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高性能Js—数据存取
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高性能Js—数据存取
数据存取 JavaScript中四中基本的数据存取位置 字面量:不存于某个变量内 本地变量:var定义的 数组元素 对象成员 字面量.全局变量读取速度 > 数组项.对象成员 .因为局部变量存在于作用域链的起始位置 作用域 作用域链 函数创建--作用域中的scope属性(内部属性对象)--集合--作用域链(即函数创建后,内部的可访问数据对象在访问时填充而成) 标识符解析 对变量在作用域中的搜索过程.在执行环境的作用域链中,一个标识符所在的位置越深,读取速度越慢.全局变量总存在于作用域链的某端. 少…
高性能JS笔记2——数据存取
数据存取性能而言: 字面量>本地变量>数组元素>对象成员 一.标识符解析的性能 标识符解析是有代价的,一个标识符的位置越深,它的读写速度也就越慢. 局部变量的读写速度是最快的,全局变量在作用域链的最末端,所以尽可能使用局部变量. 如果某个跨作用域的值在函数中被引用一次以上,那么久把它存储到局部变量里.频繁访问跨作用域的标识符时,每次访问都会带来性能损失. 二.改变作用域链 作用域链运行后一般不会改变的,With和 Try-Catch可以在执行时临时改变作用域链,功能模块执行完后,作用域链…
高性能JavaScript(数据存取)
数据存取分为4各部分 存取位置 作用域及改变作用域 原型以及原型链 缓存对象成员值 存取位置 JavaScript 有4中基本的数据存取位置 字面量:字面量代表自身,不存于特定的位置.比如这个的匿名函数 $btn.click(function(){... ...}); 本地变量:本地变量使用var声明,一个字面量和一个局部变量中存取数据的性能差异是很小的. 数组成员:以数字为索引. 对象成员:以字符串作为索引. 每一种数据存储的位置都有不同的读写消耗,一般而言,从字面量和局部变量获取数据的速度要…
《高性能js》读书笔记
第一章:加载和执行 .浏览器的JavaScript的引擎是编译器层的优化: .当浏览器执行JavaScript代码时,不能同时做其他任何事情(单一进程),意味着 .主流浏览器都允许并行下载JS. .减少外链脚本数量将会改善性能(合并JS) .任何网站都可以使用一个把制定文件合并处理后的URL来获取任意数量的文件. .defer属性可延迟脚本(只有IE4 和FF3. 支持) 第二章:数据访问 .JavaScript中有四种基本的数据存取位置: 直接量,变量,数组元素(以数字作为索引),对象成员(以…
JavaScript数据存取的性能问题
JavaScript中四种基本的数据存取位置: 字面量:只代表自身 字符串.数字.布尔值.对象.函数.数组.正则,以及null和undefined 快 本地变量:var定义的 快 数组元素:以数字作为索引 慢 对象成员:以字符串作为索引 慢 大多数情况下,从字面量和一个局部变量中存取数据的性能差异不大,而访问数组元素和对象成员的代价略高(根据地址查找堆) 一.作用域链和标识符解析 函数内部属性[[scope]]包含了被创建时所在作用域中的对象的集合,称为函数的作用域链 fu…
JS 数据类型转换
JS 数据类型转换 方法主要有三种 转换函数.强制类型转换.利用js变量弱类型转换. 1. 转换函数: js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数.前者把值转换成整数,后者把值转换成浮点数.只有对String类型调用这些方法,这两个函数才能正确运行:对其他类型返回的都是NaN(Not a Number). 在判断字符串是否是数字值前,parseInt()和parseFloat()都会仔细分析该字符串.parseInt()方法首先查看位置0处的 字符,判断它是否是个有效数…
Hyperledger中数据存取的实现
简介 本文介绍了在Hyperledger中数据存取的实现. API接口 Hyperledger提供基于key/value的数据存储,其中key是字符串,value则是二进制字节数组,Hyperledger的Go API提供了三个方法用于数据存取:PutState(key, value)用于向Hyperledger中存储数据, GetState(key)用于从Hyperledger中提取数据,而DelState(key)则从Hyperledger中删除数据. 数据存取 Chaincode 示例 以…
HBase 高性能获取数据(多线程批量式解决办法) + MySQL和HBase性能测试比较
摘要: 在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程…
一个自定义 HBase Filter -“通过RowKeys来高性能获取数据”
摘要: 大家在使用HBase和Solr搭建系统中经常遇到的一个问题就是:“我通过SOLR得到了RowKeys后,该怎样去HBase上取数据”.使用现有的Filter性能差劲,网上也没有现成的自定义Filter解决方案,我在这里把这个问题的解决办法分享给大家,抛砖引玉一下.先讲一下,虽然使用自定义过滤器来达到取数据的目的,但它其实并不是一个好的解决办法,因为它的性能是有问题的,具体分析还要看我的博客HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法:http://www.cnblogs.com/…
HBase 高性能加入数据 - 按批多“粮仓”式解决办法
摘要:如何从HBase中的海量数据中,以很快的速度的获取大批量数据,这一议题已经在<HBase 高性能获取数据>(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html)一文中给出了解决办法.那么,如何向HBase中高性能的插入数据呢?经研究表明,光是批量写入也还是不行.网上没有现成的方法.本文针对这一问题,给出了一个解决方案.它采用了多线程按批“多粮仓”的方式,经过验证,能较好的达到高速度的效果. 关键词:hbase, 高性能, 多线程, 算法 解决问题:…