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Webpack 性能系列三：提升编译性能
前面两篇文章《Webpack 性能系列二：多进程打包》、《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》已经详细探讨使用缓存与多进程能力，提升 Webpack 编译性能的基本方法与实现原理 ，这两种方法都能通过简单的配置极大提升大型项目的编译效率。 除此之外，还可以通过一些普适的最佳实践，减少编译范围、编译步骤提升 Webpack 性能，包括： 使用最新版本 Webpack、Node 配置 resolve 控制资源搜索范围 针对 npm 包设置 module.noParse 不过，类型检查涉及 AST 解析、遍历以及其它非常消耗 CPU 的操作，会给工程化流程引入性能负担，必要时开发者可选择关闭编译主进程中的类型检查功能，同步用 fork-ts-checker-webpack-plugin ：多进程打包》、《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》，关于 Webpack 编译性能提升的方式方法已经总结的比较完备了，有其它观点的同学欢迎留言或私信联系。
1.7K20编辑于 2021-12-09 - 来自专栏神光的编程秘籍
TypeScript 编译性能优化：Project Reference
ts 编译速度与项目规模有关，如果项目比较大，代码很多，那就需要编译很长一段时间。 有没有什么办法可以提升 tsc 编译的性能呢？ 还真有，TypeScript 3.0 的时候实现了 Project Reference 的特性，就是用于优化编译和类型检查的性能的。 那 Project Reference 是干什么的呢？ ，monorepo 里就可以用 Project Reference 来提升 tsc 的编译性能。 然后执行 tsc --build 或者 tsc -b 来编译。 这时候就实现了编译和类型检查的性能优化。 这是 TypeScript 提供的编译性能优化机制，当项目比较大，tsc 执行的速度比较慢的时候，不妨尝试一下。
1.1K30编辑于 2022-11-11 - 来自专栏文渊之博
T-SQL性能调整（一）--编译和重新编译
，如果包含则直接交由执行引擎来执行该缓存计划，跳过编译阶段。 编译和重新编译 SQL Server 有一个高效的算法，可查找用于任何特定 SQL 语句的现有执行计划。 由此我们要做的就是如何高效的应用执行计划的缓存，又在合适重新编译执行计划，来提高查询效率，减少性能的损耗。 不仅会影响性能，当服务器间移动代码时会引起太多问题，建议使用schema.object(dbo.ExcutionTest)这样的统一规范。 总结： 本篇系统的介绍了编译查询的流程，以及产生缓存、复用缓存、重新编译等具体内容。
1.2K90发布于 2018-01-30 - 来自专栏后端精进之路
JVM性能优化系列-(5) 早期编译优化
早期编译优化 早期编译优化主要指编译期进行的优化。 java的编译期可能指的以下三种： 前端编译器：将.java文件变成.class文件，例如Sun的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器（ECJ） JIT编译器（Just In Time Compiler ）：将字节码变成机器码，例如HotSpot VM的C1、C2编译器 AOT编译器（Ahead Of Time Compiler）：直接把*.java文件编译成本地机器码，例如GNU Compiler for 5.1 javac编译器工作流程 Sun javac编译器的编译过程可以分为3个过程： 解析与填充符号表过程 插入式注解处理器的注解处理过程 分析与字节码生成过程 1. because return type of method is Integer 自动装箱的弊端， 自动装箱有一个问题，那就是在一个循环中进行自动装箱操作的时候，如下面的例子就会创建多余的对象，影响程序的性能
50320编辑于 2023-10-19 - 来自专栏后端精进之路
JVM性能优化系列-(6) 晚期编译优化
由于即时编译器编译本地代码需要占用程序运行时间，要编译出优化程度更高的代码，所花费的时间可能更长；而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息，这对解释执行的速度也有影响。 HotSpot虚拟机采用分层编译（Tiered Compilation）的策略，其中包括： 第0层：程序解释执行，解释器不开启性能监控功能（Profiling），可触发第1层编译 第1层：也称为C1编译 ，将字节码编译为本地代码，进行简单、可靠的优化，如有必要将加入性能监控的逻辑 第2层：也称为C2编译，也是将字节码编译为本地代码，但是会启用一些编译耗时较长的优化，甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化 Scan Register Allocation）在LIR上分离寄存器，并在LIR上做窥孔（Peephole）优化，然后产生机器代码 Server Compiler是专门面向服务端的典型应用并为服务端的性能配置特别调整过的编译器 由于java语言中访问数组元素时，系统将会自动进行上下界的范围检查，这必定会造成性能负担。为了安全，数组边界检查是必须做的，但数组边界检查是否必须一次不漏的执行则是可以“商量”的事情。
49010编辑于 2023-10-19 - 来自专栏开源技术小栈
高性能 PHP 编译型模板引擎
概述 ThinkTemplate 是一个基于 XML 的高性能编译型模板引擎，无需任何外部依赖，专为高效和灵活性设计。 凭借其动态编译、缓存机制以及 XML 架构，ThinkTemplate 在简洁性和强大功能之间实现了完美平衡。 核心特性 • 自定义标签定界符：支持为普通标签和标签库标签自定义开始和结束定界符。 • 高效编译与缓存：模板编译为 PHP 文件并缓存，多次运行效率极高，模板更新时自动刷新缓存。 • 系统变量直接输出：无需赋值即可直接使用系统变量。 • 多维数组快速输出：轻松处理复杂数据结构。 每个模板文件在执行时都会生成一个编译后的缓存文件（本质是一个可运行的 PHP 文件）。由于其编译型特性，模板缓存无法关闭，即使禁用缓存，每次渲染时也会重新生成缓存文件，确保性能一致。
24310编辑于 2025-09-11 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
使用不同的编译器编译 Skia，性能差距居然这么大
项目中虽然使用的是 Qt，但在 Windows 下，依然使用的是 MSVC 编译器。所以我想也没有想，就选择了使用 Visual C++ 的编译器 来编译 Skia。 true，编译为动态库 使用编译出来的 Skia，使用开源的一个软件 https://github.com/xland/ScreenCapture 测试了一下，发现有严重的性能问题，鼠标移动有明显的延迟 这种现象可以通过早年的安迪-比尔定律来解释，该定律揭示了硬件升级与软件需求之间的矛盾：硬件性能的提升往往被新软件的需求迅速消耗。 关于软件优化， AI 给出了如下建议： 基于性能分析优化：在进行优化之前，使用性能分析工具来确定系统的实际瓶颈。只有基于实际数据的优化，才是有效和必要的。 使用成熟的工具和库：利用已经过优化的第三方库和工具，可以避免重复造轮子，同时利用社区的力量来提升软件性能。 真的没有想到，编译器对性能有如此大的影响，你在工作中会进行性能优化吗？有哪些优化措施？
1.9K10编辑于 2024-06-03 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 启动 JIT 多核心编译提升启动性能
用2分钟提升十分之一的启动性能，通过在桌面程序启动 JIT 多核心编译提升启动性能 在 dotnet 可以通过让 JIT 进行多核心编译提升软件的启动性能，在默认托管的 ASP.NET 程序是开启的，对 ，提高性能。 在第二次运行程序的时候，因为已经存在提升性能的文件，读取这个文件可以知道在启动的时候需要调用的函数，于是就进行后台多线程JIT编译这些会调用到的方法 启动这个功能 默认在 ASP.NET 是启动这个功能 因为这个功能需要读写提升性能的文件，而默认很难知道这个文件应该放在哪，同时启动的时候读取文件的时间很多时候比JIT编译长。 在 ASP.NET 可以通过托管的方式做到自动读取提升性能的文件，所以默认就在 ASP.NET 使用 在 dotnet core 还可以使用阶梯编译 在软件启动的过程使用到的方法都使用快速编译的方法，减少
51510编辑于 2022-08-04 - 来自专栏code秘密花园
TypeScript性能优化（一）编写易于编译的代码
string; } 推荐写法： interface Foo extends Bar, Baz { someProp: string; } 使用类型注释 推荐添加类型注释，特别是返回指的类型，这可以为编译器节省大量工作 在某种程度上，这是因为命名类型往往比匿名类型更紧凑(编译器可能会更容易推断出匿名类型)，这减少了花费在读取和写入声明文件上的时间(例如用于增量构建)。 但是，如果你的联合类型有很多元素，这将引起编译速度的问题。 当大量联合类型交叉一起时发生这种检查，会在每个联合类型上相交导致大量的类型，需要减少这种情况发生。 这有益于避免在一次编译中导入太多文件，也使某些代码库布局策略更容易地放在一起。 有一些非常基本的方法将一个代码库分解成多个项目。
1.6K10发布于 2020-12-31 - 来自专栏小徐学爬虫
异步并发×编译性能：Dart爬虫的实战突围
Dart凭借其高效的异步并发模型、AOT编译性能和现代化的语法，正成为爬虫开发中值得关注的新选择。特别是对于Flutter应用开发者而言，Dart提供了一种"全栈同语言"的独特优势。 本文我将通过实战代码展示如何利用Dart的核心优势——包括基于Future的异步处理、Isolate并行计算、CSS选择器解析以及类型安全的数据建模——构建高性能爬虫。 避免内存溢出适合使用此方案的场景：1、API数据聚合：定期抓取多个API数据源2、电商价格监控：并发监控数百商品页面3、内容聚合应用：Flutter应用内嵌的爬虫模块4、中等规模数据采集：每日10万级以下数据量5、需要编译部署的任务 综上所述，Dart在爬虫领域展现出三大核心优势：异步并发模型可轻松处理I/O密集型任务，编译执行特性提供远超脚本语言的解析性能，类型系统则保障了数据处理可靠性。 开发者可基于dio+html+Isolate的技术栈，构建可处理日均十万级请求的高性能采集方案，在效率与工程化之间取得理想平衡。
29810编辑于 2025-08-12 - 来自专栏在周末的专栏
《Java性能权威指南》笔记----JIT编译器
Java的设计结合了脚本语言的平台独立性和编译型语言的本地性能。 热点编译 Java两种执行方式：编译执行和解释执行。 为什么Java执行代码时，不立即编译代码？ （1）编译代码的成本较高。 ，client编译器比server编译器要快； （2）server编译器生成的代码比client编译器更快（启动较晚，可以获取到更多的支持编译优化的程序信息）； （3）分层编译先由client编译器编译 （1）当应用的启动时间为首要的性能考量时，首选client编译器。 （2）对于计算量固定的应用，选择实际执行任务最快的编译器。分层编译是批处理任务合理的默认选择。 方法内联的优化建议： 几乎不用调整内联参数，提倡通过调整内联参数以提高性能的建议往往忽略调常规内联和频繁调用内联之间的关系。 最后，由于很难保证逃逸分析的性能收益一定大于它的消耗，所以要谨慎开启逃逸分析。
1.5K10发布于 2019-09-11 - 来自专栏C++ 动态新闻推送
现代CPU性能分析与优化-性能分析方法-编译器优化报告
如今，软件开发在很大程度上依赖编译器进行性能优化。编译器在加速软件方面扮演着关键角色。大多数开发人员将优化代码的工作留给编译器，只有当他们发现编译器无法完成的优化机会时才会干预。 但是，当您追求最佳性能时，它就不太管用了。如果编译器没有执行关键优化，例如向量化循环，怎么办？您将如何知道这一点？幸运的是，所有主流编译器都提供优化报告，我们现在将讨论这些报告。 大多数编译器，包括 GCC、Clang 和 Intel 编译器（但不包括 MSVC），都提供优化报告，用于检查特定代码段执行了哪些优化。 编译器优化报告可以帮助您找到错过的优化机会，并了解这些机会错过的原因。此外，编译器优化报告对于测试假设很有用。编译器通常会根据其成本模型分析来决定某个转换是否有益。但编译器并不总是做出最佳选择。 所有这些工具都帮助可视化基于 LLVM 的编译器成功的和失败的代码转换。 在 LTO5 模式下，一些优化是在链接阶段进行的。为了同时从编译和链接阶段发出编译器报告，应该向编译器和链接器传递专用选项。
50810编辑于 2024-08-20 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 启动 JIT 多核心编译提升启动性能 原理启动这个功能环境性能
用2分钟提升十分之一的启动性能，通过在桌面程序启动 JIT 多核心编译提升启动性能 在 dotnet 可以通过让 JIT 进行多核心编译提升软件的启动性能，在默认托管的 ASP.NET 程序是开启的，对 那么这个方法也不会出现异常，只是什么都不会做 在StartProfile设置一个文件名，将会在这个文件记录启动的时候需要调用的函数 原理 在可以进行多线程计算的设备，可以通过一个线程运行代码，多个线程进行 JIT 编译 ，提高性能。 在第二次运行程序的时候，因为已经存在提升性能的文件，读取这个文件可以知道在启动的时候需要调用的函数，于是就进行后台多线程JIT编译这些会调用到的方法 启动这个功能 默认在 ASP.NET 是启动这个功能 因为这个功能需要读写提升性能的文件，而默认很难知道这个文件应该放在哪，同时启动的时候读取文件的时间很多时候比JIT编译长。
97120发布于 2019-03-13 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
C# 泛型编译特性对性能的影响
然而，在泛型编译时，针对结构和类作为泛型参数时，会对性能产生不同的影响。 泛型编译行为 在C#中，泛型编译行为取决于泛型参数的类型。 当泛型参数是结构时，编译器会针对每个具体的结构类型生成专门的实现，这可能导致更高的性能。因为每个结构类型都有自己的实现，避免了装箱和拆箱的开销，同时优化了内存分配和访问。 当泛型参数是类时，编译器可能生成更通用的实现。这可能导致较低的性能，因为通用实现需要进行动态调度和引用类型的操作，增加了一些开销。 测试性能差异 针对不同的泛型参数进行性能测试是一种有效的方法，以观察结构和类对泛型编译特性的影响。在测试中，可能会发现对结构类型的泛型参数，其性能可能更高，而对类类型的泛型参数，其性能可能略低。 但你可以使用反射的方式动态传入字典的比较器参数（实际上c#的 Dictionary<TKey, TValue> 这点设计是失败的，他的comparer不是一个泛型参数，而是接口）； 综上所述，了解C#泛型编译特性对性能的影响是编写高性能代码的重要一部分
41210编辑于 2023-12-13 - 来自专栏Web大前端
Svelte框架：编译时优化的高性能前端框架
Svelte是一款新兴的前端框架，以其独特的编译时优化机制著称，能够在构建时将复杂的UI逻辑转换为高效的JavaScript代码，从而实现高性能的Web应用。 编译器：Svelte编译器将模板和组件转换为高效的JavaScript代码，用于浏览器执行。Svelte的编译时优化Svelte的性能优势主要来自于它的编译时优化。以下是几个关键的优化策略：1. 模板内联Svelte在编译时将模板内联到JavaScript中，这样在运行时就无需额外的模板解析步骤，提高了性能。<! 体积：Svelte的体积比Vue小得多，因为它的大部分优化发生在编译时。性能：Svelte的性能优于Vue，尤其是在大型应用中，因为Vue需要维护虚拟DOM和依赖收集。 性能：Svelte的编译时优化使其在运行时性能上优于Angular，后者需要处理变更检测和组件树遍历。模板与指令：Svelte模板更简洁，不依赖指令，而Angular有丰富的指令系统。
1.3K10编辑于 2024-06-12 - 来自专栏雪雁的专栏
高性能动态编译库Natasha发布1.0版本！
NCC开源社区】，作者NMSAzulx 一、 前言 对于开源贡献者，Emit和表达式树不是陌生的字眼，IL的动态特性为封装工作带来了极大的方便，会Emit的开发者可以说驾驭了大部分的高性能 编译模式有区分：StreamComplier内存流编译/FileComplier文件流编译， 文件流编译的内容，可以被动态调用。 四、性能 这几年随着.NET架构引擎的不断升级，dynamic、emit执行性能已经得到了大幅度提升，roslyn也不例外，之前官方给过性能测试截图，上面显示是比emit快一点，个人的基准测试要等下一个 benchmark版本，从耗时的角度来说roslyn <= emit (roslyn有指定release模式编译)，所以大家根本不用关心性能问题。 五、使用案例 使用之前需要注意的是，方法操作都是基于内存流编译，类和其他都基于文件流编译。
66940发布于 2019-08-05 - 来自专栏前端精读评论
78.精读《手写 SQL 编译器 - 性能优化之缓存》
这次介绍如何利用缓存优化编译器执行性能。 可以利用 First 集 与 Match 节点缓存 这两种方式优化。 现在节点不匹配时性能已经最优，那下一步就是如何优化匹配时的性能，这时就用到 Match 节点缓存。 Match 节点缓存，指在运行时，缓存节点到其第一个终结符的过程。
39610编辑于 2022-03-14 - 来自专栏Candy 的修仙秘籍
Vue3 是如何通过编译优化提升框架性能的？
Vue3 通过编译优化，极大的提升了它的性能。本文将深入探讨 Vue3 的编译优化的细节，了解它是如何提升框架性能的。 编译优化 编译优化指的是：编译器将模板编译为渲染函数的过程中，尽可能多地提取关键信息，用于指导生成最优代码的过程 编译优化的策略和具体实现，是由框架的设计思路所决定的，不同框架有不同思路，因此优化策略也是不同的 更进一步，其实 h2 只有文本会改变，只比对 h2 元素的文本内容，然后进行更新，这样就可以极大提升性能。 • 减少创建大量的 VNode • 减少内存消耗 编译优化能用于 JSX 吗 目前 JSX 没有编译优化。 ，Vue 就可以配合渲染器，快速找到并更新动态的内容，从而提升性能 接下来介绍如何实现这一目的，即【如何标记元素变化的部分】和【如何记录动态的元素】 最后还稍微介绍一些其他的编译优化手段，以及解释了为什么
1.1K30编辑于 2023-02-24 - 来自专栏量子位
Facebook发布张量理解库，自动编译高性能机器学习核心
Facebook AI Research今天发布了张量理解（Tensor Comprehension），这是一个C ++库，也是一种数学语言，它能够自动、按需地及时编译出机器学习所需的高性能代码。 他们希望研究人员从数学的角度描述自己的想法之后，通过Tensor Comprehension的自动编译和调整，就能生成性能良好的专用代码。 Tensor Comprehension将高性能图像处理领域的流行语言Halide的编译器作为一个库，建立在Halide的中间表示（intermediate representation，简称IR）基础上 ，和多面编译（polyhedral compilation）技术结合起来。 不同于传统的编译器技术和库方法，多面编译让Tensor Comprehension能为每个新网络按需调度单个张量元素的计算。
1.2K60发布于 2018-03-20 - 来自专栏林德熙的博客
C# 性能分析 反射 VS 配置文件 VS 预编译
本文分析在 C# 中使用反射和配置文件和预编译做注入的性能，本文的数据是为预编译框架，开发高性能应用 - 课程 - 微软技术暨生态大会 2018 - walterlv提供 本文通过代码生成工具，使用C# 标准性能测试拿到三个不同的方法的性能 先来介绍一个程序的构成，这个程序里面有 1000 个类，这些类表示需要注入的类，每个类的代码大概都是这样 namespace LecuryouWuruhempa 这里的预编译的方法就是在编译的时候，通过 Roslyn 拿到程序集里的所有类，和正常写代码一样，写出所有的类的创建和注入。 ，可以看到通过配置文件创建的方式比预编译慢 75 倍，而通过反射特定的类是慢 100 多倍 其他测试请看 C# 直接创建多个类和使用反射创建类的性能 C# 程序内的类数量对程序启动的影响 整个测试的工程我打包放在下面 ，这个工程的创建代码很简单，我也直接放在下面 测试的工程 C# 性能分析 反射 VS 配置文件 VS 预编译-CSDN下载 如果觉得我的数据很诡异，那么请自己运行一下 创建工程的代码不包括创建测试的工程的框架
83640发布于 2019-03-13
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