原因 最近,在优化之前公司帮联想(外包)做的一个老的后台管理系统,由于项目是基于easy UI框架,页面是后台用jsp实现的,再加上在公司推行前后端分离的实践,大部分项目都基于vue采用前后端分离去实现.所以当后台哥们儿告诉我,某个用datagrid渲染的表格,加载时间长达30多秒,让我去优化的时候,我的内心是崩溃的,但是我是没法拒绝的,谁让我们搞前端的呢! 过程 说干就干,从svn上更新下代码,便开始搞起.页面渲染过慢总体分两种原因,后端接口传输速率慢和前端页面渲染慢,当然先从接口下手,取到后

在使用Easyui DataGrid 过程中,发现若单页数据量超过300,IE浏览器加载速度很慢.也通过网上找寻了很多解决方案,最典型的就是去掉datagrid的自动列宽以及自动行高判断. 1.解决自动列宽:  设定列宽度可解决. 2.解决自动行高 : 注释掉下面的代码. function _3e(_44,_45){ //for(var i=0;i<_45.length;i++){ ////var tr1=$(_44[i]); ////var tr2=$(_45[i]); ////tr1.css

WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势. DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->DataGrid 的 EnableColumnVirtualization 和 EnableRowVirtualization 属性,使它进行虚加载来提高性能

作者:过客非归 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/u010265681/article/details/76651725 WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势.DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->Dat

这篇文章只谈jQuery easyui datagrid 的数据加载,因为这也是大家谈论最多的内容.其实easyui datagrid加载数据只有两种方式:一种是ajax加载目标url返回的json数据:另一种是加载js对象,也就是使用loadDate方法. 这里就自己的使用经验,对两种方式做简单总结和归纳,并且对使用过程中容易产生的误区做较为详细的描述,希望能对大家有所帮助. url方式加载数据 调用方式 目前可能大多数人都是选择这种方式,因为跟流行的框架结合的也比较好,使用url的话,可以将

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文章目录 1url方式加载数据 1.1调用方式 1.2相关方法 1.3二次加载问题 2加载本地数据方式 2.1调用方式 2.2如何分页 2.3加载中效果 2.4如何不统计总数 这篇文章只谈jQuery easyui datagrid 的数据加载,因为这也是大家谈论最多的内容.其实easyui datagrid加载数据只有两种方式:一种是ajax加载目标url返回的json数据:另一种是加载js对象,也就是使用loadDate方法. 这里就自己的使用经验,对两种方式做简单总结和归纳,并且对使用过程

6.3 突破传统,4k大屏的沉浸式体验 前言 能够在 4K 的页面上表演,对设计师和前端开发来说,即是机会也是挑战,我们可以有更大的空间设计宏观的场景,炫酷的转场,让观众感受影院式视觉体验,但是,又必须面对因为画布变大带来的性能问题,以及绞尽脑汁实现很多天马行空的的想法.下面是这次双11媒体大屏开发中我们的一些设计和思路. 1. 3D动感跑道 当逍遥子零点倒数5,4,3,2,1,0!激昂音乐奏起,媒体中心大屏幕跳跃出一个动感十足的页面,黄橙橙的 GMV 数字蹭蹭往上长,跳跃的翻牌器下有个不断向前

Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内

开篇介绍 上周末参加了一次永洪科技在中关村 3W 咖啡举行的一次线下沙龙活动 - 关于它们的产品大数据敏捷 BI 工具的介绍.由此活动,我想到了三个话题 - 3W 互联网的圈子,永洪科技的大数据敏捷 BI 工具,微软 BI 工具的路应该如何去走. 3W 互联网的圈子 其实之前在中关村工作过很长的一段时间,每天吃饭的点基本上就包括中关村那一块,平时每天都从那个基督教堂门前走过来走过去.但是感觉在中关村那里白混了一年,因为从来没有注意到那里其实有一个人气很旺的 IT 互联网人的圈子 - 3W 咖啡屋

EasyUI的DataGrid加载数据的时候,如果列数过多(300列以上),数据渲染及其缓慢. JSON对象格式: 1:rowno 2:title 3:colspan 4:rowspan 5:backgroundcolor 五项属性必须设置 ar json={total:3,rows:[{'rowno':1,'title':'ceshi','colspan':1,rowspan:1,'backgroundcolor':'red'},{'rowno':1,'title':'ceshi1','col

Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,假设数据超过1M,存取set和get是都是返回false,并且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存,因为排行榜在我们全部sql select查询里面占了30%,并且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存.为了清除缓存方便,把全部的用户的数据放在同一key中,因为memcached:set的时候没有压缩数据.在測试服測试的时候,没发现问题,当上线的时候,结果发现,在线人数刚刚490人的时候,serverload avera

从一个初级程序员到高级程序员的经历 你好!我是谦先生,我是茫茫程序猿中的一猿,平凡又执着. 刚入行的时候说实话,啥都不懂,就懂点皮毛的java,各种被虐狗的感觉.又写js又写css又写后台...慢慢被虐出来了-开始掌握一些好多前端框架比如jqury.jquery ui.easyui.datagrid.zTree.extjs.boostrap.echart...各种各样的(XoX),后端也因为外包的项目各种各样,主流的框架如struts2.hibernate.mybatis.spring都要熟悉使

要想提高工作效率,必须得有好的工具.大数据有很多组件,但是邪了门儿的就是,竟然没有一个好用的客户端程序. 没办法,我只好用antd+webview自己做了一款跨平台的桌面应用. 先看下效果. 这是github地址:https://github.com/CJSoldier/whitepawcat.我一个人做有点孤单,还有点累,希望能跟大家一起玩. 为什么要做成桌面应用,做成web服务,用浏览器不好吗? 我觉得不好.因为我经常打开太多tab页了,到时候就不知道哪个tab也是咱们的大数据客户端程序了.

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis

PGIS大数据量点位显示方案 问题描述 PGIS在地图上显示点位信息时,随点位数量的增加浏览器响应速度会逐渐变慢,当同时显示上千个点时浏览器会变得非常缓慢,以下是进行的测试: 测试环境: 服务器: CPU:Intel(R) Xeon(R) 2.00GHz ,4核 内存:2G 客户端: CPU: E5200@ 2.59GHz, 2核 内存:2G 下面是测试结果: 点位数量 IE内存占用 平均响应时间 放大缩小 点击响应时间 100 44.22M 基本无延时 1 S 基本无延时 400 49.09M

  大数据模糊查询lucene 对工作单使用 like模糊查询时,实际上 数据库内部索引无法使用 ,需要逐条比较查询内容,效率比较低在数据量很多情况下, 提供模糊查询性能,我们可以使用lucene全文索引库技术.本文示例是在SSH框架中进行使用.使用hibernate Search (用来整合 Hibernate + Lucene),工作单搜索功能. 1.首先可以在我们的maven工程中引入需要的jar包, <dependency> <groupId>org.hibernate&l

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯

Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存,由于排行榜在我们所有sql select查询里面占了30%,而且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存.为了清除缓存方便,把所有的用户的数据放在同一key中,由于memcached:set的时候没有压缩数据.在测试服测试的时候,没发现问题,当上线的时候,结果发现,在线人数刚刚490人的时候,服务器load average飘