需求 浮点数取2位精度输出 实现 代码 package main import ( "time" "log" "strconv" "fmt" ) func main() { threadCount := 100000 fa := 3.233667 time1 := TestFn(threadCount,fa,func(fa float64) string{ return strconv.FormatFloat(fa,'f',2

转载:http://www.jdon.com/concurrent/serialization.html 这里比较Java对象序列化 XML JSON  Kryo  POF等序列化性能比较. 很多人以为JDK的Java序列化肯定是将Java对象转换成二进制序列化最快的方式,JDK7出来以后,我们发现实际上每次新的JDK比旧版本快. 我们通常以为将Java对象序列化成二进制比序列化成XML或Json更快,其实是错误的,如果你关心性能,建议避免Java序列化. Java序列化有很多的要求,最主要的一

本文将介绍如何进行 Java Lambdas 序列化性能检测.Lambdas 的重要性以及 Lambdas 在分布式系统中的应用. Lambdas 表达式是 Java 8 中万众期待的新特性,其若干用途包括: 为匿名内部类减少所需样本代码. 缩小值的作用域.Lambdas 表达式中的 this 不会涉及到外部类,减少了内存泄露. 轻松集成现有 API 与新的 Streams API. Lambdas 另一个鲜有人知的特点就是可被序列化. 为什么对 Lambda 序列化? 序列化有益于对象的状态持

JSON序列化现在应用非常多,尤其在前后端分离的情况下,平常大多数C#下都使用Newtonsoft.Json来操作,量少的情况下,还可以忽略,但量大的情况下就要考虑使用ServiceStack.Text来操作,序列化性能差不多,反序列化性能要高一倍左右 ; User user = , Name = , Status = true }; string temp = String.Empty; User user1 = new User(); string temp1 = "{\"Id\&

简介 最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括: 专门针对Java语言的:Kryo,FST等等 跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等 这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(甚至包括尚未成熟的dubbo序列化).有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这 两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2.其中,Kryo是一种非常成熟的序列化实现,已经在Twitter.Group

json_encode,serialize,igbinary,msgpack四种序列化方式,在之前已经有过相关的測试,PHP5.5这方面的測试临时没有,这次測试基于PHP5.5,而且測试用例,http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7651730的測试用例是一样的,仅仅是从这个測试上家里igbinary serialize的測试.作为对照.能够參考http://www.ooso.net/archives/538 执行环境        PHP5.5

今天在盒子闲逛,无意中看到有人说XE7自带的Json对象序列化很慢,帖子在这里:http://bbs.2ccc.com/topic.asp?topicid=464378;经过测试的确如此.     但是 D10.2后,自带的 Json 做了优化,性能大大的提高了100多倍. 和其他json库对比了序列化和反序列化性能,JsonDataObjects 性能最好,但是只支持简单的对象,不支持结构体,QJson 则不支持动态数组,不支持 Attributes (RTTI),比如需要排除某些字段,Sys

网上查找“java json”,发现大家使用最多的还是json-lib来进行java对象的序列化成json对象和反序列化成java对象的操作.但是之前在网上也看到过一往篇关于json序列化性能比较的文章,不过一下子找不到了,所以没有引用.另外公司同事也做过类似的测试,结果都表明,json-lib的性能不太令人满意,而一个叫jackson的json序列化工具却表现不俗,另外,json-lib对null值的处理让人也感觉比较困惑.     这里,我也对这两个java json工具进行了一次粗略的测试

 我们为什么要序列化 举个栗子:下雨天我们要打伞,但是之后我们要把伞折叠起来,方便我们存放.那么运用到我们java中道理是一样的,我们要将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网络上传输,这叫序列化.我们要用的时候,就需要将字节流重构成对象,这叫反序列化.不知道我这么说大家能不能理解. java序列化的缺点 java自己提供序列化而且用起来也非常简单,但是在远程服务调用中很少用它,主要存在以下缺点: 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的

title author date CreateTime categories C# 配置文件存储 各种序列化算法性能比较 lindexi 2018-08-10 19:16:52 +0800 2018-06-15 12:16:10 +0800 C# 本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一

本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一个是 json .一个是 ProtoBuf .一个是 wire 原来我的软件在启动的时候是需要读取很多个文件,因为每个模块的配置都不同,所有模块的配置都是模块自己查找配置文件读取,然而大家都知道,在机械硬盘,随机读取文件的性能很差.现在虽然很多用户都

二进制序列化在.NET中有很多使用场景,如我们使用分布式缓存时,通常将缓存对象序列化为二进制数据进行缓存,在ASP.NET中,很多中间件(如认证等)也都是用了二进制序列化. 在.NET中我们通常使用System.Runtime.Serialization.Formatters库中的BinaryFormatter来进行二进制序列化,但此库存在以下缺点: 尽管.net core对BinaryFormatter进行了一些列优化,但其性能还是较低 序列化结果尺寸过大,BinaryFormatter保留了

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码

本文将定义一个 WCF 终结点行为扩展,以在 WCF 中使用更高效的 BinaryFormatter 进行二进制序列化,并实现对是否使用传统二进制序列化功能的可配置. 介绍 实现步骤 使用方法 效果 介绍 在 OEA 框架中,是使用 WCF 作为数据传输框架.但是使用 WCF 内部的二进制序列化,序列化后的数据大小,要比使用传统的 System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary.BinaryFormatter 类进行序列化后的数据大小要大得多.作为使

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar

Java序列化的缺点 1.无法跨语言 对于Java序列化后的字节数组,别的语言无法进行反序列化 2.序列化后的码流过大 3.序列化性能低 使用JDK自带的序列化进行对象的传输 被传输的,实现了序列化接口的POJO package org.zln.netty.five.part04.dto; import org.apache.commons.lang3.builder.ToStringBuilder; import java.io.Serializable; /** * 用户订购请求信息 * C

spark序列化  对于优化<网络性能>极为重要,将RDD以序列化格式来保存减少内存占用. spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerialization Spark默认 使用Java自带的ObjectOutputStream 框架来序列化对象,这样任何实现了 java.io.Serializable 接口的对象,都能被序列化.同时,还可以通过扩展 java.io.Externalizable 来控制序列化性能.Java序列化很灵活

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,

概念 序列化:将Java对象转化为字节数组 反序列化:将字节数组转化为Java对象 在RPC应用中,进行跨进程远程调用的时候,需要使用特定的序列化技术,需要对进行网络传输的对象进行序列化和反序列化. 影响序列化选择有两个因素 1. 序列化之后码流的大小,如果太大,那么将会影响网络传输的性能. 2.     序列化和反序列化过程的性能 常用的序列化框架性能比较 本文主要进行以下序列化框架的对比测试: JDK FastJson Hessian Protostuff 准备 需要序列化的对象,这是一个复

前言:作为开发人员,对象的序列化经常用到,特别是在现在前后端分离 采用json 交互 ,就将原来用过的几种方式总结了下,也算是做一个记录,顺便做了下性能测试. 1:内置 JavaScriptSerializer 2:常用  Newtonsoft.Json.dll 3:第3方 Jil  https://github.com/kevin-montrose/Jil using Jil; using Newtonsoft.Json; using System; using System.Collecti