《性能》专题

是的，这是一个老话题，但我还是有些困惑。 在爪哇，人们说： LinkedList的插入速度比ArrayList快。这里插入是什么意思？如果这意味着向后移动一些元素，然后将元素放在中间的空点，那么ArrayList应该比LinkedList慢。如果插入只意味着添加（对象）操作，这怎么会慢呢？

有没有什么快速的方法来评估在新的xcode6游乐场中编写的某个代码部分的性能/运行时？ 我想通过比较某些解决方案的不同编码风格及其对代码性能的影响来开始学习Swift。

我使用的是Apache ActiveMQ Artemis 2.16.0（但也尝试了2.15.0)、artemis-jms-client 2.6.4和Spring Boot 1.5.16.release。

我注意到使用来自Pandas的迭代行时性能非常差。 这是别人经历过的事情吗？它是特定于迭代行的吗？对于一定大小的数据（我正在处理200万-300万行），是否应该避免使用这个函数？ GitHub上的讨论使我相信它是在数据帧中混合dtype时引起的，然而下面的简单示例显示，即使使用一个dtype(float64)时也会出现这种情况。这在我的计算机上需要36秒： 为什么像apply这样的矢量化操作要快得

比这快吗？

我有基于jMeter的性能测试，即基于并发用户负载的结果。在测试结束时，Jeter提供了汇总报告，我们可以在其中看到平均响应时间、吞吐量等。这些都很好。 我想验证这些结果，并确信我所执行的测试在配置方面是正确的，如配置的用户数量、加速时间等。(从应用程序方面来说，我可以确认事务确实在工作，我可以信任jMeter断言等，但我在这里没有看到).. 我看到一篇关于应用利特尔定律验证结果的好文章。但我相信

我试图使用Apache Beam2.16.0构建一个流水线来处理大量的XML文件。平均每24小时的计数是7000万，在高峰负载时，它可以上升到5亿。文件大小从1 kb到200 kb不等（有时甚至更大，例如30 mb） 文件经过各种转换，最终目标是BigQuery表，以便进一步分析。因此，我首先读取xml文件，然后反序列化为POJO（在Jackson的帮助下），然后应用所有所需的转换。转换工作得非常

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

我们都知道，ES 中的 master 跟一般 MySQL、Hadoop 的 master 是不一样的。它即不是写入流量的唯一入口，也不是所有数据的元信息的存放地点。所以，一般来说，ES 的 master 节点负载很轻，集群性能是可以近似认为随着 data 节点的扩展线性提升的。 但是，上面这句话并不是完全正确的。 ES 中有一件事情是只有 master 节点能管理的，这就是集群状态(cluster

JIT与GC优化 > untyped（无类型）。 JAVASCRIPT是个无类型的语言，这导致了如x=y+ｚ这种表达式可以有很多含义。 y，z是数字，则+表示加法。 y，z是字符串，则+表示字符串连接。 而JS引擎内部则使用“细粒度”的类型，比如： 32-bit* integer。 64-bit* floating-point。 这就要求js类型-js引擎类型，需要做“boxed/unboxed（

1. 介绍 网站开发到一定程度，可能css文件或js文件会越来越大，因为有可能加载了很多的插件。这个时候如果能把这些文件压缩一下就好了。 nginx就支持这种功能，它可以把静态文件压缩好之后再传给浏览器。浏览器也要支持这种功能，只要浏览器的请求头带上Accept-Encoding: gzip就可以了。假如有一个文件叫application.css，那nginx就会使用gzip模块把这个文件压缩，然

sqoop主要特点 1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中； 2、sqoop在导入导出数据时，充分采用了map-reduce计算框架，根据输入条件生成一个map-reduce作业，在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作， 速度比单节点

目标 在图像处理中，由于您每秒需要进行大量的操作，所以您的代码不仅要提供正确的解决方案，还要以最快的方式进行处理。 所以在这一章中，你将学习 测量你的代码的性能。 一些提高你的代码性能的提示。 你会学到这些函数：cv2.getTickCount，cv2.getTickFrequency等。 除了OpenCV本身之外，Python还提供了一个有助于测量执行时间的模块time。另一个模块profile

在前面的章节里我们已经讨论了集合和相关应用程序。在本节我么将探索运行时集合的更多问题。 20.5.1. 分类（Taxonomy） Hibernate 定义了三种基本类型的集合： 值数据集合 一对多关联（One-to-many Associations） 多对多关联 这个分类是区分了不同的表和外键关系类型，但是它没有告诉我们关系模型的所有内容。 要完全理解他们的关系结构和性能特点，我们必须同时考虑“