最近研究.net core 的各种高性能类型,内存池之类的东西,基于kestrel 服务器的websocket ,写个例子练下手 把原生的Websocket用ArrayPool<T>,Memory<T>改造了下,减少服务器gc压力 源码:https://github.com/LIFICN/KestrelWebSocketServer 控制台简单调用: public static IConfigurationRoot configuration { get => Setting

在aspect_add.aspect_remove方法里面用了aspect_performLocked, 而aspect_performLocked方法用了OSSpinLockLock加锁机制,保证线程安全并且性能高.不过这种锁已经不在安全,主要原因发生在低优先级线程拿到锁时,高优先级线程进入忙等(busy-wait)状态,消耗大量 CPU 时间,从而导致低优先级线程拿不到 CPU 时间,也就无法完成任务并释放锁.这种问题被称为优先级反转,有兴趣的可以点击任意门不再安全的 OSSpinLock

imageNamed性能高 1.用imageNamed的方式加载时,图片使用完毕后缓存到内存中,内存消耗多,加载速度快.即使生成的对象被 autoReleasePool释放了,这份缓存也不释放,如果图像比较大,或者图像比较多,用这种方式会消耗很大的内存.imageNamed采用了缓存机制,如果缓存中已加载了图片,直接从缓存读就行了,每次就不用再去读文件了,效率会更高 2.imageWithContextOfFile加载,图片是不会缓存的,加载速度慢.3.大量使用imageNamed方式会在不需要

事实上,NGINX比Apache的性能高是因为NGINX由C语言开发,而Apache由C++开发.因此,NGINX效率大概是Apache的10倍左右

-----图形性能部分-----Qt的widgets部分,运行时的图像渲染性能是一般的,因为大部分的界面内容都是Qt自绘,没有走硬件加速,也就是说很多图形内容都是CPU算出来的.但是widgets底层毕竟是C++,而且Qt的模块写的也不错,做过很多优化,这个渲染的性能在桌面上与有硬件加速的框架比差别不大,除非是有很多动画的复杂场景才能看出区别.不过在手机上或者嵌入式上,就会明显觉得widgets的渲染性能低了. 那么怎么办呢,Qt是不会抱死在widgets一个框架上的.所以Qt推出了Quick和

select count(*).count(数字).count(字段名)在相同的条件下是没有性能差别的,一般我们在统计行数的时候都会把NULL值统计在内的,所以这样的话,最好就是使用COUNT(*) 和COUNT(1) ,这样的速度最快!! SET STATISTICS IO ON--查看IO开销SET STATISTICS PROFILE ON--查看分析.编译和执行查询所需的时间SET STATISTICS TIME ON--查看语句运行的时间 可以参照这篇文章:http://www.cnb

转:  http://ios.jobbole.com/85041/ 移动端数据库新王者:realm 2016/05/14 · iOS开发 · 数据库 分享到:0 原文出处: 没故事的卓同学(@没故事的卓同学)    realm 介绍 realm是一个跨平台移动数据库引擎,支持iOS.OS X(Objective‑C和Swift)以及Android.2014年7月发布.由YCombinator孵化的创业团队历时几年打造,是第一个专门针对移动平台设计的数据库.目标是取代SQLite.为了彻底解决性能

INSERT INTO TABLE( Id, Name) VALUES ( 4, 'A'), ( 5, 'P' ),( 6, 'U') ; INSERT INTO TABLE( Id, Name) SELECT ID,NAME 这两中保存方式,性能大大提高,不亚于sqlbulkcopy的批量保存

// //  FoodListTableViewCellB.m //  BabyFood // //  Created by zhuang chaoxiao on 16/3/7. //  Copyright © 2016年 zhuang chaoxiao. All rights reserved. // #import "FoodListTableViewCellB.h" #import "NSString+Additions.h" #import "Co

void Main() { ; List<int> list=new List<int>(); ;i<count;i++) { list.Add(i); } List<int> list1=new List<int>(); Stopwatch watch=new Stopwatch(); watch.Start(); ;i<list.Count;i++) { list1.Add(list[i]); } watch.Stop(); Console.

逻辑剥离, 保留核心部分 下单 { 核心功能 -- 买家查看订单, 卖家查看收到订单, 修改价格 5个表 附属功能 -- 库存量, 发短信, 给卖家发通知, 订单统计, 销售额统计 } 下单时 一个数据库中事务中进行, 提高事务并发数, { 第一是拆分, 对库拆分 第二是对库中的表拆分 订单表拆分到1024个表中, 买家查表 是根据id来0755 % 1024 中的表 66 卖家查询不是查订单表, 而是通过卖家的表来查询, } http://www.cnblogs.com/yukaizhao/a

type tt struct{ aa int bb int cc int str string } func func_rstruct () tt{ t:=tt{1,2,3,"88888888888"} return t } func func_rpstruct () *tt{ t:=tt{1,2,3,"88888888888"} return &t } func Benchmark_rstruct(t *testing.B) { strs:=[CNT]st

12306.cn 网站挂了,被全国人民骂了.我这两天也在思考这个事,我想以这个事来粗略地和大家讨论一下网站性能的问题.因为仓促,而且完全基于本人有限的经验和了解, 所以,如果有什么问题还请大家一起讨论和指正.(这又是一篇长文,只讨论性能问题,不讨论那些用户界面.用户体验.或是是否把支付和购票下单环节分开的功 能性的东西) 甲.认识业务的特殊性 任何技术都离不开业务需求,所以,要说明性能问题,首先还是想先说说业务问题. 其一,有人可能把这个东西和扣扣或是网游相比.但我觉得这两者是不一样的,网游和扣

Redis的优势 性能高不仅跟线程模型有关,它有很多原因,主要有如下3点: 基于内存: 单线程,但IO多路复用的利用率高: 数据结构为高性能优化. 下面分别阐述. Redis的优势:基于内存 性能高低都是相对的,Redis是基于内存的数据库,相对的我们拿传统的基于磁盘的数据库进行对比,如图: 其中,Redis数据库基于内存,分场景如下: 数据查询类场景:内存中有全量的数据,可以直接从内存中取得: 数据写入类场景:如果配置的是同步持久化,写入内存的同时,也会写入磁盘,性能有所降低,但是由于Redi

LVS+Keepalived 介绍 LVS LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统.本项目在1998年5月由章文嵩博士成立,是中国国内最早出现的自由软件项目之一.目前有三种IP负载均衡技术(VS/NAT.VS/TUN和VS/DR),十种调度算法(rrr|wrr|lc|wlc|lblc|lblcr|dh|sh|sed|nq). Keepalvied Keepalived在这里主要用作RealServer的健康状态检查以及Mast

建议16:易变业务使用脚本语言编写 Java世界一直在遭受着异种语言的入侵,比如PHP,Ruby,Groovy.Javascript等,这些入侵者都有一个共同特征:全是同一类语言-----脚本语言,它们都是在运行期解释执行的.为什么Java这种强编译型语言会需要这些脚本语言呢?那是因为脚本语言的三大特征,如下所示: 灵活:脚本语言一般都是动态类型,可以不用声明变量类型而直接使用,可以再运行期改变类型. 便捷:脚本语言是一种解释性语言,不需要编译成二进制代码,也不需要像Java一样生成字节码.它的

目前Java中最IO有多种文件读取的方法,本文章对比Stream,NIO ByteBuffer,NIO MappedByteBuffer的性能,让我们知道到底怎么能写出性能高的文件读取代码. package com.seeyon.nio; import org.junit.Test; import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.MappedByteBuffer; import java.nio.channels.Fi

http://www.365pcbuy.com/article-411.html 特别提示:此文已经于2016年10月12日更新!内容变动较大,请细细品鉴! 如何为客户推荐高性价比机型是我站的重要工作.极速站长-pc小虫从1995年2月安装自己第一台386DX/40电脑以来,21年来一直从事电脑软硬件工作,经历了整个家用电脑的发展历程,接触过上万台不同配置机器,精通各类电脑硬件.精通多种软件.服务器配置,拥有专利产品一项,热心传授知识.2003年pc小虫开办了成都第一个无盘网络培训班,2005年

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

在我们的OLAP的实现中,SQL超级复杂,用了很多的临时表,tempdb在安装时默认选择了安装SQLserver的本地磁盘路径,没有使用磁盘阵列. 在学习PostgreSQL时发现很多专家建议把临时表空间放在SSD上或者使用RAID0+1的方式来提高写入速度,从而提高性能. 因而就选了一个比较复杂的SQL语句进行了相关测试,发现TempDB的存放路径对性能有很大的影响. 测试描述,单个临时表55w行,共生成8张临时表,最后8个临时表做join联接select group by 测试结果如下: 1

查询优化的过程: 查询优化: 功能:分析语句后最终生成执行计划 分析:获取操作语句参数 索引选择 Join算法选择 创建测试的表: select * into EmployeeOp from AdventureWorks2014.HumanResources.Employee 建立非聚集索引: create nonclustered index nc_employee_vacationhours on employeeop(vacationhours) 执行语句: select LoginID,