数据库环境还和原来一样,只是从Statement换成了PrepareStatement,都说PrepareStatement因为预编译比Statement快,但是实际运行真快不了多少. 代码如下: package com.hy.action.jdbc; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.sql.Timestamp; imp

本文由“逆流的鱼yuiop”原创分享于“何俊林”公众号,感谢作者的无私分享. 1.引言 直播行业的竞争越来越激烈,进过2018年这波洗牌后,已经度过了蛮荒暴力期,剩下的都是在不断追求体验.最近正好在做直播首开优化工作,实践中通过多种方案并行,已经能把首开降到500ms以下,借此机会分享出来,希望能对大家有所启发. 本文内容的技术前提: 1)基于FFmpeg的ijkplayer,最新版本0.88版本: 2)拉流协议基于http-flv. http-flv更稳定些,国内大部分直播公司基本都是使用ht

导读: 直播行业的竞争越来越激烈,进过18年这波洗牌后,已经度过了蛮荒暴力期,剩下的都是在不断追求体验.最近在帮做直播优化首开,通过多种方案并行,把首开降到500ms以下,希望能对大家有借鉴. 背景: 基于FFmpeg的ijkplayer,最新版本0.88版本. 拉流协议基于http-flv,http-flv更稳定些,国内大部分直播公司基本都是使用http-flv了,从我们实际数据来看,http-flv确实稍微更快些.但是考虑到会有rtmp源,这块也加了些优化. IP直通车 简单理解就是,把域名

有一类面试题,既可以考察工程师算法.也可以兼顾实践应用.甚至创新思维,这些题目便是好的题目,有区分度表现为可以有一般解,也可以有最优解.最近就发现了一个这样的好题目,拿出来晒一晒. 1 题目 原文: There is an array of 10000000 different int numbers. Find out its largest 100 elements. The implementation should be optimized for executing speed. 翻译

 将C#图像库的基础部分开源了(https://github.com/xiaotie/GebImage).这个库比较简单,且离成熟还有一段距离,但它是一种新的开发模式的探索:以指针和非托管内存为主的C#程序开发. 我许多项目都是在这个库基础上的开发,实战证明了它的有效.从今天起,将断断续续(太忙了)的写一系列文章来介绍这种开发方法,介绍基于此的图像编程.本文便是第一篇.    以指针和非托管内存为主的C#程序开发,无论对.Net程序员来说,还是对传统的C/C++程序员来说,均属异类.然而这种方法

参考:https://www.jianshu.com/p/0d1c003d2ff5 String.intern() String.intern()是native方法,底层调用c++中的StringTable:intern方法. 当调用intern方法是,如果常量池已经存在该字符串,则返回池中字符串. 否则将此字符串添加到常量池中,并返回字符串的引用. package com.ctrip.ttd.whywhy; class Test { public static void main(String

mq的作用 通过异步方式对系统解耦 增加系统的并发处理能力 通过异步方式对系统解耦 以用户注册为例,一般情况下: 分下一下,上面过程存在的一些问题: 注册过程会调用4个服务(注册服务.邮件服务.短信服务.积分服务),服务之间依赖性太强,任何一个服务不可用,直接影响整个注册业务 接口耗时太长,每个服务耗时100ms,注册流程耗时400ms 对用户来说,用户信息入库是主要的业务流程,其他并不是响应用户过程中直接关注的逻辑,可以异步进行处理 采用mq的方式实现: 过程: 调用注册服务,注册信息入库,耗

有关为什么要使用并行程序的问题前面已经进行了简单的探讨.总的来说,最重要的应该是处于两个目的. 第一,为了获得更好的性能: 第二,由于业务模型的需要,确实需要多个执行实体. 在这里,我将更加关注第一种情况,也就是有关性能的问题.将串行程序改造为并发程序,一般来说可以提高程序的整体性能,但是究竟能提高多少,甚至说究竟是否真的可以提高,还是一个需要研究的问题.目前,主要有两个定律对这个问题进行解答,一个是Amdahl定律,另外一个是Gustafson定律. Amdahl(阿姆达尔)定律 Amdahl

题目描述 26. 删除排序数组中的重复项 给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度. 不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成. 示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2. 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素. 示例 2: 给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4], 函数应该

6.1 认识RPC 分布式.微服务的架构思维中都不能缺少 RPC 的影子 RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用.通过网络在跨进程的两台服务器之间传输信息,我们使用的时候不用关心网络底层的实现,通过RPC调用远程服务就像本地调用系统内部方法一样方便. 在 OSI 网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层,使开发分布式应用程序变得非常方便. RPC基本的调用过程如下图.客户端发起一个 RPC请求,本地调用 client stub 负责将调用的接口.方法和参数按照事先约定

一.安装与配置: 1. Influxdb在1.3以后版本已经关闭了内置 的8086的web管理功能,需要单独的工具来管理 2.其配置文件默认路径是linux格式,需要修改为本机windows格式 我的存放路径是D:\influxdb 主要修改的配置文件修改为如下: [meta] # Where the metadata/raft database is stored dir = "D:/influxdb/data/meta" # Automatically create a defau

一不小心就死锁了,怎么办? 在上一篇文章中,我们用 Account.class 作为互斥锁,来解决银行业务里面的转账问题,虽然这个方案不存在并发问题,但是所有账户的转账操作都是串行的,性能太差. 向现实世界要答案 我们试想在古代,没有信息化,账户的存在形式真的就是一个账本,而且每个账户都有一个账本,这些账本都统一存放在文件架上.银行柜员在给我们做转账时,要去文件架上把转出账本和转入账本都拿到手,然后做转账.这个柜员在拿账本的时候可能遇到以下三种情况: 文件架上恰好有转出账本和转入账本,那就同时拿

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

测试一 字段:ID,test,number 电脑配置:8g内存 同时写入超过5w条,就会卡死 错误提示 Fatal error: Allowed memory size of bytes exhausted (tried to allocate bytes) 测试二 字段:ID,test,number 电脑配置:8g内存 写入记录5w, 耗时:10s 读取5w,耗时 字段:ID,name,number 100w记录 SUM耗时只需要0.233s 100w记录 count(*)耗时只需要0.165

我发现开发项目用的redis 隔一两分钟就出现 耗时问题,长达五秒.一开始以为是 redis 服务器不稳定,但运维测试发现redis稳定的,在高并发下最大耗时也就只有100毫秒左右,怎么也不可能达到5秒. 排除redis服务器稳定性问题后,就只有可能网络抖动问题 和 客户端redis配置及代码问题了,监控了 redis 耗时后发现了诡异的地方,如下图~

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据发邮件脚本分享 第一步建库和建表 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO --建表 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO --1.表[SQLCountStatisticsByDay] --抓取到的sql语句数量 CREATE TABLE [dbo].[SQLCountStatisticsByDay] ( id , ) PRIMARY KEY ,

前面两篇分别介绍了通过脚本和C代码读写/sys/class/gpio以控制GPIO.实际项目调试时经常还需要在Java代码里控制GPIO,其实现与C代码类似,唯一不同是Android权限.本文重点介绍Android6.0权限的配置并对在Java层控制GPIO的耗时做简单分析. 以高通平台为例,权限配置主要修改HLOS/device/qcom/sepolicy/common目录下的file.te.file_contexts和system_app.te三个文件. file.te修改如下, # GPI

图像处理中,有很多算法由于其内在的复杂性是天然的耗时大户,加之图像本身蕴涵的数据量比一般的对象就大,因此,针对这类算法,执行速度的提在很大程度上依赖于硬件的性能,现在流行的CPU都是至少2核的,稍微好点的4核,甚至8核,因此,如果能充分利用这些资源,必将能发挥机器的强大优势,为算法的执行效果提升一个档次. 在单核时代,多线程程序的主要目的是防止UI假死,而一般情况下此时多线程程序的性能会比单线程的慢,这种情况五六年前是比较普遍的,所有哪个时候用VB6写的图像程序可能比VC6的慢不了多少.可在多核

在接口开发中,我们通常需要统计接口耗时,为后续接口性能做统计.在springMVC中可以用它的aop来记录日志. 1.在spring配置文件中开启AOP <!--*************** 支持aop **************** --> <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true" /> 2.编写AOP package com.parry.demo.aop; import org.apache.log

之所以PreparedStatement能防止注入,是因为它把单引号转义了,变成了\',这样一来,就无法截断SQL语句,进而无法拼接SQL语句,基本上没有办法注入了. 不使用这个,我们一般做查询或更新的条件,是用字符串拼起来的,例如 1 2 String id = (String)request.getAttribute("id");    //假设页面上传了一个id值过来 String SQL = "SELECT ID,NAME FROM USER WHERE ID='&q