《性能》专题

问题内容： 使用这些JPA属性 Ehcache对于同一查询效率不高， 问题与QueryCache类的namedParameters.hashCode（）函数有关，它为同一查询生成了不同的HashCode！ 与班级有关 它将为同一Array对象[01，1]生成一个不同的（新）hachCode！ 对于数组，此hashCode方法应该是递归的 问题答案： 递归版本完全正常 类org.hibernate.

问题内容： 我试图理解为什么saveAll具有比Spring Data存储库中的保存更好的性能。我正在使用，可以在这里看到。 为了测试，我创建了10k个实体并将其添加到列表中，这些实体只有一个id和一个随机字符串（对于基准测试，我将该字符串保持不变）。遍历我的列表并调用每个元素，这花费了40秒。调用同一完整列表将在2秒内完成。甚至用30k元素进行调用都花了4秒钟。我确保在执行每个测试之前截断表。即

本文向大家介绍Python性能优化技巧，包括了Python性能优化技巧的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。 py   1、关键代码可以依赖于扩展包 Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包

问题内容： 我正在使用Python 2.6中的模块加载和解码JSON文件。但是，我现在的速度比预期的要慢。我正在使用一个6MB大小的测试用例，需要20秒。 我以为模块有一些本地代码来加快解码速度？ 如何检查是否正在使用？ 作为比较，我下载并安装了该模块，对于同一测试用例，则花费了1秒。 我宁愿使用Python 2.6随附的JSON模块，这样我的代码用户就不需要安装其他模块。 （我正在Mac OS

问题内容： 吉米·尼尔森（Jimmy Nilsson）在这里讨论他的COMB制导概念。这个概念在NHibernate中以及其他圈子中很流行，因为它比标准的GUID（通常随机性更高）的假定性能值高。 但是，在测试中似乎并非如此。我想念什么吗？ 测试用例： 我有一个名为temp的表（不是临时表，只是一个名为“ temp”的表），其中有585,000行。我有一个名为“代码”的新表，希望将所有585,00

本文向大家介绍Java性能调优概述，包括了Java性能调优概述的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 程序性能的主要表现点： 执行速度：程序的反映是否迅速，响应时间是否足够短 内存分配：内存分配是否合理，是否过多地消耗内存或者存在内存泄漏 启动时间：程序从运行到可以正常处理业务需要花费多少时间 负载承受能力：当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓 衡量程序性能的主要指标：

本文向大家介绍js如何性能优化？相关面试题，主要包含被问及js如何性能优化？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 减少HTTP请求 使用内容发布网络（CDN） 添加本地缓存 压缩资源文件 将CSS样式表放在顶部，把javascript放在底部（浏览器的运行机制决定） 避免使用CSS表达式 减少DNS查询 使用外部javascript和CSS 避免重定向 图片lazyLoad  

我有3个表(SuccessOrder、FailedOrder和PendingOrder）具有相同的列。每个表都有超过200万条记录。我需要组合来自这3个表的所有数据，并按CreatedDate对它们进行排序，以显示在我的门户中。我正在使用UNION ALL组合所有表的结果。 如果我执行每个子查询，在1或2秒内得到结果。如果我执行整个查询（带有UNION ALL的3个子查询），则需要超过5分钟。 除

问题内容： 在* nix上分析C / C ++应用程序的最佳工具是什么？ （我希望配置一个服务器，该服务器混合了（阻止）文件IO，用于网络的epoll和fork（）/ execv（）来进行一些繁重的工作；但是也欢迎一般帮助和更通用的工具。） 您是否可以将RAM，CPU，网络和磁盘的大系统图统统归纳并深入研究？ 关于内核之类的东西，在内核列表上有很多话题，但是我还没有在Ubuntu中发现任何东西。

本文最初发表于博客园，并在GitHub上持续更新前端的系列文章。欢迎在GitHub上关注我，一起入门和进阶前端。 以下是正文。 前言 提升页面性能优化的方法有哪些： 1、资源压缩合并，减少http请求 2、非核心代码异步加载 --> 异步加载的方式 --> 异步加载的区别 如果回答出非核心代码异步加载，就会层层深入。 3、利用浏览器缓存 --> 缓存的分类 --> 缓存的原理 缓存是所有性能优化的

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

由于大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark程序的瓶颈可能由集群中任意一种资源导致，如：CPU、网络带宽、或者内存等。最常见的情况是，数据能装进内存，而瓶颈是网络带宽；当然，有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用，例如将RDD以序列化格式保存。 本文将主要涵盖两个主题：1.数据序列化（这对于优化网络性能极为重要）；2.减少内存占用以及内存调优。同时，我们也会提及其他几个比较小的

注：内容翻译自 Performance 理解性能 etcd 提供稳定的，持续的高性能。两个定义性能的因素：延迟(latency)和吞吐量(throughput)。延迟是完成操作的时间。吞吐量是在某个时间期间之内完成操作的总数量。当 etcd 接收并发客户端请求时，通常平均延迟随着总体吞吐量增加而增加。在通常的云环境，比如 Google Compute Engine (GCE) 标准的 n-4 或者

为了保障组件的性能, 我们有的时候会从组件渲染的角度出发. 更干净的render函数? 这个概念可能会有点让人疑惑. 其实在这里干净是指我们在shouldComponentUpdate这个生命周期函数里面去做浅比较, 从而避免不必要的渲染. 关于上面的干净渲染, 现有的一些实现包括React.PureComponent, PureRenderMixin, recompose/pure 等等. 第一

问题内容： 所以基本上我创建了这个程序，为redis添加了值。到目前为止，我得到了这个时机： 但是，当我尝试运行多个线程时： 我用set ot得到这个： 为什么我的程序在有 更多 线程的情况下运行 速度较慢 ？ __ 我正在运行Linux Ubuntu 11.04和Python 2.7.1。 问题答案： 结果取决于Python的实现，cpython的GIL阻止了并行计算比顺序计算更快。 考虑使用该