《优化》专题

我使用线程池执行器，将其替换为旧版线程。 我创建了如下执行器： 这里的核心大小是maxpoolsize/5。我已经在应用程序启动时预先启动了所有核心线程，大约160个线程。 在传统设计中，我们创建并启动了大约670个线程。 但关键是，即使在使用Executor并创建和替换遗留设计之后，我们也不会得到更好的结果。 对于结果内存管理，我们使用Top命令来查看内存使用情况。对于时间，我们将System.

我一直在尝试制作一款基于2D Tile的游戏，但在出现问题之前并没有走得太远。游戏很好，除了它非常慢，并且空间不断出现在瓷砖之间。我尝试将所有磁贴图像放入一个图像中以加载以使其更平滑，但它不起作用。我需要有关如何优化游戏以获得更好的fps的帮助。 大多数显示类 大多数地图类 这是图块之间渲染错误的图片

我有一个场景，我需要一些帮助来制定问题，这样我才能正确地实施优化方法。我希望有人能给我一些指导，表面上看起来很简单，但我很难弄清楚如何正确编码变量、约束等。 情况是这样的： 需要将多个物品放入箱子/背包中 例： 每个项目有两个值的向量： 项目=[[7,6]，[14,2]，[27,23]，[5,15]] 箱子/背包的向量，第一个值为物品第一个值可接受的上限。第二个值相同，但适用于箱子/背包中每个物品

我正在使用Amazon SES进行一个项目，并且已经设置了一个接收规则来将消息从SES发送到SNS。SNS将我的APIendpoint作为订阅者，但为了确保我不会错过任何消息，我还设置了一个SQS队列，并将该队列订阅到SNS主题。 在这个设置下，我会收到每封SES电子邮件两次。（一个来自SNS，一个来自SQS的投票）。有没有一种方法，只发送失败的SNS消息到SQS队列，这样我就不用总是检查重复了？

一面（8.16） 首先自我介绍 然后问了实验室的项目，跟着老师具体做什么 然后问了之前实习的一个项目，具体怎么做的？因为涉及了bert，还问了bert怎么训练的，训练时的loss怎么设计的 了解哪些优化器，这些优化器有什么区别。问RMSprop 学习率怎么decay的 接下来就是两个场景题 1、电商背景，有用户和商品，之前有了模型，现在加入优惠券特征，问如何设计让用户购买倾向和优惠券价值成正比 2

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

主要内容：业务场景,如何通过缓存优化查询接口,基于大数据离线平台进行缓存预热,本地缓存框架：Ehcache今天给大家来分享一个知识，那就是平时我们开发系统的时候，如何运用 Ehcache 这款本地缓存框架，把我们的查询性能大幅度提升优化，甚至让很多查询操作性能提升到 100 倍以上，下面就来讲讲这个话题。 业务场景 首先给大家引入一个场景，就是假设咱们写的一套 Java 系统要跑一个几百行的大 SQL 从 MySQL 里查询数据，这个查询是不是会速度非常的慢？ 那肯定是了，这种几百行大 SQL

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

10.1 配置日志 10.1.1 在配置文件中配置 在application.properties中添加 server.tomcat.accesslog.enabled=true server.tomcat.accesslog.directory=d:/temp/logs 10.2 EmbeddedServletContainerCustomizer接口,通过代码配置tomcat package

分析程序你经常会看到大部分时间都花费在最内层的循环上面。 提高速度的方法就是认真地用汇编优化最花时间的循环。 其它的部分仍然用高级语言完成。 下面所有的例子都假定数据全在1级cache内。 如果数据cache失效是瓶颈，那么没有理由去对指令进行优化。 而应该把注意力集中在组织你的数据，尽量减少cache失效次数（第七章）。 25.1 PPlain和PMMX上的循环 循环通常包括一个控制叠代次数的计

前言 随着微信iOS客户端业务的增长，在数据库上遇到的性能瓶颈也逐渐凸显。在微信的卡顿监控系统上，数据库相关的卡顿不断上升。而在用户侧也逐渐能感知到这种卡顿，尤其是有大量群聊、联系人和消息收发的重度用户。 我们在对SQLite进行优化的过程中发现，靠单纯地修改SQLite的参数配置，已经不能彻底解决问题。因此从6.3.16版本开始，我们合入了SQLite的源码，并开始进行源码层的优化。 本文将分享

ulimit 设置系统打开文件数设置，解决高并发下 too many open files 问题。此选项直接影响单个进程容纳的客户端连接数。 Soft open files 是Linux系统参数，影响系统单个进程能够打开最大的文件句柄数量，这个值会影响到长连接应用如聊天中单个进程能够维持的用户连接数， 运行ulimit -n能看到这个参数值，如果是1024，就是代表单个进程只能同时最多只能维持10