《优化》专题

本文向大家介绍详解 Nginx 负载均衡和反向代理配置和优化，包括了详解 Nginx 负载均衡和反向代理配置和优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Nginx 负载均衡和反向代理配置和优化 DNS 轮询方式: 介绍: DNS 轮询是指一个域名可以绑定到多个的 ip 服务器上, 用户在访问的时候 dns轮询访问这几个 ip 的服务器, 达到负载均衡的目的. 可以使用 linux 命令 dig

本文向大家介绍MySQL性能优化之如何高效正确的使用索引，包括了MySQL性能优化之如何高效正确的使用索引的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 实践是检验真理的唯一途径，本篇只是站在索引使用的全局来定位的，你只需要通读全篇并结合具体的例子，或回忆以往使用过的地方，对整体有个全面认识，并理解索引是如何工作的，就可以了。在后续使用索引，或者优化索引时，可以从这些方面出发，进一步来加深对索引正确高效

问题内容： 编写Java程序时，对CPU如何利用其缓存存储数据有影响吗？例如，如果我有一个经常访问的数组，那么它是否足够小以适合一个高速缓存行（在64位计算机上通常为128字节）是否有帮助？如果我将一个经常使用的对象保持在该限制之内，我可以期望它的成员使用的内存紧密并留在缓存中吗？ 背景：我正在构建一个压缩的数字树，它受C语言中Judy数组的启发很大。虽然我主要追求其节点压缩技术，但Judy将CP

本文向大家介绍Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？相关面试题，主要包含被问及Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下   1、64 GB 内存的机器是非常理想的， 但是 32 GB 和 16 GB 机器也是很常见的。少于 8 GB 会适得其反。   2、如果你要在更快的 CPUs

本文向大家介绍Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？**相关面试题，主要包含被问及Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？**时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 面试官：想了解对ES集群的运维能力。 解答： 1）关闭缓存swap; 2）堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）; 3)设置最大文件句柄数； 4）线程池+队列

本文向大家介绍说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）相关面试题，主要包含被问及说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 （1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。 （2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN

问题内容： 我正在尝试从包含数亿行的SQLite表中检索一些最常出现的值。 到目前为止，查询可能如下所示： 该字段上有一个索引。 但是，使用ORDER BY子句，查询会花费很多时间，我从未见过它的结尾。 可以采取什么措施来大幅度改善对如此大量数据的此类查询？ 我试图添加一个HAVING子句（例如：HAVING count> 100000）以减少要排序的行数，但是没有成功。 请注意，我不太在意插入所

本文向大家介绍详解网站中图片日常使用以及优化手法，包括了详解网站中图片日常使用以及优化手法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言： 最近新到一个团队，才意识到基础的薄弱，牛人遍地，还是好好学习，天天向上。 一直都觉得网站优化的重点是图片，图片的使用也是博大精深。有必要总结一下图片的日常使用以及优化手法～ 总的来说，图片的使用分为background和img两种，而优化方向来说分为减少请求，

本文向大家介绍Swift中图片资源使用流程的优化方法详解，包括了Swift中图片资源使用流程的优化方法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 去年发布的Xcode9支持在代码编辑中直接插入图片，类似如下效果 但用了一段时间以后还是不太喜欢，换回了原来的方法。 本篇中许多实现细节已经在 iOS中多语言本地化流程的优化中写过，没再重复，若有疑问建议先阅读该文章。 传统的方法 是不是看上去都

本文向大家介绍当Flutter遇到节流与防抖的思路和流程优化，包括了当Flutter遇到节流与防抖的思路和流程优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 在 Google I/O '17 上，Google 向我们介绍了 Flutter —— 一款新的用于创建移动应用的开源库。 Flutter是什么呢?它是Google使用Dart语言开发的移动应用开发框架，用来帮助开发者在iOS和Andro

我对C很在行，我正在尝试做一些黑客挑战，以此作为解决这个问题的方法 现在我正在努力解决愤怒的孩子们的问题：https://www.hackerrank.com/challenges/angry-children 基本上，它要求创建一个程序，给定一组N个整数，为该集合的K长度子集找到最小可能的“不公平”。不公平定义为K长度子集的最大值和最小值之间的差值。 我现在要做的是找到所有的K长度子集，计算它们

关于Spark中的性能调优，我有两个问题： > 我理解在spark作业中控制并行性的一个关键因素是正在处理的RDD中存在的分区的数量，然后控制处理这些分区的执行器和内核。我能假定这是真的吗： 执行程序的 #个*#个执行程序核心的<=#个分区。也就是说，一个分区总是在一个执行器的一个核中处理。执行器核数超过分区数是没有意义的 我知道每个执行器拥有高数量的内核可能会对HDFS写操作产生影响，但是我的第

面试问题: 给定数十亿个矩形，找到与给定点P（x，y）重叠的最小面积矩形 有一种简单的方法通过顺序地处理每个矩形来在O（n）时间内实现答案，但进一步优化它提供了大量的矩形阵列。 我最好的方法是检查每个矩形，看看点是否在里面，然后计算面积并与当前最小的面积进行比较。这可以一次完成。我想不出任何其他不需要检查所有矩形的方法

下面是带有复制构造函数和初始化列表构造函数的CL结构。我认为这里只能调用复制构造函数，因为根据C++14标准，8.5.4/3 null 谁是对的？谁的行为是正确的？

我大致了解了TensorFlow图在评估它包含的之一时是如何评估的：该张量的或的执行将触发图中所需的所有级联计算计算该张量的值，因此，图中“导致它”的任何张量也将被计算，并且连接它们的任何操作都将被运行。 因此，如果我有一个包含张量out\u a的图，其计算涉及（可能在许多其他事情中）使用int\u b的操作，这反过来（最终）需要执行本身（最终）使用in的操作 将只评估、和一次：和的计算都使用的相