目录 什么是 pprof pprof 的作用 pprof 如何使用 runtime/pprof net/http/pprof pprof 进阶 Russ Cox 实战 查找内存泄露 总结 参考资料 相信很多人都听过"雷神 3"关于性能优化的故事.在一个 3D 游戏引擎的源码里,John Carmack 将 1/sqrt(x) 这个函数的执行效率优化到了极致. 一般我们使用二分法,或者牛顿迭代法计算一个浮点数的平方根.但在这个函数里,作者使用了一个"魔数",根本没有迭

先贴上最终代码感受一下: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int i, N, M, wi[21], res = 0; int main() { cin >> N >> M; for(i = 1; i <= N; i++)cin >> wi[i]; int S = (1 << (N - M)) - 1; //(1) while (S < 1 << N) //(2)

最近公司在做一个项目,需要对爬取到的数据进行去重,方法就是根据数据的id,去除掉id重复的数据. 下面是这个方法的演化过程. // 去重 $arr_id = array(); $LeTVFeedList = array(); for ($i = 0; $i < count($arrFeedList); $i++){ if(!in_array($arrFeedList[i]['id'], $arr_id)){ $LeTVFeedList[] = $arrFeedList[i]; $arr_id[]

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

这几天在写一个存储过程,反复优化了几次,从最开始的7分钟左右,优化到最后的几秒,并且这个过程中我的导师帮我指点了很多问题,这些指点都是非常宝贵的,独乐乐不如众乐乐,一起来分享这次的优化过程吧. 这个存过程的需求是这样的,抓取某个时间段内的订单明细,然后计算并汇总到某表即可. 于是乎,我写出第一版的存储过程,代码如下: /******************************************/ /* 合并当前版本时间段内MO的维修换料需求 */ /* p_begin 起始时间 */

英文原文:LinkedIn Feed: Faster with Less JVM Garbage 最近在刷各大公司的技术博客的时候,我在Linkedin的技术博客上面发现了一篇很不错博文.这篇博文介绍了Linkedin信息流中间层Feed Mixer,它为Linkedin的Web主页,大学主页,公司主页以及客户端等多个分发渠道提供支撑(如下图所示). 在Feed Mixer里面用到了一个叫做SPR(念“super”)的库.博文讲的就是如何优化SPR的java代码.下面就是他们总结的优化经验. 1

这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中

http://greenrobot.me/devpost/java-faster-less-jvm-garbage/ Linkedin工程师是如何优化他们的Java代码的 最近在刷各大公司的技术博客的时候,我在Linkedin的技术博客上面发现了一篇很不错博文.这篇博文介绍了Linkedin信息流中间层Feed Mixer,它为Linkedin的Web主页,大学主页,公司主页以及客户端等多个分发渠道提供支撑(如下图所示). 在Feed Mixer里面用到了一个叫做SPR(念“super”)的库.

C 编译器优化过程中的 Bug 一个朋友向我指出一个最近他们发现的 GCC 编译器优化过程(加上 -O3 选项)里的 bug,导致他们的产品出现非常诡异的行为.这使我想起以前见过的一个 GCC bug.当时很多人死活认为那种做法是正确的,跟他们说不清楚.简言之,这种有问题的优化,喜欢利用 C 语言的“未定义行为”(undefined behavior)进行推断,最后得到奇怪的结果. 这类优化过程的推理方式都很类似,他们使用一种看似严密而巧妙的推理,例如:“现在有一个整数 x,我们不知道它是多少.

转载: Java 性能优化手册 - 提高 Java 代码性能的各种技巧 Java 6,7,8 中的 String.intern - 字符串池 这篇文章将要讨论 Java 6 中是如何实现 String.intern 方法的,以及这个方法在 Java 7 以及 Java 8 中做了哪些调整. 字符串池 字符串池(有名字符串标准化)是通过使用唯一的共享 String 对象来使用相同的值不同的地址表示字符串的过程.你可以使用自己定义的 Map<String, String> (根据需要使用 weak

从师父那里接了个服务,每天单机的流量并不大,峰值tips也并不高,但是CPU却高的异常.由于,服务十分重要,这个服务最高时占用了100个docker节点在跑,被逼无奈开始了异常曲折的查因和优化过程. 一般情况下,服务的主要性能瓶颈都在cpu和内存,关于内存的瓶颈之前遇到过一次,这次是第一次遇到Cpu的瓶颈.首先介绍下背景,浏览器的插件服务主要服务与QQ浏览器和所有tbs终端,每天的日活超过5亿,而服务的每天流量超过30亿. 这个服务非常重要,从师父那里接过来后一直没有任何改变,直到又一次告警才意

概述 API 是一个服务的门面,就像衣装是人的形象一样. 优雅的 API 设计,能让业务方使用起来倍儿爽,提升开发效率,降低维护成本:糟糕的 API 设计,则让业务方遭心,陷入混沌. 本文将展示一个扩展搜索 API 的优化过程,从中也可以学到一些东西. 现状 找一个上游工程的扩展搜索代码如下: extendKeywords.add((EsCondition) ConditionFactory.in("order_tags", Arrays.asList("IS_XXX_ORD

请大神移步:https://segmentfault.com/a/1190000010510968?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 今天看JVM群里有人发了一个GC情况,让人帮忙看优化的,于是我也凑热闹发了出来想让群里的大神们指导优化一下,以下是优化过程记录. 一开始我贴了下面的两张图 jstat看GC记录jstat -gcutil pid 1000 20 jcmd看VM参数(第一次使用这个命令)jcmd pid VM.flags 可以看到YGC了8

1.用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些.因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量,单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的"函数"(译注:PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号). 2.如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍. 3.$row['id'] 的速度是$row[id]的7倍. 4.echo 比 print 快,并且使用echo输出时用逗号而不是句点

我的2017年Go决议 一年之季始于春,我认为写一些今年我希望在Go上做的东西是有意义的. 我每年的目标是帮助Go开发人员.我想确保我们在Go团队中所做的工作对Go开发者有重大的积极影响.可能听起来很明确,但是有各种常见的方面无法实现这一点:例如,花费太多的时间清理或优化不需要的代码:仅响应最常见或最近的抱怨或请求,或者重点关注短期改进.重要的是退后一步,确保我们将开发工作重点放在最好的地方. 这篇文章概述了我今年关注的几大重点.这只是我的个人清单,不是Go团队的清单. 发布这个的一个原因是收集

在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.

目录 使用记忆化优化你的 R 代码 R 中的性能优化 R 何时变慢 R 何时变(更)快 R 中的记忆化 何时使用记忆化 使用记忆化优化你的 R 代码 本文翻译自<Optimize your R Code using Memoization>(有删减) https://www.inwt-statistics.com/read-blog/optimize-your-r-code-using-memoization.html 本文介绍如何应用名为"记忆化(Memoization)"

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

前言 开发多页应用的时候,如果不对webpack打包进行优化,当某个模块被多个入口模块引用时,它就会被打包多次(在最终打包出来的某几个文件里,它们都会有一份相同的代码).当项目业务越来越复杂,打包出来的代码会非常冗余,文件体积会非常庞大.大体积文件会增加编译时间,影响开发效率:如果直接上线,还会拉长请求和加载时长,影响网站体验.作为一个追求极致体验的攻城狮,是不能忍的.所以在多页应用中优化打包尤为必要.那么如何优化webpack打包呢? 一.概念 在一切开始前,有必要先理清一下这三个概念: mo

Vue是如何渲染页面的,渲染过程以及原理代码:https://www.cnblogs.com/ypinchina/p/7238402.html

背景 写这篇文章,主要是为了以后面试方便.因为我简历上写了,上一份工作的最大亮点是将人脸解锁的速度由1200ms优化到了600ms,所以这些内容已经回答无数遍了.但每次总觉得回答的不完整,或者说总感觉可以发挥得更好,于是这里做一些简单的总结性的记录. 我2018年4月份进入到某手机公司,在其中工作了两年多的时间,这期间主要负责人脸解锁的功能.人脸解锁的速度优化,是入职开始的一个很重要的任务,前前后后持续了很长时间.做优化前,首先是明确目标,我接手时人脸解锁的速度是1200ms左右,而我们是参照的