我第一次使用indexDB是1年前(2018年10月),运用这个黑科技,解决过3个异常棘手的问题(如果不是indexDB 几乎找不到其他解决方案)所以我经常强调,前端一定要学indexDB! 难题一:本地超大json数据的读取和解析 当时我是负责一个办案app的研发(老项目维护),这是个政府项目,app的使用是在离线环境下进行的,主要运行在特定平板上.打开app,先进行身份验证,验证通过后会读取并展示本地案件数据.这些数据都是通过文件形式存储的,是用户从电脑上拷贝下来的,主要是很多图片,以及这些

目前已有很多PostgreSQL的系统在实际生产环境下管理着超过4TB的数据.一些PostgreSQL系统的极限值如下表所列: 极限值: 最大单个数据库大小 不限 最大数据单表大小 32 TB 单条记录最大 1.6 TB 单字段最大允许 1 GB 单表允许最大记录数 不限 单表最大字段数 250 - 1600 (取决于字段类型) 单表最大索引数 不限 http://www.postgres.cn/about PgSql单表最大32T,不限制记录数,但最多能存多少条记录还要看单条记录大小和对查询性

通过使用非阻塞.事件驱动的I/O操作,Node.js为构建和运行大规模网络应用及服务提供了很好的平台,也受到了广泛的欢迎.其主要特性表现为能够处理庞大的并且高吞吐量的并发连接,从而构建高性能.高扩展性的互联网应用.然而,Node.js单线程的的工作方式及有限的可管理内存使得其计算性能十分有限,限制了某些场景中的应用.近日,Jut开发团队的工程师Dave Galbraith分享了他们所遇到的Node.js的限制以及超越这些限制的方法.接下来,本文就详细分析其所遇到的问题及解决思路. 首先,Jut团

使用情景 开始之前,我们先设定这样一个情景: 1.一百万注册用户的页游或者手游,这是不温不火的一个状态,刚好是数据量不上不下的一个情况.也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候. 2.数据库就用一台很普通的服务器,只有一台.读写分离.水平扩展.内存缓存都不谈.一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高,恐怕公司的日子还不是那么宽裕,能够在数据库上的投资也有限. 以此情景为例,设每个用户都拥有100个道具,用户随时会获得或失去道具. 我们就来看看这一亿的道具怎么搞. 道具一般要使用原型.实例的设

http://pythoner.org/wiki/257/ 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以帮助你成为一个更好的Python开发者: 1. 使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速. 2.使用join()

本文没啥技术含量,就是测试一下 MSSqlHelper 在 使用反射.不使用反射 的性能对比. 之后,不要问为什么不用 ORM 这类的东西 —— 会有另外的文章 介绍 自己这些年 自己的ORM 升级历史. 背景: 我自己有一个 MSSqlHelper, 这个 辅助类  是最基本的一个 数据库操作类. Query 查询集合时,可以指定  reader => 对象  的委托 —— 如果不指定,则 MSSqlHelper 会自动通过反射赋值. static void Main(string[] arg

导读 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 自2010年开始,单个CPU内核的处理能力就逐渐停止了增长的脚步,发热和噪声等和功耗相关的问题迫使处理器公司另辟蹊径,不再汲汲于推高时钟频

之前章节首次介绍multi和exec的时候讨论过它们的”事务“性质:被multi和exec包裹的命令在执行时不会被其他客户端打扰.而使用事务的其中一个好处就是底层的客户端会通过使用流水线来提高事务执行的性能.本节将介绍如何在不使用事务的情况下,通过使用流水线来进一步提升命令的执行性能. 创建redis实例,连接数据库 StrictRedis from redis import StrictRedis # 使用默认方式连接到数据库 conn = StrictRedis(host='localhos

阅读目录 一.第一个问题:Key-Value数据库可以有好多的Key,没错,但对MongoDB来说,大错特错 二.第二个问题:FindOne({_id:xxx})就快么? 三.第三个问题:精细的使用Update 四.2.1.1. 登录时身份认证 五.2.1.2. 使用软件时的界面控制 六.2.1.3. 提交操作请求时的许可验证 七.2.2.1. 角色(Role) 八.2.2.2. 角色(Role)与职务(Job)的关系 九.2.2.3. 用户帐号(User) 十.2.2.4. 用户组(User

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 翻译原文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 im

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 译文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 Python是解释型语言,因此它的执行效率不高 [1] ,但这并不影响它的流行.

分成两部分:代码优化和工具优化 原文:http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Pyth

第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一

Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm.Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果.该测试对于业界而言极 具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试. 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息,从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动,并按照广告宣传活动分组,以 10 秒为窗口计算广告浏览量. 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中,这些窗口的状态也按照每秒记录 一次的频率被写入 Redis,以方

1.持久化选项 Redis提供了2种不同的持久化方法来将数据存储到硬盘里面.一种方法叫快照(snapshotting),它可以将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘里.另一种方法叫只追加文件(append-only file,AOF),它会在执行写命令时,将被执行的写命令复制到硬盘里面.这两种持久化方法既可以同时使用,又可以单独使用,在某些特定情况下甚至可以两种都不使用,具体选择哪种方式根据用户数据以及应用来决定. 将内存中的数据存储到硬盘的一个主要原因是为了在之后重用数据,或者是为了防止系统故障

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是在串口波特率识别实例里逐步展示i.MXRT上提升代码执行性能的十八般武艺. 恩智浦 MCU SE 团队近期一直在加班加点赶 SBL 项目(解决客户产品 OTA 需求),这个项目里集成了 ISP 本地升级(UART/USB)功能,其中 UART 口下载升级实现里加入了自动波特率识别支持,具体识别方法见 <串口(UART)自动波特率识别程序设计与实现(中断)> 一文,这一套 ISP 代码其实是移植于 i.MXRT Flashloade

消息中间件NMQ 1.What is nmq? nmq = new message queue; 一个通用消息队列系统 为在线服务设计 什么是消息队列?问什么需要?有哪些功能? 消息队列的本质:1.多个不同的应用之间实现相互通信的一种异步传输模式2.异步3.解耦 业界有哪些比较好的mq? yahoo YMB .twitter Kestrel.amazon SQS.apache kafka 百度的nmq和bigpipe 那么为什么会有这么多的实现呢? 影响设计的关键需求: 1.数据安全性 2.传输

一. PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃.断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些.二.任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费).三.PG 多

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 公司目前的多数项目采用的是ArcGIS产品+Oracle+WebLogic/Tomcat/APUSIC/WebShpere这样的架构.由于公司从事的是政府项目,甲方单位普遍均采购有以上产品,所以很多时候忽略购买以上产品所需要的费用.并且很多项目的推广,ARCGIS.IBM还有联通或者移动是公司的合作伙伴,涉及到商务问题,对开源的需求并不是很大.再则,政府项目

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