《性能测试》专题

这真的让我很惊讶！我的JSP中有以下代码。 这段代码一直有效，直到我重构了SlideShow类，并公开了所有属性，删除了getter/setter。所以在我看来，EL只与getter一起工作，而不是直接属性访问。这是真的吗？有没有办法让它使用直接属性而不是通过getter？

我正在使用MongoDB构建一个架构。 我发现在辅助服务器上发送读取请求以满足统计需求是可能的（也是最佳实践）。结果将是一个更好的表现。 谢谢你的帮助。

我想从数组中加载16位无符号整数，并将这些值用于C语言中的32位无符号计算。我可以选择将这些值存储为16位数组（内存更少）或32位数组（更多内存消耗）。 我的代码应该可以用普通的C编译器编译，并且可以在尽可能多的架构上运行。对于这些组合中的许多组合，很难进行性能测量和汇编代码读取，所以我要求进行理论测试。 换句话说:在什么情况下，16位到32位的无符号整数转换通常会消耗CPU周期？我什么时候可以在

我使用的是1.5.4 spring boot，Java8和kafka 2.2.0版本。我有5个代理和4个不同的主题，每个50个分区。 我有一个这样的系统： 因为使用相同的键，我所有内部主题的消息都在同一个分区，对吗？并且只有1个线程可以从该分区使用 如果我分发到50个分区，我会像50个分区那样做批处理工作，并分发到50个分区，我的代码性能是否会像x2x3x4倍那样增加？我能知道点什么吗

他们看到的Watson语音到文本服务器最近的问题是，无法在单个实例中运行持续时间大于10分钟的音频文件，其次，当运行语音到文本的文件小于10分钟时，有时与Watson服务器的TCP连接丢失。 他们基本上是在python的Watson服务器上使用web套接字，并且想了解对于持续时间较长的音频文件（例如，我们的会议持续到3小时），什么是运行语音到文本的最佳方式。为web套接字上的连接丢失配置瓶颈的最佳

“ExtensionAttribute1”用于员工ID。（邮件和员工id项用于筛选所需数据。） 要在active directory中正确地组织数据将需要一些时间，但我希望立即解决这个问题，如只在用户登录尝试时导入等。

我们正在使用数据轴进行索拉/卡桑德拉。目前，我们的搜索响应小于200毫秒，但每五分钟响应一次，大约10秒。调试后，我们将原因确定为TTL。ttl 线程每 5 分钟运行一次，这就是我们看到性能下降的时候。但是我们无法弄清楚TTL线程正在做什么来阻止读取？数据软件企业版：4.8 任何人有任何想法，请分享。谢谢。

我有一个非规范化用例——一个hiveavro事实表与14个较小的维度表连接，生成一个非规格化拼花输出表。输入事实表和输出表都以相同的方式进行分区（Category=TEST1，YearMonthId=202101）。我确实运行历史处理，这意味着一次处理并加载给定类别的几个月。 我使用的是Spark 2.4.0/pyspark数据帧，所有表连接的广播连接，动态分区插入，最后使用colasce来控制输

对于我的实验，我需要具体化一个由TBox/模式和ABox/数据组成的dbpedia本体论。 为此，我将dbpedia本体论/TBox/模式（http://downloads.dbpedia.org/2016-04/dbpedia_2016-04.owl）与DBPedia知识图中的ABox/data部分合并（我在http://downloads.dbpedia.org/2016-04/core-i1

我有一个用例，需要将小文档批（通常是1到10个1KB的文档）上传到CloudSearch。每2或3秒就会上传一个新批次。批量上传的CloudSearch文档说： 确保您的批次尽可能接近5 MB的限制。上载大量较小的批次会减慢上载和索引过程。 如果在文档出现在搜索结果中之前有30秒的延迟，也可以。随着我的文档数量不断增加，比如说增加到50万个文档，我的实现能否正常工作？

上次，我发现了Java8及以上版本函数式编程的难点，并在Collectors类中发现了一个静态方法。 我们有一个类员工像： 假设我们有一个类的POJO列表，并且我们希望接收一个所有员工姓名的列表。我们有两种方法，比如： 我知道第一种方法在上使用终端操作，而第二种方法在上使用中间操作，但我想知道第一种方法的性能是否比第二种方法差，反之亦然。如果您能解释第一种情况的潜在性能下降，当我们的数据源（emp

我最近正在学习Apache Spark。我用i7-4790S CPU和16GB RAM在我的Hackintosh（El Capitan）上通过brew安装了Hadoop和Apache Spark。我运行了SparkPi示例，如下所示： 我有另一台运行Ubuntu16.04的电脑，配有i3-4170T CPU和16GB RAM。我设置了一个Docker容器来运行Hadoop和Spark（与OS X上

我目前正在开发一种实时数据绘图解决方案，该解决方案能够频繁接收新数据（高达1kHz）并以较低的速率（例如50hz）执行重绘。我使用FLTK进行了第一次实现，但我想尝试一下GTK，因为我以前从未使用过它，它看起来对我来说很有希望。 为了简短起见，我注意到与我使用FLTK测量的结果相比，在绘制线条时调用cairo_stroke（）需要花费很多时间（FLTK中没有笔划，fust一个fl_line（）函数

我正在测试博士后的插入性能。我有一个表，其中一列的数据类型是数字。上面还有一个索引。我使用以下查询填充了数据库： 通过上面的查询，我很快插入了400万行，一次插入10000行。在数据库达到600万行后，性能急剧下降到每15分钟100万行。有什么技巧可以提高插入性能吗？我需要这个项目的最佳插入性能。 在内存为5 GB的计算机上使用Windows 7 Pro。

我尝试在和中排序一个大小为100000000的数组，我可以看到它们之间存在巨大的性能差距。对于这个数字，几乎比快倍（在我的机器上）。 我记录了一些结果，发现当大小在10000左右或更小时，swift的速度更快，但一旦数值上升，就会变得比慢得多。 下面是Swift和Kotlin的代码， 迅捷 科特林 下面是两个记录的时间, 迅捷 因此，在这里，您可以看到在大小增加时变得极其缓慢，尽管在数量较小时它会