《性能测试》专题

问题内容： 我最近从切换到。在转换我冗长的代码之一时，我很惊讶地发现运行速度很慢。我用一个耗时的功能来分析和跟踪问题。我的代码中的各个位置都正在调用此函数（是其他递归调用的函数的一部分）。Profiler建议在和中都对该函数进行 300次 调用。 简而言之，以下代码总结了当前的问题： 包含函数的类： 和调用test.m的脚本： 给出输出 包含函数CustomKernels.py的类： 和调用tes

问题内容： 我们有两个节点的集群（私有云中的VM，64GB的RAM，每个节点8个核心CPU，CentOS），几个小索引（约100万个文档）和一个大索引，约有2.2亿个文档（2个分片，170GB）的空间）。每个盒上分配了24GB的内存用于elasticsearch。 文件结构： 运行以下查询大约需要1-2秒： 我们是在此时达到硬件极限，还是有办法优化查询或数据结构以提高性能？ 提前致谢！ 问题答案：

问题内容： 我有一张约有100,000个用户的表。 第一种情况： 当我为上述查询做一个解释计划时，我得到的费用为5200 第二种情况： 当我对第二个查询做一个解释计划时，我得到的费用为100,000。 视图中的where子句如何工作？在视图检索所有行之后是否应用where子句？如何解决此问题？ 问题答案： 这是关于已使用的视图算法的。 该 合并 算法行之有效最表的索引和诸如此类的东西-的 不是Te

问题内容： 已关闭 。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？ 更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 4年前关闭。 如果您打算使用视图，那么如何确保良好的性能？ 还是最好不要先使用视图，而只是将等效视图合并到您的select语句中？ 问题答案： 这完全取决于您通过视图查看的内容。但最有可能减少您的精力并提供更高的性能。当SQL语句引用非索引视图时，解析器和查询优化器将

问题内容： 我考虑了以下有关计算机体系结构的问题。假设我在Python中做 这需要log n，再加上，如果我理解正确，内存复制操作x[index:]。现在我最近读到，瓶颈通常是处理器与内存之间的通信，因此可以通过RAM快速完成内存复制。它是如何工作的？ 问题答案： Python是一种语言。存在多种实现，并且它们可能具有列表的不同实现。因此，如果不查看实际实现的代码，就无法确定列表的实现方式以及它们

Selenium有以下功能特性: Selenium是一个开源和可移植的Web测试框架。 Selenium IDE为创作测试提供了回放和录制功能，而无需学习测试脚本语言。 它可以被视为领先的基于云的测试平台，可帮助测试人员记录他们的操作并将其导出为可重复使用的脚本，并具有易于理解且易于使用的界面。 Selenium支持各种操作系统，浏览器和编程语言。如下列表: 编程语言: C# ，Java，Pyth

主要内容：硬件和操作系统问题,运行时配置问题,编译时配置问题,原子操作,附录：跟踪的详细分析Apache 2.x是一个通用的Web服务器，旨在提供灵活性，可移植性和性能之间的平衡。虽然它没有专门设计用于设置基准记录，但Apache 2.x在许多实际情况下都具有高性能。 与Apache 1.3相比，版本2.x包含许多额外的优化，以提高吞吐量和可伸缩性。默认情况下，大多数这些改进都已启用。但是，存在可能显着影响性能的编译时和运行时配置选择。本文档介绍了服务器管理员可以配置的选项，以调整Apa

我们有一个本机< code>c/asm应用程序，它利用GPU(OpenCL)通过特定的方法对大量< code >数据进行加密/解密,它运行得非常完美，没有任何问题。该项目的一部分(网络和分发)正在由< code>JEE开发，我们只需要调用原生应用程序/库。 我们已经尝试使用类将其称为分离的外部进程。问题是我们无法控制应用程序（事件、处理程序、线程等…）。我们还尝试将C代码切换为Java代码，但性能

主要内容：内存设置,JVM设置,远程连接,分布式配置调整在本章中，可以了解一些关于如何优化使用OrientDB的应用程序的一般技巧。 有三种方法可以提高不同类型数据库的性能。 文档数据库性能调整 - 它使用一种技术来帮助避免为每个新文档创建文档。 对象数据库性能调整 - 它使用通用技术来提高性能。 分布式配置调整 - 它使用不同的方法来提高分布式配置的性能。 可以通过更改内存，JVM和远程连接设置来实现通用性能调整。 内存设置 内存设置有不同的策略来提

问题内容： 编码我来检查Java的vararg性能。 我编写以下测试代码： 在我的机器上，平均输出为： 似乎将变量传递给方法是免费的！好！ 但是使用varags慢60倍！为什么呢 一种解释可能是程序必须在堆上创建数组，而时间是由GC花费的。但是对于更少的循环，我仍然得到输出： 什么花费了这些额外的时间，反正编译器拥有将其解决为fix变量调用的所有信息… 这不是我打算为此进行优化的意图，但是我发现这

本文档提供的技术与工具概述，有助于使您的Django代码更高效，更快速，并使用更少系统资源。 简介 通常，人们首先关心的是编写的代码起作用，其逻辑函数根据需要产生预期输出。然而，有时，这将不足以使代码像我们希望的那样有效地工作。 Generally one’s first concern is to write code that works, whose logic functions as r

避免不必要的 DOM 操作 浏览器遍历 DOM 元素的代价是昂贵的。最简单优化 DOM 树查询的方案是，当一个元素出现多次时，将它保存在一个变量中，就避免多次查询 DOM 树了。 // Recommended var myList = ""; var myListHTML = document.getElementById("myList").innerHTML; for (var i

慎重选择高消耗的样式 高消耗属性在绘制前需要浏览器进行大量计算： box-shadows border-radius transparency transforms CSS filters（性能杀手） 避免过分重排 当发生重排的时候，浏览器需要重新计算布局位置与大小。 常见的重排元素: width height padding margin display border-width positio

当你开始编写Apache Spark代码或者浏览公开的API的时候，你会遇到诸如transformation，action，RDD等术语。了解到这些是编写Spark代码的基础。同样，当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候，你需要去了解一些新的名词:job, stage, task。对于这些新术语的理解有助于编写良好Spark代码。这里的良好主要指更快的Spark

问题内容： 我正在调整我的一个宠物项目以提高其性能。我已经淘汰了探查器以识别热点，但是我认为对Python性能特性的了解要好一些，这将非常有用。 我想知道几件事： 一些现代的编译器拥有非常聪明的优化器，它们通常可以采用简单的代码，并使其运行速度比任何人工调整代码的尝试都要快。根据优化器的智能程度，使我的代码“哑巴”可能更好。 尽管Python是一种“解释”语言，但它确实可以编译为某种形式的字节码（