。 要澄清: 最佳子结构的CLRS定义说,
我有以下方法: 这可能是以不同的方式实现的吗?用不同的方法?这样做的好处是什么? 我试图理解拥有一个的优势。我还在开始,我正在努力理解这句话:" 通常,写入程序会立即将其输出发送到底层字符或字节流。除非需要提示输出,否则建议将BufferedWriter包装在任何write()操作可能代价高昂的Writer周围,例如FileWriter和OutputStreamWriter。例如 将PrintWr
大多数C程序员都知道空基类优化是一种技术/习惯用法。空的子类会发生什么?例如 与EBO类似,应该有一个EDO声明,由于派生类不提供任何其他成员,也不向其参数化类型引入任何虚拟成员,因此它不需要更多内存。考虑到可能出现类似情况的各种情况(多重继承、单一继承……): 这样的优化标准/可能吗? 如果是,这种优化的机制是什么,它们与EBO相似吗? 注意:使用从参数化类型派生的类模板是相当典型的。主题是在这
我正在使用Docx4j2.8.1来替换word文件中的文本和徽标。现在我想提高性能,因为大约50个文档的处理相当慢。推荐哪些选项来提高docx4j的性能? 替换字符串(而不是徽标)的代码如下所示:
我们正在运行一个web应用程序,并从memcached切换到redis(2.4)进行缓存。现在我们对redis的表现有些失望。Redis运行在同一台服务器上,我们只使用非常简单的GET和SET操作。对于一些大量使用缓存值的请求,我们有多达300个对redis的GET请求,但这些请求最多需要150ms。我们大约有20万个活动密钥,每秒大约有1000个redis请求。磁盘io、ram或CPU都没有问题
我用java为循环做了一些运行时测试,发现了一个奇怪的行为。对于我的代码,我需要像int、Double等原始类型的包装对象来模拟io和输出参数,但这不是重点。看看我的代码。具有字段访问权限的对象怎么会比原始类型更快? 带压缩型的循环: 结果: MicroTime原语(max:=10000.0):110 MicroTime原语(max:=100000.0):1081 MicroTime原语(max:
字段数据(fielddata),在 Lucene 中又叫 uninverted index。我们都知道,搜索引擎会使用倒排索引(inverted index)来映射单词到文档的 ID 号。而同时,为了提供对文档内容的聚合,Lucene 还可以在运行时将每个字段的单词以字典序排成另一个 uninverted index,可以大大加速计算性能。 作为一个加速性能的方式,fielddata 当然是被全部
链接 bulk提交 gateway配置 集群状态维护 缓存 fielddata curator工具 profile接口
本文档介绍如何对迁移任务的配置进行优化,从而提高 DM 的数据迁移性能。 全量导出 全量导出相关的配置项为 mydumpers,下面介绍和性能相关的参数如何配置。 rows 设置 rows 选项可以开启单表多线程并发导出,值为导出的每个 chunk 包含的最大行数。开启后,DM 会在 MySQL 的单表并发导出时,优先选出一列做拆分基准,选择的优先级为主键 > 唯一索引 > 普通索引,选出目标列后
性能优化的核心是找出系统的瓶颈点,问题找到了,优化的工作也就完成了大半;这里介绍的性能优化主要从两个层面来介绍:系统层面和程序层面; 3.1. 分析系统瓶颈 系统响应变慢,首先得定位大致的问题出在哪里,是IO瓶颈、CPU瓶颈、内存瓶颈还是程序导致的系统问题; 使用top工具能够比较全面的查看我们关注的点: - top top - 09:14:56 up 264 days, 20:56,