react性能优化最佳实践】的更多相关文章

1.PureComponent 的使用场景 PureComponent 和 Component 的区别是,PureComponent 自带 shouldComponentUpdate 生命周期函数,会对传入的props进行浅比较. PureComponent 和 immutable.js库 做结合,完美的解决react的性能问题.   2.函数式编程按需加载 React.memo()包装函数.memo方法同样是自带shouldComponentUpdate 生命周期函数,会对传入的props进行…
这两本书就一块儿搞了,大多数已经理解,简单做个标记.主要对自己不太了解的地方,做一些记录.   一.读<高性能网站建设指南> 0> 黄金性能法则:只有10%~20%的最终用户响应时间花在了下载HTML文档上.其余的80%~90%时间花在了下载页面中的所有组件上. 1> 尽量减少HTTP请求 2> 使用CDN 3> 添加Expires头 4> 采用Gzip压缩组件 5> 将样式表放在顶部 6> 将脚本放在底部 7> 避免CSS表达式 8> 使…
web性能权威指南 page 203 经典的性能优化最佳实践 无论什么网络,也不管所用网络协议是什么版本,所有应用都应该致力于消除或减 少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少.这两条标准是经典的性能优 化最佳实践,是其他数十条性能准则的出发点. 减少DNS查找 每一次主机名解析都需要一次网络往返,从而增加请求的延迟时间,同时还会阻 塞后续请求. 重用TCP连接 尽可能使用持久连接,以消除 TCP 握手和慢启动延迟;参见 2.2.2 节“慢启动”. 减少HTTP重定向 HTTP 重定向极费…
网站性能最佳实践   当描述一个web页面的页面速度,评价的一致性遵循许多不同的规则.这些规则是任何阶段的web开发可以应用的前端最佳实践.这个文档的每个规则都陈述于此,无论你是否运行页面测速工具--或许你只是开发一个全新的网站,不准备测试它--你都可以任何时间参考这里的规则.我们给你具体的技巧和建议, 使你可以使用最好的实践规则并将其贯彻到您的开发过程中.   关于性能最佳实践   从客户端的角度看网站性能评估,通常衡量的是页面加载时间.这是一个用户开始发起一个请求新页面到页面完全呈现所耗费的…
本文提供了 ASP.NET Core 的性能最佳实践指南. 译文原文地址:https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/performance-best-practices?view=aspnetcore-3.1 积极利用缓存 这里有一篇文档在多个部分中讨论了如何积极利用缓存. 有关详细信息,请参阅︰ https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching…
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MyS…
back_log参数的作用 指定MySQL可能的TCP/IP的连接数量(一个TCP/IP连接占256k),默认是50.当MySQL主线程在很短的时间内得到非常多的连接请求,该参数就起作用,之后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程.back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.如果系统在一个短时间内有很多连接,则需要增大该参数的值,该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听accept队列的大小.不同的操作系统在这个accept队…
MySQL优化方法的关键是? MySQL参数优化,innodb_buffer_pool_size/innodb_flush_log_at_trx_commit/sync_binlog SQL开发规范 分库分表 如何权衡吞吐率(Throughput) 和延时(Latency)? 吞吐率:一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力,称之为吞吐率(Throughput),单位是req/s.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数. 延时:延时是描述操作里用来等待服务的时间.在某些情况…
Asset auditing - 资源审查 许多项目发生效能问题的真正原因只是由于人员操作不当或是试东试西,而不小心改到导入设定影响到导入的资源.(例如最近的gitlab惨案) 对于较大规模的项目,最好准备一道自动的防线防范人为失误.例如写一段简单的检查程序确保没有任何人能在项目加入一张没压缩的 4K 贴图. 或许你会觉得不可能,但这问题我们真的很常见.没有压缩的 4K 贴图会占用大约 60mb 的内存空间,在低端的手机设备(例如 iPhone 4s)上,整个项目用掉超过 180mb-200mb…
测试服务器(或虚拟机)的QPS峰值 利用sysbench压测工具模拟SELECT操作 # 已有test库的话先drop掉 drop database test; create database test; # prepare准备阶段,构建压测环境 sysbench /usr/local/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/select.lua \ --oltp-table-size=20000 --mysql-table-engine=innodb…