foreach foreach编译成字节码之后,使用的是迭代器实现的. foreach特点: 无须获取容器大小 需要创建额外的迭代器变量 遍历期间得到的是对象,没有索引位置信息,因此不能进行赋值操作. for for特点: for需要获取容器大小,如果计算大小比较耗时,那么for循环效率会很低. for循环是根据容器的大小来防止越界,因此每次循环都需要进行一次比较. 效率比较: 由于for循环的特性,每次循环都会进行比较,所以效率上不如foreach.但这个结论不是绝对的,还要考虑一下几点: 1

<GC资源管理器>  官方文件:administrator's Guide->24 Using the Database Resource Manager 用法:在实际生产环境中使用的少 影响:限制使用数据库资源,CPU    undo表空间  IO  session 场合:当有多个应用使用一个数据库而且资源紧张时可用"资源管理器"调节 实现:可用GC完毕也可用EM完毕,还能够使用程序包完毕 UI方式:简单,快捷.不easy出错 commend方式:设置复杂,命令非常

1.通过Windows Task Manager 的 Performance Tab 可以看到总体的性能消耗情况. 2.如果想看系统中每个进程的资源消耗,可以点击 下面的 Open Resource Monitor ,这样就可以看到具体进程的消耗情况了.

注:HashMap底层也是用数组,HashSet底层实际上也是HashMap,HashSet类中有HashMap属性(我们如何在API中查属性).HashSet实际上为(key.null)类型的HashMap.有key值而没有value值. 正因为以上的原因,TreeSet和TreeMap的实现也有些类似的关系. 注意:TreeSet和TreeMap非常的消耗时间,因此很少使用. 我们应该熟悉各种实现类的选择——非常体现你的功底. HashSet VS TreeSet:HashSet非常的消耗空

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

CPU资源消耗的原因和解决方案对象创建轻量对象代替重量对象* 不需要响应触摸事件的控件:CALayer显示* 对象不涉及UI操作,则尽量放到后台线程创建* 包含有CALayer的控件只能在主线程创建和操作* 通过Storyboard 创建视图对象时,其资源消耗会比直接通过代码创建对象要大非常多,在性能敏感的界面里,storyboard不是一个好的技术选择* 尽量推迟对象创建的时间,并把对象的创建分散到多个任务中去.* 对象的复用代价比释放,创建新对象要小,这类对象应当尽量放到一个缓存池里复用对象

目录 前言 复杂度 分析方法 大 O 复杂度表示法 例子-评估累加和的各种算法执行效率 算法 1(for 循环): 算法 2(嵌套 for 循环): 大 O 表示 时间复杂度分析 关注执行最多的一段代码 加法规则 乘法规则 常见时间复杂度 常量阶 O(1) 对数阶 O(logn).O(nlogn) 多参数阶 O(m+n).O(m*n) 空间复杂度分析 小结 前言 本笔记主要记录如何分析.统计算法的执行效率和资源消耗. 必须学会分析复杂度分析. 李柱明博客:https://www.cnblogs.

本文由荒原之梦原创,原文链接:http://zhaokaifeng.com/?p=653 什么是php-fpm: php-fpm即FastCGI进程管理器,用于控制php的内存和进程等. 操作环境: CentOS 7 问题检查: 首先查看php进程总数: pstree|grep php-fpm 回显: |-php-fpm---20*[php-fpm] 根据回显信息可知,查询时有20个php-fpm进程. 也可以通过下面的命令列出消耗内存最多的前50个进程: ps auxw|head -1;ps

在容器的使用过程中,如果能及时的掌握容器使用的系统资源,无论对开发还是运维工作都是非常有益的.幸运的是 docker 自己就提供了这样的命令:docker stats. 默认输出 docker stats 命令用来显示容器使用的系统资源.不带任何选项执行 docker stats 命令: $ docker stats 默认情况下,stats 命令会每隔 1 秒钟刷新一次输出的内容直到你按下 ctrl + c.下面是输出的主要内容: [CONTAINER]:以短格式显示容器的 ID.[CPU %]

Erlang进程消耗EMQ对客户端链接使用链接进程(emqtt_client)和session进程(emqtt_session)分开的策略. 当一个mqtt的客户端连接到EMQ的服务器上的时候,首先会建立一个负责管理连接的进程(emqtt_client),当验证客户端有效后会建立另一个进程(emqtt_session),负责该客户端的会话. 在EMQ中,每一个clientID只能登录一次,因此后登录的客户端会将先登录的客户端踢下线. 主要内存消耗(一个connection大约占10K内存)数据表

数据结构解决的问题:“快” + “省”,即为时间,空间复杂度分析 1:为什么需要复杂度分析? 因为通过统计手段分析的结果受到两个因素的影响,一:测试结果非常依赖测试环境,二:测试结果受数据规模的影响很大 2:大O复杂度表示法 所有代码的执行时间T(n)与每行代码的执行次数n成正比. T(n) = O(f(n)) 3:时间复杂度分析: 渐进时间复杂度 1:只关注循环执行次数最多的一段代码 2:加法法则:总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 3:乘法法则:嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在

如下是官方的一些建议: 1. 使用非gui模式,例如 jmeter -n -t test.jmx -l test.jtl 2. 尽量用较少的监听器(listeners):如果使用了-l 标致像上面一样,则监听器就将会被弃用. 3. 尽量不要使用很多一样的samplers,应该使用一个sampeler在一个循环里,然后使用csv data set 去改变具体sampler的变量.或者最好使用Access log sampler. 4. 不要使用功能模式functonal mode. 5. 使用CS

0 Simon简介 详细文档请直接阅读参考文献[1]. Simon是由NSA设计的轻量级分组密码算法(LIGHTWEIGHT BLOCK CIPHER).主要应用于硬件或软件条件受限(例如:芯片面积要求小.微处理器.低功耗等),同时对安全有一定需求的低端设备.相比DES.AES等,Simon在结构上相对简单,轮函数操作也不复杂.因此在计算速度和资源消耗上更有优势,更能适应软硬件条件受限的情况. 为了适应不同的场合,Simon提供了不同的方案,如图0. 图0 Simon密码族 图1 Simon轮函

PowerBuilder编程新思维3:适配(三层架构与GraphQL) PB在富客户端时代,是一线开发工具.随着网络发展,主流架构演进到三层架构的时代,PB拿不出有力的三层架构,已经明显力不从心,市场份额也江河日下.今天我们来细数一下PB的三层架构方式及其改进方法. PB三层架构方式一:EAServer 这是PB官方首推的三层架构,但是用三句可以总结,无感的体验,无奈的价格,无语的速度. 事实上除了EAServer这个选择,可以自己开发服务端,比如topwiz公司的PBNIServ 使用BPNI

主要的不同点 apache Ambari ClouderaManager Express(免费版) 配置版本控制和历史记录 支持 不支持 二次开发 支持 不支持 集成 支持 no (不支持redis.kylin.es) 维护 依靠社区力量 cloudera做了一些定制开发,自行维护或打patch会离社区越来越远 权限控制 ranger(相对简单) sentry(复杂) 视图定制 支持创建自己的视图,添加自定义服务 不支持 出版商: hortonworks研发了Ambari和hdp的大数据分析集成

在分析SQL性能的时候,经常需要确定资源消耗多的SQL,总结如下: 1 查看值得怀疑的SQLselect substr(to_char(s.pct, '99.00'), 2) || '%' load,       s.executions executes,       p.sql_text  from (select address,               disk_reads,               executions,               pct,          

在资本市场不那么喜人的 2015 年融资 9450 万美元的 Datadog,在运维圈刮起了一阵小旋风.作为国外很值得学习的一款平台监控产品,公司人数不足 100 的 Datadog 为什么吸引了投资人的目光?我们先来了解一下他们的 Agent. 本文系国内 ITOM 行业领军企业 OneAPM 工程师翻译整理自文章 What is the Datadog Agent, What Resources does it Consume?,原作者 Dustin Lawler. 简介 Data dog

今天SqlServer数据库出现了访问不通的情况,抓紧重启了下服务,让大家先恢复使用,然后我开了 SQL Server Profiler 看看是不是存在性能问题SQL,然后就发现一批这样的SQL,看reads到了6万.2万的级别,这个SQL查询的结果也就几条,这reads明显存在问题 把SQL改写下试试, 可以看到,SQL很快的,reads在个位数,确认存在问题无疑. 上面自动生成的SQL与改写的SQL对比,可以看到写法最大的区别就是 exec sp_executesql ,初步怀疑是这个引起的

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