作者:我恰芙蓉王 原文:https://www.cnblogs.com/-tang/p/13283216.html 业务场景 在很多项目中,都有类似数据汇总的业务场景,查询今日注册会员数,在线会员数,订单总金额,支出总金额等...这些业务通常都不是存在同一张表中,我们需要依次查询出来然后封装成所需要的对象返回给前端.那么在此过程中,就可以把这个接口中"大任务"拆分成N个小任务,异步执行这些小任务,等到最后一个小任务执行完,把所有任务的执行结果封装到返回结果中,统一返回到前端展示. 同步

业务场景 在很多项目中,都有类似数据汇总的业务场景,查询今日注册会员数,在线会员数,订单总金额,支出总金额等...这些业务通常都不是存在同一张表中,我们需要依次查询出来然后封装成所需要的对象返回给前端.那么在此过程中,就可以把这个接口中“大任务”拆分成N个小任务,异步执行这些小任务,等到最后一个小任务执行完,把所有任务的执行结果封装到返回结果中,统一返回到前端展示. 同步执行 首先看看同步执行的代码 public class Test { @Data @NoArgsConstructor @Al

一.简介 平常在页面中我们会使用异步调用$.ajax()函数,如果是多个的话他会并行执行相互不影响,实际上Completable我理解也是和它类似,是java 8里面新出的异步实现类,CompletableFuture类实现了Future接口,CompletableFuture与Stream的设计都遵循了类似的设计模式:使用Lambda表达式以及流水线的思想,从这个角度可以说CompletableFuture与Future的关系类似于Stream与Collection的关系. 二.代码 直接上代

JAVA8中引入了lamda表达式和Stream接口.其丰富的API及强大的表达能力极大的简化代码,提升了效率,同时还通过parallelStream提供并发操作的支持,本文探讨parallelStream方法的使用. 首先看下java doc中对parallelStream的定义. A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations. ... Stream pipelines may ex

JDK8 Stream 数据流效率分析 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象,它被定义于 java.util.stream (这个包里有若干流类型: Stream<T> 代表对象引用流,此外还有一系列特化流,如 IntStream,LongStream,DoubleStream等 ),Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作,每个流代表一个值序列,流提供一系列常用的聚集操作,可以便捷的在它上面进行各种运算.集合类库也提供了便捷的方式使我们可

ParallelStream 并行流就是一个把内容拆分成多个数据块,用不同线程分别处理每个数据块的流.对收集源调用parallelStream方法就能将集合转换为并行流. 并行流 并行流和顺序流转换 parallel 和 sequential Integer reduce = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10000).reduce(1, Integer::sum);// 将顺序流转化为并行流Integer reduce1 = Stream.iterat

List去重无非几种方法: 下面文章提供的两种: https://blog.csdn.net/u012156163/article/details/78338574, 以及使用List.stream.distinct(). 文章中还提到了HashSet和linkHashSet,而且测试结果linkHashSet居然比hashSet还快,想了很久感觉linkedHashSet怎么可能快于hashSet, 另外网上也没有针对distinct方法的效率分析,遂自己写了个测试程序测试了下: 数据量1w,

ParallelStream 处理数据 Stream 接口提供了parallelStream方法来将集合转换为并行流.即将一个集合分为多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流. 并且使用parallelStream 时无需担心内部变量控制,线程数量等问题. 如使用并行流计算1至100000累加之和: 最后一次parallel或sequential调用会影响整个流水线,即如下例子中会并行执行. parallelStream使用得默认核心数为Runtime.getRuntime().avai

之前一篇里写过字符串常用类的三种方式<java中的字符串相关知识整理>,只不过这个只是分析并不知道他们之间会有多大的区别,或者所谓的StringBuffer能提升多少拼接效率呢?为此写个简单的测试吧: public static void main(String[] args) { testStringJoin(); } static void testStringJoin() { long beg = System.currentTimeMillis(); String s = null;

最近我研究技术的一个重点是java的多线程开发,在我早期学习java的时候,很多书上把java的多线程开发标榜为简单易用,这个简单易用是以C语言作为参照的,不过我也没有使用过C语言开发过多线程,我只知道我学习java多线程开发是很难的,直到现在写这篇文章的时候,虽然我对java多线程里的API比以前熟悉更多了,但是如果碰到了生产开发里如何将多线程设计更好,我心里的底气还是不足的,哎,缺乏很有意义的实践,我现在要等待让我实践这部分技术的机会了. 话外话,研究多线程是因为我在一本讲并发编程的书籍里看

1.当操作字符串并需要检验其长度是否满足某种要求时,你想当然地会使用strlen()函数.此函数执行起来相当快,因为它不做任何计算,只返回在zval 结构(C的内置数据结构,用于存储PHP变量)中存储的已知字符串长度.但是,由于strlen()是函数,多多少少会有些慢,因为函数调用会经过诸多步骤,如字母小写化(译注:指函数名小写化,PHP不区分函数名大小写).哈希查找,会跟随被调用的函数一起执行.在某些情况下,你可以使用isset() 技巧加速执行你的代码. <span style="li

使用JDBC连接MySQL数据库进行数据插入的时候,特别是大批量数据连续插入(100000),如何提高效率呢?在JDBC编程接口中Statement 有两个方法特别值得注意:通过使用addBatch()和executeBatch()这一对方法可以实现批量处理数据.不过值得注意的是,首先需要在数据库链接中设置手动提交,connection.setAutoCommit(false),然后在执行Statement之后执行connection.commit(). import java.io.Buffe

如果SQL query中有参数,SQL Server 会创建一个参数嗅探进程以提高执行性能.该计划通常是最好的并被保存以重复利用.只是偶尔,不会选择最优的执行计划而影响执行效率. SQL Server尝试通过创建编译执行计划来优化你的存储过程的执行.通常是在第一次执行存储过程时候会生成并缓存查询执行计划.当SQL Server数据库引擎编译存储过程中侦测到有参数值传递进来的时候,会创建基于这些参数的执行计划.这种在编译存储过程中侦测参数值的方法,通常被称为"参数探测".有时参数探测会产

  哪里来的需求? 众所周知,由于不同的设备配置不同.导致其CPU和GPU处理能力有高有低.同样的游戏想要在所有设备上运行流畅且画面精美,是不可能的.这就需要我们针对不同的设备能力进行画质调节,以保证游戏的流畅运行.   我们需要控制什么? 想要得到我们需要控制什么,只需要找出影响游戏运行效率的点即可. 当然在此不能一一列举出所有游戏类型的点.但笔者就个人经验,列出一些能用点. *贴图精度 *渲染面数 *材质复杂度 *粒子数目 *阴影质量 *水面效果 *增强性场景交互 *引擎后期效果 下面,我们

Visual Stuido 是一款强大的Windows 平台集成开发工具,你是否好好地利用了它呢? 显示行号 有些时候(比如错误定位)的时候,显示行号将有利于我们进行快速定位. 如何显示 1. 工具 / 选项 / 文本编辑器 -> 选择对应的语言 2. 勾选 “行号” 避免剪切或复制空白行 有些时候当我们复制了一行数据正打算粘贴到一个空白行的时候,手一抖,V变成了C,结果复制了一条空白行.这会让人很郁闷,当然你可以通过使用 Ctrl + Shift + V 从剪切版中找到之前复制的那一项,但是毕

CSharpGL(30)用条件渲染(Conditional Rendering)来提升OpenGL的渲染效率 当场景中有比较复杂的模型时,条件渲染能够加速对复杂模型的渲染. 条件渲染(Conditional Rendering) 当我们能够断定一个模型被其他模型挡住(因此不会被Camera看到)时,我们就可以跳过对此模型的渲染.这就是条件渲染的根本. 那么如何去判断?方法就是用一个简单的包围盒(比如一个立方体)去渲染一下,看看fragment是不是有变化(即包围盒上的某些部分通过了depth t

mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接,而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都认为exists比in语句的效率要高,这种说法其实是不准确的.这个是要区分环境的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大.  如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:  例如:表A(小表),表B(大表)   1: select * from A where cc in (select cc f

Dev_Tools 写这篇不是为了"水",是因为有些工具确实不错,但是换个电脑要找到或者在某个时候你想用但是你只知道存在了书签里.然后就只能下载chrome然后登录账户同步书签了.写在这里是方便大家,也方便自己在需要的时候能多一个途径找到它.本文来自我的github,希望看到更新的可以 start或者watch. 地址在这里: https://github.com/didikee/Dev_Tools 一些很实用工具或插件ing 会持续更新更新的~~o(*≧▽≦)ツ #### 生产力工具

AutoHotkey是一个windows下的开源.免费.自动化软件工具.它由最初旨在提供键盘快捷键的脚本语言驱动(称为:热键),随着时间的推移演变成一个完整的脚本语言.但你不需要把它想得太深,你只需要知道它可以简化你的重复性工作,一键自动化启动或运行程序等等:以此提高我们的工作效率,改善生活品质:通过按键映射,鼠标模拟,定义宏等. 如觉此处排版不尽如你意,可移步Win下最爱效率神器:AutoHotKey查看,(^^). 如要问__AutoHotKey__是什么?这是一个仁者见仁,智者见智的问题.

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没