《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第8章：GET流程

ES的读取分为Get和Search两种操作，这两种读取操作有较大的差异，GET/MGET必须指定三元组：index、_type、_id。 也就是说，根据文档id从正排索引中获取内容。而Search不指定_id，根据关键词从倒排索引中获取内容。本章分析GET/MGET过程，下一章分析Search过程。

k8s网络延迟排查与优化实战分享

为了解决这一问题，我们在非生产环境通过压测工具进行复现，如下是具体排查和优化过程。 02、请求链路 当时采用的是nginx作为流量网关反向代理微服务网关，微服务和其网关跑在k8s集群上，微服务网关通过NodePort的形式暴露，为了方便问题复现和排查，我们把复现环境的Pod设置为单副本 # 打印conntrack统计信息 conntrack -S # 其实也可以通过`dmesg|grep conntrack`查看异常日志，但当时直接用的上面指令，所以没有截图 04、问题优化 好了，在确定根本问题后 ，优化和避免问题重复发生至关重要。 以下是几种优化思路： 增加NodePort节点：在nginx的upstream中多挂几个NodePort节点分摊负载，这种方式改动最小。

性能优化-Tomcat8优化

1、Tomcat8优化 tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高，所以在生产环境对tomcat的优化也变得非常重要了。 1.1 Tomcat配置优化 1.1.1、部署安装tomcat8 下载并安装： https://tomcat.apache.org/download-80.cgi ? 推荐使用nio，不过，在tomcat8中有最新的nio2，速度更快，建议使用nio2. 注意：这里在测试时，我们使用一个新的tomcat，进行测试，后面再对其进行优化调整，再测试。 1.5、调整JVM参数进行优化 接下来，测试通过jvm参数进行优化，为了测试一致性，依然将最大线程数设置为500， 启用nio2运行模式。

Java 8实战

本书全面介绍了Java 8 这个里程碑版本的新特性，包括Lambdas、流和函数式编程。有了函数式的编程特性，可以让代码更简洁，同时也能自动化地利用多核硬件。 全书分四个部分：基础知识、函数式数据处理、高效Java 8 编程和超越Java 8，清晰明了地向读者展现了一幅Java 与时俱进的现代化画卷。

SQL优化实战

正文 今天遇到一个SQL优化的问题，记录下来 测试部门反映，有个功能的查询很缓慢，需要支持排查下 首先描述下具体的问题 数据库中一张表的大概有700多条记录，业务需要模拟一个类似属性树形的数据结构 ORDER BY t.created_time DESC 在重构后的sql中，可以看到我们排序之后的记录添加一个序列，然后获取序列的第一条来作为我们现实的记录，然后将in改为exists,这样优化后的查询就变得效率很高了

SEO优化实战

本文作者：IMWeb 结一 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 seo本身涉及范围非常广，所包含的知识也是非常值得深入研究的一个方向，本文仅从重构侧出发聊聊最近做的一些seo实战。 页面内容优化 使用html5结构 如果条件允许（如移动端，兼容ie9+，如果ie8+就针对ie8引入html5.js吧），是时候开始考虑使用html5语义化标签。

html5+CSS3

内存优化实战

最近,因为项目时间不紧的原因,就对项目的某些页面进行了内存观察,发现了两处优化点.特意记录下来 1.单例引发的内存泄漏 我在项目中涉及到的一个单例是这样的 object LiveCenter {

SEO优化实战

本文作者：IMWeb 结一 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 seo本身涉及范围非常广，所包含的知识也是非常值得深入研究的一个方向，本文仅从重构侧出发聊聊最近做的一些seo实战。 页面内容优化 使用html5结构 如果条件允许（如移动端，兼容ie9+，如果ie8+就针对ie8引入html5.js吧），是时候开始考虑使用html5语义化标签。

html5+CSS3

性能优化｜索引优化最佳实战

stu_name`, `stu_age`, `stu_addr` ) USING BTREE ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 4 DEFAULT CHARSET = utf8 在执行器中，mysql会对sql语句进行优化，调整三个字段的顺序，满足最左前原则。 explain select * from student where stu_name like '%备%' 在这里插入图片描述 因为我们开发过程中模糊查询肯定是必须的，那么怎么优化呢？ group by 和order by 优化点是一样的，默认会按照字段排序的，如果不需要排序 则可以在group by 之后加上order by null，省去排序的消耗。 文件排序 using filesort 在上面优化中，发现在mysql中排序分为文件排序和索引排序，在无法使用索引排序的情况下，我们就得考虑如何优化文件排序了。

一个 K8s 网络延迟排查与优化实战案例

为了解决这一问题，我们在非生产环境通过压测工具进行复现，如下是具体排查和优化过程。 02、请求链路 当时采用的是nginx作为流量网关反向代理微服务网关，微服务和其网关跑在k8s集群上，微服务网关通过NodePort的形式暴露，为了方便问题复现和排查，我们把复现环境的Pod设置为单副本 # 打印conntrack统计信息 conntrack -S # 其实也可以通过`dmesg|grep conntrack`查看异常日志，但当时直接用的上面指令，所以没有截图 04、问题优化 好了，在确定根本问题后 ，优化和避免问题重复发生至关重要。 以下是几种优化思路： 增加NodePort节点：在nginx的upstream中多挂几个NodePort节点分摊负载，这种方式改动最小。

Java 8 - Stream实战

---- Pre Java 8 - Stream流骚操作解读 Java 8 - Stream流骚操作解读2_归约操作 都学了这俩，是不是该出来练一练了？ ? ---- (8) 找到交易额最小的交易 Optional<Integer> minValue = transactions.stream().map(Transaction::getValue () .min(comparing(Transaction::getValue)); ---- 附 Trader & Transaction package com.artisan.java8. toString(){ return "Trader:"+this.name + " in " + this.city; } } package com.artisan.java8.

K8S资源限制实战：优化性能与资源管理

本文将介绍如何在K8S集群中使用资源限制来优化应用的性能和实现资源管理。 Part2实验环境 本次实战使用的K8S集群环境包括以下节点： 节点 主机名 IP Master k8s-b-master 192.168.11.100 Part3开始实战 1步骤 1：部署goweb应用 我们将使用goweb这个测试应用来演示资源限制的实战。 通过本次实战，你已经了解了在K8S集群中设置资源限制的步骤，并通过goweb应用的部署和测试，验证了资源限制的效果。现在你可以尝试在自己的应用中应用这些资源管理技巧，提升应用的性能和稳定性。 注重运维实战，我们比谁都拼！日常分享实用干货，助你成为运维大神！探索技术的魅力，从这里开始！

Java 8 - Optional实战

---- Pre Java 8 - Optional全解相信你已经了解，有效地使用 Optional 类意味着你需要对如何处理存在缺失值进行全面的反思。 Object value = map.get("key"); 使用 Optional 封装 map 的返回值，你可以对这段代码进行优化。

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-电量优化

从功耗角度考虑，应用应该避免过多使用长时任务，针对必须使用长时任务的场景，也可以优化任务执行过程，减少设备功耗。 以下是一些优化建议：对定位要求不太高的场景可以适当调整上报时间间隔和上报距离间隔，减少更新频率。尽可能的减少网络请求次数和减小网络请求时间间隔。 总结合理的选择和使用后台任务对于优化用户体验，减少性能消耗非常重要。以下表格对比总结了各类后台任务的概念、适用场景以及任务执行过程中的应用状态。

MySQL索引优化实战

索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引 索引优化策略 不要在索引列上进行运算或使用函数 在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描 这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找 如果在a b列上建立联合索引，该如何建立，才能使查询效率最高 select count(distinct a) / count(*), count(distinct 例如下面的2个写法是等价的，因为MySQL会将查询的顺序优化成和联合索引的顺序一致 select * from table where a = '1' and b = '1' select * from table where b = '1' and a = '1' 3.优化查询，避免出现filesort select * from table where a = ? 图解： EXPLAIN 实战-1 你确定真正理解联合索引和最左前缀原则？ Java识堂 一个有干货的公众号 ---- ?

RecyclerView优化实战指南

然而，如果不进行优化，RecyclerView 可能会导致 UI 卡顿、内存泄漏等问题。本文将介绍一些优化技巧，帮助你更好地使用 RecyclerView。 RecyclerView 可以大大简化开发过程，但是如果不进行优化，它可能会导致一些性能问题。下面将介绍一些优化技巧，帮助你充分发挥 RecyclerView 的性能。 优化技巧 对于 RecyclerView，我们可以采用以下优化技巧： 1. 使用 DiffUtil DiffUtil 是计算两个列表之间差异的工具类，可帮助 RecyclerView 局部刷新数据。 8. 禁止自动滑动 当数据项发生变化，RecyclerView 默认会自动滚动到新位置。 我们可以根据实际需求选择合适的优化方案，提升 RecyclerView 的性能，使其更加流畅。

tomcat8 JVM 优化

如果服务器只运行一个 Tomcat： 机子内存如果是 8G，一般 PermSize 配置是主要保证系统能稳定起来就行： JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 -server 2 -XX:+DisableExplicitGC" 机子内存如果是 16G，一般 PermSize 配置是主要保证系统能稳定起来就行： JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 2 -XX:+DisableExplicitGC" 机子内存如果是 32G，一般 PermSize 配置是主要保证系统能稳定起来就行： JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8

MySQL——索引优化实战

上篇文章中介绍了索引的基本内容，这篇文章我们继续介绍索引优化实战。在介绍索引优化实战之前，首先要介绍两个与索引相关的重要概念，这两个概念对于索引优化至关重要。 本篇文章用于测试的user表结构： ? 索引优化实战 有些时候虽然数据库有索引，但是并不被优化器选择使用。 我们可以通过 SHOW STATUS LIKE'Handler_read%';查看索引的使用情况： ? 8.范围条件查询可以命中索引 范围条件有：<、<=、>、>=、between等 status,age列分别创建索引： ALTER TABLE user ADD INDEX index_status(status 另外返回数据的比例在30%以外的情况下，优化器不会选择使用索引。 过早优化，在不了解系统的情况下就开始优化。 总结 对于自己编写的SQL查询语句，要尽量使用EXPLAIN命令分析一下，做一个对SQL性能有追求的程序员。

Mysql优化实战总结

图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 优化有风险，涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题 1、优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统。 1.3 优化思路 1.3.1 优化什么 在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。 1.3.3 优化维度 数据库优化维度有四个: 硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引 优化选择 1、优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引 2、优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构 queue/scheduler 临时修改为deadline 永久修改 vi /boot/grub/grub.conf 更改到如下内容: kernel /boot/vmlinuz-2.6.18-8. read_rnd_buffer_size # 随机读取缓存 key_buffer_size # 索引缓存 thread_cache_size # (1G—>8,

paddlex 实战优化指南

官方文档：PaddleX OCR模块文档目录环境准备数据集操作训练与评估推理服务部署模型优化技巧性能调优微调问题定位参考表模型实验结果对照表训练日志解读问题与解决1. 模型优化技巧6.1 早停法（Early Stopping）当验证集性能不再提升时，提前终止训练。根据日志中的信息，最佳模型出现在第7轮，而训练到100轮后性能略有下降，说明存在过拟合。 -o Predict.batch_size=8 建议在16G显存的显卡上使用batch_size=8，24G显存的显卡上使用batch_size 8. 微调问题定位参考表印章文本识别产线由多个模块组成，若整体识别效果未达预期，问题可能源于其中任一模块。 建议对识别效果不佳的样本进行逐一分析，定位具体存在问题的模块，并参考下表对应的微调教程链接，对相应模型进行优化调整。