《性能》专题

我正在探索物化视图来创建非规范化视图，以避免为了提高读取性能而连接多个表。API将从物化视图中读取数据，以向客户端提供数据。 我正在使用亚马逊aurora postgres（版本11）。 我在物化视图（MV）上使用一个唯一的索引，这样我就可以使用“并发刷新”选项。 不过我注意到的是，当只有一小部分行在其中一个源表中更新，我尝试刷新视图时，它非常慢。事实上比第一次填充视图慢。例如：要填充MV第一次需

当我尝试使用斯坦福NLP和CoreNLP分析文本时，性能非常差。处理CNN的文件。com大约需要30秒。 我拥有的代码基本上创建了具有以下配置的StanfordCoreNLP的单个实例： 注释器=标记化、ssplit、pos、引理、ner、解析、dcoref sutime。活页夹=0 当我禁用“ner， parse， dcoref”时，性能非常快。由于我需要获取语义图，我想知道是否有一种方法可以优

经过以下问题后，同步块能比原子更快吗<我编写了一个简单的程序来比较AtomicInteger和synchronized块（其中int递增）的性能差异。每次我运行这个程序，它都会给我一个比率 当我使用 该比率最小。它在100左右变化 比率约为800。 问题1：你能告诉我这是测试AtomicInteger和synchronized increment（）方法性能差异的正确方法吗？ 问题2：如果我增加T

我需要用Kafka做一些性能测试。 record_size:100 server_address:bootstrap.servers=localhost:9092 buffer.memory=67108864 但我并不否认： 谢谢

我目前正在创建一个非常简单的JavaFX程序，模拟城市之间运送乘客的飞机和船只。到目前为止，我已经能够让飞机在几个城市进行短途飞行，但问题是，当我添加超过3或4架飞机时，动画速度非常慢。 我正在做的是使用Timeline类作为我的主游戏循环，清除并重新绘制画布上每帧60帧的平面图像。以下是时间表部分： 以下是我如何为平面创建新线程： 这是Plane类中定义的run（）方法： 我知道代码非常混乱，但

我需要提高在具有6GB ram的vm中运行的Liferay 6.2门户的性能。将Xmx和Xms增加到3GB以上没有帮助。 所以我偶然发现了Liferay用户指南中的这一段： 请注意，内存回报率是递减的，尤其是在64位系统中。这些系统允许您创建非常大的JVM，但JVM越大，垃圾收集所需的时间就越长。因此，您可能不想创建大小超过2GB的JVM。要在单个系统上利用更大的内存，请运行Liferay的多个J

我试图确定我的ColdFusion PRODUCTION服务器的最佳设置。服务器有以下规格。 ColdFusion： Enterprise Version 10 O/S： Windows Server 2012R2 Standard 处理器：Intel（R）Xeon（R）CPU E5-2660 v2@2.20GHz 已安装内存（RAM）：20.0 GB 系统类型：64位操作系统，基于x64的处理器

我们有一个spring批处理作业，我们试图处理大约1000万条记录。现在，在单线程中执行此操作将非常慢，因为我们必须匹配SLA。 为了提高性能，我们开发了一个POC，其中主步骤是创建分区，每个分区代表一个唯一的prod ID。这可以从500到4500之间的任何地方。在POC中，我们有500个这样唯一的产品ID。现在，每个分区都有一个prod id和一个步骤。所有这一切都很顺利。 我们注意到的是主步

在我的Neo4j/SDN 4应用程序中，我的所有密码查询都基于内部Neo4j ID。 这是一个问题，因为我不能在我的web应用程序URL上依赖这些ID。Neo4j可以重用这些ID，因此很有可能在将来的某个时候，在相同的ID下，我们可以找到另一个节点。 我尝试基于以下解决方案重新实现此逻辑：使用图控制唯一id的生成，但发现查询性能下降。 从理论上看，基于）属性的密码查询是否应该 例如： 与基于内部N

我正在做一些大的重构操作，相对于android应用程序中的一些性能改进，该应用程序使用了一个带有大量静态变量的类，甚至静态活动引用，然后通过应用程序使用！因此，我在Android中寻找一些最佳实践来存储数据，并在我的应用程序中为这些数据提供全局访问。 首先，我删除了所有的活动引用，以避免任何内存泄漏，但我仍然希望知道什么是关于静态变量的最佳实践，这些变量需要在android应用程序的任何地方使用。

更新：为了更明显地说明我正在努力做的事情：我将拥有5000万以上的设备流媒体音频。流平均为100KB，峰值流量时为200K流/分钟。我正在寻找一种存储解决方案来满足这种需求。我一直在研究Bookkeeper、Kafka、Ignite、Cassandra和Redis。到目前为止，我只对redis和ignite进行了基准测试，但我很惊讶ignite这么慢。

null 试图应用马塞尔建议的条件。正如所说，它甚至超过100秒 下面是我的代码的几个示例，

我正在学习著名的《关于Java》一书。这本书说：“如果一个线程写入一个变量，而其他线程只读取它，那么你可以让该变量保持易失性。”我不明白为什么不需要“易失性”来确保将线程刷新变量写回内存？如果没有易失性，其他线程是否会因为本地缓存而读取脏数据？

对于我的测试，我在队列中发布了700万条消息。我创建了一个包含30个消费者线程消费者组，每个分区一个。我最初的印象是，与通过SQS获得的相比，这将大大加快处理能力。不幸的是，情况并非如此。在我的例子中，数据处理是复杂的，平均需要1-2分钟才能完成，这导致了一系列分区重新平衡，因为线程不能按时运行。我在日志里看到一堆消息 组FULL_GROUP的自动偏移量提交失败：无法完成提交，因为该组已重新平衡并

最简单的经验法则之一是记住硬件喜欢数组，并且针对数组的迭代进行了高度优化。对许多问题的一个简单优化只是停止使用花哨的数据结构，只使用简单的数组（或C++中的std：：vectors）。这需要一些时间来适应。 C++类是那种“奇特的数据结构”，即一种可以用数组代替的数据类型，以在C++程序中获得更高的性能吗？