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性能
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代码人生
01-01 08:00
代码人生
性能优化->bitmap的优化
性能优化->bitmap的优化,背景Android开发中,加载图片过多、过大很容易引起OutOfMemoryError异常,即我们常见的内存溢出。因为Android对单个应用施加内存限制,默认分配的内存只有几M(具体视不同系统而定)。而载入的图片如果是JPG之类的压缩格式(JPG支持最高级别的压缩,不过该压缩是有损的),在内存中展开会占用大量的内存空间,也就容易形成内存溢出。那么高效的加载Bitm
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后端
01-01 08:00
后端
性能优化反思:不要在for循环中操作DB
性能优化反思:不要在for循环中操作DB,简单且朴素的原则:不要在for循环中操作DB,包括关系型数据库和NoSql。我们应该根据自己的业务场景,在for循环之前批量拿到数据,用尽量少的sql查询批量查到结果。在for循环中进行数据的匹配组装。举个栗子场景说明业务在多个情景下需要获得用户的详细信息,有点可以通过查询用户表直接获取到,有的需要查询关联关系表获取到,有的只保存了关联的id,并没有单独创
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后端
01-01 08:00
后端
性能分析之CPU高到定位到代码行(JAVA)
性能分析之CPU高到定位到代码行(JAVA),前言通常情况下,性能报告中只说CPU使用率高的时候,并不能帮助定位问题。因为CPU高会有多种不同的情况。CPU有五种状态(ussyidwast),在vmstat中能显示出来,这个想必很多人都清楚。在代码消耗CPU的时候(这也是通常性能分析中会遇到的),是US状态的CPU。当然还存在一种情况,就是代码产生的系统调用特别高,这种情况下SY的CPU也会高(这
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01-01 08:00
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性能分析之死锁和日志相关的一个实例
性能分析之死锁和日志相关的一个实例,一、前言这个例子在做性能测试的时候出现的。二、问题现象团队在做性能测试,其实量并不大。只是我觉得没有什么明显的结果,于是我就自己把脚本拿来跑了一下。感觉怎么那么慢呢?20vusers:40vusers:除了时间增加了,其他都没啥变化。系统资源也没上去。当然,还有报错。三、问题分析然后我就乐呵呵的找日志去了。但是日志吧?唉,真是看不下去,那写的叫一个乱。于是我把我
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01-01 08:00
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性能分析之一个简单 Java 线程 dump 分析示例
性能分析之一个简单 Java 线程 dump 分析示例,一、背景Java应用怎么通过方法定位到代码的具体步骤,下面通过一个具体的例子来说明。二、分析步骤使用TOP命令找到谁在消耗CPU比较高的进程,例如:pid=1232使用top-p1232单独监控该进程输入大写的H列出当前进程下的所有线程查看消耗CPU比较高的线程,并看线程编号,例如:2399使用jstack1232>pagainfo.dump
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01-01 08:00
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性能测试小工具 wrk 可以怎么用
性能测试小工具 wrk 可以怎么用,工作中,项目设计之初或者是项目快要结束的时候,大佬就会问我们,这个服务性能测试的结果是什么,QPS可以达到多少,RPS又能达到多少?你自己写的接口性能可以满足未来生产环境的实际情况吗?有没有自己测试过自己接口的吞吐量等等作为设计开发人员,这些问题不仅仅是用来面试,还是实实在在的落地在实际工作中很多项目上线初期用户量较小,表面上看是风平浪静,实则暗流涌动,慢慢的用
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01-01 08:00
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性能分析之从 IO 高定位到具体文件
性能分析之从 IO 高定位到具体文件,一、概述IO的性能分析一直是性能分析的重点之一,分析的思路是:在代码的逻辑清晰的情况下,是完全可以知道哪些文件是频繁读写的。但是对性能分析人员来说,通常是面对一个不是自己编写的系统,有时还是多个团队合作产生的系统。这时就会出现很多的推诿和争执。如果可以迅速地把问题到一个段具体的代码,到一个具体的文件,那就可以提高沟通的效率。通常情况在linux环境下,通过vm
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01-01 08:00
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性能测试之Nginx设置
性能测试之Nginx设置,介绍Nginx(enginex)是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器,同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点(俄文:Рамблер)开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、简单的配置文件和低系统资源
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01-01 08:00
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性能分析之 Linux 系统中 ps&top 中 CPU 百分比不一致?
性能分析之 Linux 系统中 ps&top 中 CPU 百分比不一致?,一、前言今天在7DGroup的群里,有人提了个问题,ps统计出来的CPU百分比为什么比top统计出来的少很多?二、问题现象如下图:从上面的图来加一下,确实差别比较大呀。top里面:800−16.9−7.6−22.1−29.9−8.8−24.4−16.9−20.3=653.1800-16.9-7.6-22.1-29.9-8.8
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01-01 08:00
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性能分析不一定得用 Profiler,复杂度分析也行
性能分析不一定得用 Profiler,复杂度分析也行,如果提到性能分析,你会想到什么呢?可以做耗时分析、内存占用的的分析。可以用chromedevtools的Profiler,包括performance和memory,分别拿到耗时和内存占用的数据,而且还可以用火焰图做可视化分析。比如performance,你可以看到每个函数的耗时,通过简单的加减法,就能算出是哪个函数耗时多,然后去优化。而且,你可
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