.NET 6新东西--高性能日志

logger.LogInformation("LogInformation: {0}", JsonSerializer.Serialize(result)); return result; } 其实.NET6中微软为我们提供了一个高性能日志记录类 在.NET 6中微软提供了Source Generator，来帮助我们自动生成高性能日志记录代码。

6 个技术点带你理解 Kafka 高性能背后的原理

今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理。 1 批量发送 Kafka 收发消息都是批量进行处理的。 6 mmap Kafka 的日志文件分为数据文件(.log)和索引文件(.index)，Kafka 为了提高索引文件的读取性能，对索引文件采用了 mmap 内存映射，将索引文件映射到进程的内存空间，这样读取索引文件就不需要从磁盘进行读取 如下图： 7 总结 本文介绍了 Kafka 实现高性能用到的关键技术，这些技术可以为我们学习和工作提供参考。

高性能WEB开发(6) – web性能測试工具推荐「建议收藏」

WEB性能測试工具主要分为三种。一种是測试页面资源载入速度的，一种是測试页面载入完成后页面呈现、JS操作速度的，另一种是整体上对页面进行评价分析，以下分别对这些工具进行介绍，假设谁有更好的工具也请一起分享下。

高性能：6-bpftrace工具介绍【bpf performance tools读书笔记】

bpftrace是基于BPF和BCC构建的开源跟踪程序。与BCC一样，bpftrace附带了许多性能工具和支持文档。但是，它还提供了高级编程语言，使您可以创建功能强大的单行代码和简短的工具。

高性能网络编程6–reactor反应堆与定时器管理

反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择，上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件，反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。 反应堆是解决上述软件工程问题的一种途径，它也许并不优雅，开发效率上也不是最高的，但其执行效率与面向过程的使用IO复用却几乎是等价的，所以，无论是nginx、memcached、redis等等这些高性能组件的代名词

高性能网络编程6--reactor反应堆与定时器管理

反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择，上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件，反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。 反应堆是解决上述软件工程问题的一种途径，它也许并不优雅，开发效率上也不是最高的，但其执行效率与面向过程的使用IO复用却几乎是等价的，所以，无论是nginx、memcached、redis等等这些高性能组件的代名词

高性能MySQL(3)——创建高性能索引

三、高性能的索引策略 3.1、独立的列 索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。 参考： 《高性能 MySQL 第三版》 聚簇索引和非聚簇索引 mysql-覆盖索引 创建高性能的索引

直播预约 | 6月28日，腾讯云大数据高性能计算引擎重磅发布!

高性能logback

开发环境一般都把日志输出到ConsoleAppender，但是其他环境是不需要的，可以使用动态配置。

高性能JavaScript

由于局部变量存在于作用域的起始位置，因此访问局部变量比访问跨作用域变量更快，变量在作用域中的位置越深，访问所需时间就越长，由于全局变量总处在作用域的最末端，因此访问速度最慢。

高性能JavaScript

从《高性能JavaScript》一书中的整理笔记： 1、将经常使用的对象成员、数组项、和域外变量存入局部变量 原因：数据存储位置对大地代码整体性能会产生重要的影响，直接变量和局部变量的访问速度快于数组和对象成员 // 因此建议是：在IE7以下，使用join，在新浏览器下，除了变量缓存外，不需要做别的优化 6、克隆已有的DOM元素，即element.cloneNode(),比起新建节点来说，即element.createElement 但是在IE中，nextSibling比childNodes好，IE6下，nextSibling比对手快16倍，在IE7下，快105倍。

Google AI 将高性能 CAP12 模型的尺寸缩小 6 倍至 100 倍

它是紧凑的、高性能的和公开可用的。使用正确大小的音频位和几种架构类型的知识蒸馏来训练可以在移动设备上运行以构建 TRILLsson 的更小、更快的网络。 EfficientNet 是对视觉模型进行神经架构搜索的结果，以发现既高性能又高效的模型结构。带有音频输入的变压器称为 AST 模型。ResNet 是一种标准设计，已在各种模型中展示了出色的性能。 尽管是 CAP12 的 1%-15%，并且仅使用 6% 的数据进行了训练，但引入的模型的性能达到了 90-96%。令人惊讶的是，不同形式的建筑在不同的尺度上都表现得更好。

Redis-高性能

最近有一道常见的Redis面试题，Redis为什么那么快？下面我们来分析下"快"的原因。

Python高性能编程

Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。**后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。

Netty高性能之道

事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年多的NIO编程经验，通过选择合适的NIO框架，加上高性能的压缩二进制编解码技术，精心的设计Reactor线程模型，达到上述性能指标是完全有可能的。 Netty高性能之道 2.1. RPC调用的性能模型分析 2.1.1. Netty高性能之道 2.2.1. 异步非阻塞通信 在IO编程过程中，当需要同时处理多个客户端接入请求时，可以利用多线程或者IO多路复用技术进行处理。 图2-6 ByteBufAllocator 通过ioBuffer分配堆外内存 当进行Socket IO读写的时候，为了避免从堆内存拷贝一份副本到直接内存，Netty的ByteBuf分配器直接创建非堆内存避免缓冲区的二次拷贝 正是由于Java原生序列化性能表现太差，才催生出了各种高性能的开源序列化技术和框架（性能差只是其中的一个原因，还有跨语言、IDL定义等其它因素）。 2.2.8.

Netty高性能之道

所以今天来看以下Netty的高性能是如何建立的？ IO通信的三原则： 1、传输：用什么样的通道发送数据，I/O模型在很大程度上决定了通信的性能。 2、协议：协议的选择不同，性能也不同。 Netty高性能之道： 一、异步非阻塞通信 I/O多路复用技术通过把多个I/O的阻塞复用到同一个select的阻塞上，从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求，与传统的BIO相比，多路复用的最大优势就是系统开销小 五、高性能的序列化框架 影响序列化性能的关键因素如下： 1、序列化之后码流的大小（网络带宽的占用） 2、序列化与反序列化的性能（CPU资源的占用） 3、是否支持跨语言 Netty提供了对Google 上述就是Netty高性能的基础，来自《Netty权威指南 第2版》一书。

WPF 高性能笔

本文告诉大家WPF的INK的实现，和如何做一个高性能的笔。 高性能的笔迹在 WPF 包含两个部分，一个是就是输入，第二个就是渲染。 所以按照原来的元素的输入渲染是无法做到高性能的，那么 WPF 的笔迹是如何做到很快？这里需要用到两个科技，一个就是输入使用 StylusPlugin 一个就是使用另一个 UI 线程解决渲染的速度。 为什么 Stylusplugin 可以做到高性能？ 这个需要从触摸开始讲。在我的另一篇博客有告诉大家从触摸到事件，在 WPF 是通过触摸线程拿到触摸信息。 如果要做高性能的笔必须要了解 WPF 的触摸和渲染原理，具体请看WPF 渲染原理 和 WPF 触摸到事件 于是下面告诉大家如何做出一个高性能的笔。 本文主要告诉大家如何继承 StylusPlugIn 来做高性能的笔。

高性能API设计

背景 设计出一个高性能的API，需要综合网络、业务、数据库的优化。以下是我在实际的开发过程中总结的优化思想和一些效率提升的技巧。 values(1,2) insert into user(id, name) values(1,2) insert into user(id, name) values(1,2) ,(3,4), (5,6) System.out.println(DateUtil.between(start, new Date(), DateUnit.MS)); poolExecutor.shutdown(); } 以上就是《高性能

高性能原子类

高性能原子类的使用 /** * @Author: 无双老师【云析学院:http://yunxiedu.net QQ:3190976240 email:zhouguanya20@163.com】 * y) -> x * y，累积器每次都会乘以你提供的数字y，y=2时就是通常所说的每次都翻一倍； 假设每次操作都需要把原来的数值变成它的5倍，再加上3，再除以2，再减去4，再乘以你给定的数，最后还要加上6， 那么二元运算为 (x, y) -> ((x * 5+3)/2 - 4) * y +6，累积器每次累积操作都会按照你说的做；......

高性能实现方案

1号店秒杀系统的高性能实现方案 背景与挑战 网上超市类电商如1号店经常举办大促活动，例如进口牛奶促销，商品数量达几十万盒，价格优惠且为刚需。 技术选型：使用Redis而非MQ，因其轻量、高性能且支持队列长度和位置查询。每个秒杀商品分配独立队列以分散压力。 关键优化措施 队列调度：结合下单时间和队列长度动态调整处理优先级，避免用户等待过久。 消费者端：基于BRPOP实现阻塞式消费，当队列长度超过阈值（如10万）触发告警 自动扩容：结合K8s HPA实现Redis实例的弹性伸缩 该方案通过异步削峰平衡系统压力与用户体验，适用于类似秒杀场景的高性能设计