网友上网都不喜欢用太多的时间等待网页的打开，等待的越长，用户可能会直接关闭网页，这样就会损失很多流量！其次，关键字的排名与网页的打开速度也有关系，这个主要体现搜索引擎对用户体验度上，用户体验度好，排名相对其它网站就好些。因此我觉得我们有必要去提高网页的打开速度，这个不需要太多的成本投入，只需要平时多注意一些小技巧就行了！下面给出20种方法帮你提高网站访问速度缩短网页加载时间。 1、减少页面HTTP请求数量 比较直接的理解就是要减少调用其他页面、文件的数量。 A.我们在使用css格式控制的时候，经常会采用ba
原生wxml开发对Node、预编译器、webpack支持不好，影响开发效率和工程构建流程。所以大公司都会用框架开发
Day.js比较轻量，所以在我刚接触需要处理时间的需求中，我首先选择了Day.js，但是我还是用着不是很舒服，可能语法问题，也可以体验感问题，反正就是不太喜欢。
前言 这两天也一直在纠结这一篇文章该写什么东西，前面临时加的两篇文章就有些打乱了整体节奏，这一篇又想去写一下代码层面优化的事情，可是也不太能抓住重要的点，不太确定从何入手，因为这件事情牵涉了太多技术问题，存在于项目的方方面面，如果想要透彻的去讲这件事，我也知道是不可能的，纠结了两天，这篇文章就着眼于最近的一些改动上吧。 花了一周的时间，把项目小小的优化了一下，虽然只是一部分，但是慢慢积累下来，效果应该会越来越明显的。 我的github地址 原因 前面的文章讲了log、maven、测试、版本控制，这些可能
最近在做需求的时候，有个管理端接口需要在调用的时候传递一个无符号的32位整形文件ID，也就是0 ~ 4294967295之间的数字，每次调用接口这个文件ID不能重复。
你应该从网上看过太多的文章说缓存穿透怎么解决？无非就是布隆过滤器，缓存空值什么的。
首先提出一个问题：点击页面上一个按钮发送两个ajax请求，其中一个请求会不会等待另一个请求执行完毕之后再执行？
【导读】本文中作者为初学者解释了如何使用 JavaScript 来搭建一个神经网络。不用担心，这不是一份深入介绍隐藏输入层、激励函数或如何使用 TensorFlow 的复杂教程，而是一次轻松实践。即使你不懂神经网络背后的深入内容，也可以完成这个简单又有趣的实践。
RocksDB有一个广泛使用的功能就是当flush或compact速度小于外部数据写入速度的时候可以阻写。如果没有这个功能的话，那么当用户持续写入的数据超过磁盘所能处理的数据时，数据库就会出现以下情况：
当活跃连接数量接近或者达到数据库可以承载的连接数量阈值时将会出现IO瓶颈和CPU性能瓶颈，进而导致上层业务系统的并发量、吞吐量出现问题，甚至导致系统崩溃。下面我先来说一下造成IO瓶颈和CPU性能瓶颈的原因。
面试必问之-页面性能优化 参考原文地址 我们面试的时候很多的问题，其中问的频率比较高的一个就是页面怎么进行性能优化， 我们一般直接回答很多条，然后导致一个问题就是很多的面试官还会继续问，说具体怎么实现你说的这些方法，下面我们就简单的说几个典型的。记住页面性能优化的终极目的还是提高用户体验，所以一定意义上说提高用户体验也是页面性能优化的一部分。 性能优化 减少http的请求数 这个是我们最习惯的回答，但是其实很多面试官会接着问，怎么减少呢？这个时候很多人就晕了，其实也不难，从两个方面减少，分别从业务
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
本文分为接入前端性能监控、使用前端性能监控、性能优化三部分，可以通过目录跳转到对应的部分浏览。
其中adr和am表的记录数大概都是400到500万，而ad表的数据量大概只有三四千。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务服务来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用，那导致的问题就可以想象了吧：并发量、吞吐量、崩溃等等情况。
单库瓶颈：如果在项目中使用的都是单MySQL服务器，则会随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行存储，存在一下性能瓶颈：
本文来自简书作者stardust33，点击「阅读原文」查看原始文章！ Facebook为了争当开源第一大厂，已经把自家很多好东西都拿了出来贡献给开源世界，在开源之路上一骑绝尘，根本停不下来。 Facebook开源项目涉及的领域有移动工具多样化、大数据、客户端web库、后台运行时和基础设施，还有通过开放计算项目涉及到的服务器和存储硬件等等。Facebook的GitHub账户有274个代码库，收到了39000次fork、提交了79000个commit，拥有242000个关注者…… 下面是Facebook最受欢
Spark憋了一年半的大招后，发布了3.0版本，新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心：BI与AI。下面是本次发布的主要特性，包括性能、API、生态升级、数据源、SQL兼容、监控和调试等方面的升级。
答：有些同事在测试几轮之后，功能稳定了开始介入性能测试，这时才发现性能根本支撑不了预期值。这个时候开发再回头进行系统调优，如果事先选的架构能支撑就好，如果不能达不到预期值，后面讨论或者请教高手发现原先的架构缺陷，再调整架构代价就非常大。基本导致前期的功能测试成果作废。其实各个阶段都有事情做。需求阶段可以整理，评审出性能需求，评审需求可行性时就考虑好数据量和用户量。设计阶段–对预估的需求做设计，举个例子。背景：我们现在使用的是mysql数据库（公司去oracle化），我们要从一个5000W的一个数据表的6个不同查询维度查询数据，比如说城市、行业、地址类型、爱好、性别、时间范围。这样对于mysql的查询常见的优化设计可能是分表、建立索引，但，对于这个场景就不好处理了。数据耦合强，没有办法分表。索引，组合索引太多。后面的处理办法是用mongodb、nosql的方法解决。对于编码和测试阶段可以这样去分不同阶段做不同事情。
最近很多人都在准备升职或者跳槽，而大多数都没有把算法和数据结构考虑在内。原因呢，在于算法这个东西，很多人认为前端用不着算法，算法都在后端，大厂只是为了筛人才考算法，实际工作中是用不着的。这样的回答我听过了很多很多，一般我也不会直接反驳，随便问几个问题就行了。比如：
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题：数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时，我们必须配置三个东西: reader，processor，和writer。
streams流是Node中的最好的特性之一。它在我们的开发过程当中可以帮助我们做很多事情。比如通过流的方式梳理大量数据，或者帮我们分离应用程序。
这是微服务还没兴起之前，很多项目的架构，随着业务的堆积，项目越来越庞大，数据量也越来越庞大，如果并发一旦上来，就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大，维护起来也不容易。
本篇文章从数据库表结构设计、索引、使用等多个维度总结出高性能SQL的34个秘诀，助你轻松掌握高性能SQL
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。分析数据和做出数据驱动决策的能力变得越来越重要。
##引言 前文回顾：《数据智能时代来临：本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章，概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求：
首先你这日志存哪里呀？文件系统还是数据库表，还是 NoSQL，存的位置不一样处理方式不一样。
objc和js这两者有个有意思的对比：变量/方法命名的风格正好相反。苹果一直鼓吹用户体验，写代码也不例外，程序命名都是用英文全称并且要多详细有多详细，力求看变量和方法名就能知道是干嘛的，例如application:didFinishLaunchingWithOptions:。而js因为每次都要从网络下载，要力求减少代码体积，所以变量方法名是尽量用缩写，实际上有代码压缩工具，无论变量名写多长最终上线的效果是一样的，但大家也都习惯了用短的命名，例如上述objc的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法在js里习惯的命名是:$()。
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
分页功能在网页中是非常常见的一个功能，其作用也就是将数据分割成多个页面来进行显示。
从我上大学开始正式认识前端这个岗位到现在已经整整过了六年，这六年于我而言就像是观赏了一场盛大的游园活动。无数各式各样的框架、模式、开发思路如同花车一般从眼前掠过又走远。留下了一地残乱的余烬和破碎的思考。
不管是IO瓶颈还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载的活跃连接数的阈值。在业务service来看， 就是可用数据库连接少甚至无连接可用，接下来就可以想象了（并发量、吞吐量、崩溃）。
众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;
不管是 IO 瓶颈，还是 CPU 瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 orderby 涉及的列上建立索引；
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。 4、应用程序结构和算法 建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！
OutOfMemoryError 异常原因：可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
小伙伴在写Spark任务的过程中感觉非常巨痛苦，总是有奇奇怪怪的问题，写好的程序在开发环境跑得好好的，一上到生产直接被干懵逼了。今天呢，我就跟大伙好好聊聊 Spark 在启动或者运行时的报错或者太慢，并分析其原因及解决方案。自己亲手挖的坑，抹着泪也要趟过去。现在我就跟你们细细说说我过去一年实际经验亲脚趟的坑。 00000：Spark on yarn 启动的时候一直在 waiting。 第一种可能，队列资源不足，所有的资源都在被其他同学占用ing。 解决方案：把那个同学打晕，然后kill applicati
问题描述：上线运行一段时间后，随着越来越多的数据增长，集群每次重启后一周左右，读写就会开始变得越来越慢，直到无法正常进行读写。
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