手册得知 pipeline 只是把多个redis指令一起发出去,redis并没有保证这些指定的执行是原子的:multi相当于一个redis的transaction的,保证整个操作的原子性,避免由于中途出错而导致最后产生的数据不一致.通过测试得知,pipeline方式执行效率要比其他方式高10倍左右的速度,启用multi写入要比没有开启慢一点. 上代码,望高手指点. <?php set_time_limit(0); ini_set('memory_limit','1024M'); $redis =

windows7 64 机器I5 8G内存,128G SSD 吐槽一下,win10内存的消耗,真的可怕 测试代码 class staticTest { public function test() { $i = 0; $i++; } public static function testStatic() { $i = 0; $i++; } } //echo memory_get_usage() . "<br>"; $start1 = microtime(true); for

一直对LINQ简洁高效的语法青睐有加,对于经常和资料库,SQL语法打交道的C#开发者来说,LINQ无疑是一个非常不错的选择,当要在List<T>(T为一个普通对象)集合中查找满足某些条件的某个对象时,写成 form t in T where t. Property1 == "A" && t. Property2== "B" …select t或者写成T.Where(t=>t. . Property1 == "A"

laptop: Intel(R) Core(TM) i7-8550U CPU @ 1.80GHz.. Test1: 最后一行:时间(ms) #pragma GCC optimize("O2") #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(int argc, char const *argv[]) { int t = clock(); int a = 1000000000,b = 1; while(a) { b

前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语,更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检.比如我们在购买手机.显卡.CPU等的时候,可能会更加的关注于这样指标,所以本篇就来做一个性能评测. 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标,我们在做语言选择,平台选择,架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量. 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的,一项新技术的诞生,除了对生产力的提高,还有技术团队对性能的追求. 今天,我们就来做一个对比测试,来看看微软的这样新技术性能到底怎么样,俗话

.NET面试题系列目录 当你使用LINQ to SQL时,请使用工具(比如LINQPad)查看系统生成的SQL语句,这会帮你发现问题可能发生在何处. 提升性能的小技巧 避免遍历整个序列 当我们仅需要一个资料的时候,我们可以考虑使用First / FirstOrDefault / Take / Any等方法,它们都会在取得合乎要求的资料后退出,而不会遍历整个序列(除非最后一个资料才是合乎要求的哈哈).而类似ToList / Max / Last / Sum / Contain等方法显而易见会遍历整

首先介绍一下携程App的网络服务架构.由于携程业务众多,开发资源导致无法全部使用Native来实现业务逻辑,因此有相当一部分频道基于Hybrid实现.网络通讯属于基础&业务框架层中基础设施的一部分,为App提供统一的网络服务: 1Native端的网络服务 Native模块是携程的核心业务模块(酒店.机票.火车票.攻略等),Native模块的网络服务主要通过TCP连接实现,而非常见的Restful HTTP API那种HTTP连接,只有少数轻量级服务使用HTTP接口作为补充. TCP连接网络服务模

开发人员遇到一个及其诡异的的SQL性能问题,这段完整SQL语句如下所示: declare @UserId             INT declare @PSANo              VARCHAR(200) declare @ShipMode           VARCHAR(10) declare @CY_FLAG            VARCHAR(1) declare @PO                 VARCHAR(20) declare @BuyerName   

用户定义函数(UDF)分类  SQL SERVER中的用户定义函数(User Defined Functions 简称UDF)分为标量函数(Scalar-Valued Function)和表值函数(Table-Valued Function).其中表值函数又分为Inline table-valued functions和Multistatement table-valued functions. 用户定义函数(UDF)在 SQL Server 中发挥重要的作用.用户定义函数可以用于执行复杂的逻辑

前言 在任何语言中,函数都是最基本的组成单元.对于php的函数,它具有哪些特点?函数调用是怎么实现的?php函数的性能如何,有什么使用建议?本文将从原理出发进行分析结合实际的性能测试尝试对这些问题进行回答,在了解实现的同时更好的编写php程序.同时也会对一些常见的php函数进行介绍. php函数的分类 在php中,横向划分的话,函数分为两大类: user function(用户函数) 和internal function(内置函数).前者就是用户在程序中自定义的一些函数和方法,后者则是php本身

日志文件系统可以在系统发生断电或者其它系统故障时保证整体数据的完整性,Linux是目前支持日志文件系统最多的操作系统之一,本文重点研究了Linux常用的日志文件系统:EXT3.ReiserFS.XFS和JFS日志技术,并采用标准的测试工具PostMark和Bonnie++对它们进行了测试,给出了详细的性能分析,对Linux服务器应用具有重要的参考价值.     一.概述 所谓日志文件系统是在传统文件系统的基础上,加入文件系统更改的日志记录,它的设计思想是:跟踪记录文件系统的变化,并将变化内容记录

使用xrange   当我们获取某个数量的循环时,我们惯用的手法是for循环和range函数,例如: for i in range(10): print i 这里range(10)生成了一个长度为10的列表,内容为从0到9,所以这里的for循环实际上是在遍历其中的元素. 如果循环次数过大的时候,range要生成一个巨大的列表,这将导致程序的性能降低. 解决方案是采用xrange,用法基本与range相同: for i in xrange(10): print i 但是二者的性能差距到底有多大?

第6章影响 MySQLServer 性能的相关因素 前言: 大部分人都一致认为一个数据库应用系统(这里的数据库应用系统概指所有使用数据库的系统)的性能瓶颈最容易出现在数据的操作方面,而数据库应用系统的大部分数据操作都是通过数据库管理软件所提供的相关接口来完成的.所以数据库管理软件也就很自然的成为了数据库应用系统的性能瓶颈所在,这是当前业界比较普遍的一个看法.但我们的应用系统的性能瓶颈真的完全是因为数据库管理软件和数据库主机自身造成的吗?我们将通过本章的内容来进行一个较为深入的分析,让大家了解到一

http://blog.csdn.net/cbl709/article/details/43955687www.chenbiaolong.com 概要 Docker是近年来新兴的虚拟化工具,它可以和虚拟机一样实现资源和系统环境的隔离.本文将主要根据IBM发表的研究报告,论述docker与传统虚拟化方式的不同之处,并比较物理机.docker容器.虚拟机三者的性能差异及差异产生的原理. docker与虚拟机实现原理比较 如下图分别是虚拟机与docker的实现框架.   比较两图的差异,左图虚拟机的G

笔记本CPU之前的性能对比 下面的分数都是根据PerformanceTest测试的出来的结果,现在的笔记本CPU有很多种,你在购买笔记本的时候只看到CPU的型号,而且现在的CPU型号太多而且命名方式也很乱,搞的我们根本不知道不知道不同CPU性能差距.通过下面的分数你可以直观的了解到CPU性能的好坏,根据实际情况去购买自己所需要的笔记本. Passmark PerformanceTest 是允许每人迅速评价他们的计算机的性能并且把它比作许多标准的' 基线' 电脑系统的一个PC 硬件基准实用程序.

2.3 归并排序 接口定义: int merge(void* data, int esize, int lpos, int dpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, const void* key2)); 返回值:成功 0:失败 -1. int merge_sort(void* data, int size, int esize, int lpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, co

Qualcomm ARM CPU与Intel x86 CPU性能比较 随着移动互联网时代的到来,Qualcomm(高通).Texas Instruments(德州仪器)等基于ARM架构的CPU受到越来越多人的关注,而昔日王者的Intel x86架构由于功耗问题,在移动互联网似乎举步维艰. Intel x86架构对比于ARM架构来说,性能强大,功耗较高是大家都知道的事实.那Intel x86架构的CPU性能究竟比ARM架构的强多少呢?下面我们对单个Core做一个简单的评测. 我的PC机CPU:In

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础

前提: mysql在5.0之前,读写性能相差很大,读性能:myisam 很强 mysql在5.0之后,差距不是很大 http://passover.blog.51cto.com/2431658/507265 http://blog.csdn.net/cchaha/article/details/1782723 http://www.taobaodba.com/ 由于近期有个项目对系统性能要求很高,技术选型上由于种种原因已经确定使用Mysql数据库,接下来就是要确定到底使用哪种存储引擎.我们的应用

CPU使用率过高的常见原因 查询优化器会尽量从CPU,IO和内存资源成本最小的角度,找到最高效的数据访问方式.如果没有正确的索引,或者写的语句本身就会忽略索引, 又或者不准确的统计信息等情况下,查询计划可能不是最优的. 有些查询计划可能对只对某种条件下的查询是高效,而不是所有条件下都是. 缺失索引 索引的缺失,会导致查询处理的行数大大超出必要的行数,从而加重CPU和IO的负载.简单的例子: SELECT per .FirstName , per.LastName , p.Name , p.Pro

主体: 目前最流行的J2SDK版本是1.3系列.使用该版本的开发人员需文件随机存取,就得使用RandomAccessFile类.其I/O性能较之其它常用开发语言的同类性能差距甚远,严重影响程序的运行效率. 开发人员迫切需要提高效率,下面分析RandomAccessFile等文件类的源代码,找出其中的症结所在,并加以改进优化,创建一个"性/价比"俱佳的随机文件访问类BufferedRandomAccessFile. 在改进之前先做一个基本测试:逐字节COPY一个12兆的文件(这里牵涉到读