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【Android 安装包优化】资源混淆 ( AAPT2 资源编译工具 | resources.arsc 资源映射表 工作机制 )
文章目录 一、AAPT2 资源编译工具 二、resources.arsc 资源映射表 工作机制 三、参考资料 一、AAPT2 资源编译工具 ---- 资源的编译 , 生成 R.java 文件 , 都是通过 , 参考 【Android 安装包优化】资源打包配置 ( resources.arsc 资源映射表 | 配置国际化资源 ) 一、resources.arsc 资源映射表 博客章节 ; 二、resources.arsc 资源映射表 工作机制 ---- 特别注意 AAPT2 工具编译生成的 resources.arsc 资源映射表 , Android 应用中查找资源 , 就是根据该 resources.arsc 资源映射表 查找资源 ; resources.arsc 资源映射表 提供了 资源 ID 与 资源文件路径 之间的映射表 , 可以根据资源 ID 查询到对应的资源文件 ; Android 应用中 , 调用 R.mipmap.ic_launcher 资源映射表 中获取具体的资源文件名称 , 路径 ; 三、参考资料 ---- 参考官方文档 : 缩减、混淆处理和优化应用 : https://developer.android.google.cn/studio
1.4K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏zjblog
网站优化之静态资源优化
1、图片优化细则 1.1用工具进行图片压缩 压缩 png • node-pngquant-native • 跨平台，压缩比高，压缩 png24 非常好。 • 安装： http://www.lcdf.org/gifsicle/ • 使用方式： 优化级别设置为不小于 2，1 的话基本不压缩 gifsicle --optimize=3 -o out.gif • 图片服务器自动化优化是可以在图片 URL 链接上增加不同特殊参数，服务器自动化生成。 • 尽量避免同时动画 • 延迟动画初始化 • 结合 SVG 4、JavaScript 优化细则 4.1 JavaScript 优化总体原则 • 当需要时才优化 前端全链路性能优化实战》这门课程，所以做下这些笔记，估计以后会用的到，课程还没更新完，后续看完 会接着做笔记..
2.2K10编辑于 2022-06-21 - 来自专栏程序猿DD
JedisPool资源池优化
的使用、资源池的参数进行详细说明，最后给出“最合理”配置。 背景 合理的JedisPool资源池参数设置能为业务使用Redis保驾护航，本文将对JedisPool的使用、资源池的参数进行详细说明，最后给出“最合理”配置。 资源设置和使用 ? 空闲Jedis对象检测，下面四个参数组合来完成，testWhileIdle是该功能的开关。 2.空闲资源监测 ? 具体原因可以排查：网络、资源池参数设置、资源池监控(如果对jmx监控)、代码(例如没执行jedis.close())、慢查询、DNS等问题。 JedisPool定义最大资源数、最小空闲资源数时，不会真的把Jedis连接放到池子里，第一次使用时，池子没有资源使用，会new Jedis，使用后放到池子里，可能会有一定的时间开销，所以也可以考虑在JedisPool
1.7K41发布于 2018-04-17 - 来自专栏用户4352451的专栏
JedisPool资源池优化
JedisPool资源池优化 合理的JedisPool资源池参数设置能够有效地提升Redis性能。本文档将对JedisPool的使用和资源池的参数进行详细说明，并提供优化配置的建议。 minIdle 资源池确保的最少空闲连接数 0 参见关键参数设置建议。 blockWhenExhausted 当资源池用尽后，调用者是否要等待。 minEvictableIdleTimeMillis 资源池中资源的最小空闲时间（单位为毫秒），达到此值后空闲资源将被移除。 常见问题 资源不足 下面两种情况均属于无法从资源池获取到资源。 JedisPool定义最大资源数、最小空闲资源数时，不会在连接池中创建Jedis连接。
82610编辑于 2021-12-07 - 来自专栏电光石火
进度压缩&资源优化
通过增加资源，以最小的成本代价来压缩进度工期的种技术。考虑加班等，对费用和进度进行权衡，确定尽量少增加费用的前提下最大限度地缩短项目持续时间。赶工导致成本增加，且并非总是切实可行的。 ? 二、资源优化定义： 在项目进行时，可以根据资源的实际使用情况对资源做相应的调整以满足项目的需要。优化技术：资源平滑和资源平滑。 资源平衡定义： 英文名：Resource Level。 对资源冲突的两项或多项活动的开始日期和结束日期进行调整以消除或缓解资源冲突的一种技术。资源平衡往往导致关键路劲改变，通常是延迟。 资源平滑定义： 英文名：Resource Smooth。 利用关键路径上活动的浮动时间，调整非关键路劲上的活动使项目资源数量减少波动的一种技术。 ?
1.2K30发布于 2021-02-04 - 来自专栏前端资源
网站优化之部分静态资源优化
图片 另外，还把一些没用的静态资源引用也删掉了，今天就先到这，下班下班~ 未经允许不得转载：Web前端开发资源网 » 网站优化之部分静态资源优化
36370编辑于 2023-10-10 - 来自专栏全栈程序员必看
k8s资源分类机制_k8s资源分类机制
（第三章）资源管理 yaml语言介绍 资源管理方式介绍 方式1：命令式对象管理 方式2:命令式对象配置 方式3:声明式对象配置 配置方式总结 kubectl在node节点上执行 资源管理 本章节主要介绍 yaml语法和kubernetes的资源管理方式 学习kubernetes的核心，就是学习如何对集群上的Pod、Pod控制器、Service、存储等各种资源进行操作 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制 pod_name -o yaml kubectl get pod pod_name -o json 以JSON的方式查看结果数据 查看帮助命令：kubectl -help [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制 : kubectl api-resources [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nna5MElb-1651391374871)(en-resource:/ 3:声明式对象配置 其实声明式对象配置就是使用apply描述一个资源最终的状态（在yaml中定义状态） 使用apply操作资源： 如果资源不存在，就创建，相当于 kubectl create 如果资源已存在
43020编辑于 2022-09-21 - 来自专栏phpcoders
SQL优化 ----锁机制
锁机制： 解决因资源共享 而造成的并发问题。 示例： 当仓库中最后一件衣服时，A这时候下单，随后B也同一时间下单，这时候就会出现问题，到底这最后一件衣服卖给了谁？
51020发布于 2021-03-16 Shuffle机制及优化
缓冲区的大小可以通过参数调整，参数:io.sort.mb默然100M 优化 1.Map阶段 (1)增大环形缓冲区大小，有100M扩大到200M (2)增大环形缓冲区溢写的比例，由80%扩大到90% 太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。
20610编辑于 2025-12-23- 来自专栏IMWeb前端团队
前端图片优化机制
60%的网站流量来自图片，图片优化可以大幅影响网站流量。 svg 支持 支持 无损 所有(IE8以上) 由内容和特效复杂度决定 简单图形，需要良好的放缩体验，需要动态控制图片特效 bpg 支持 支持 有损 不支持，需要js解码 由画质决定 jpeg上需要极限优化的场景 压缩图片 场景：在不得不加载图片的前提下，要进一步提升优化效果，只能通过有损或无损压缩来减少图片的大小， 原理：对图片进行无损、有损压缩或格式转换，转为压缩后图片或压缩率更高的图片格式来实现 四、小结 上面提供了web图片的一些格式特点和图片优化的可行方案，具体的场景需要考虑选择不同的方式来进行优化。 当然常见的优化思路为：页面静态资源图片使用css，canvas，svg，iconfont，sprite，base64来优化，后台返回的数据资源图片则通过响应式、图片压缩来优化，同时尽可能考虑使用新的更高压缩比的图片来做图片转化
2.2K30发布于 2019-12-04 - 来自专栏IMWeb前端团队
前端图片优化机制
60%的网站流量来自图片，图片优化可以大幅影响网站流量。 svg 支持 支持 无损 所有(IE8以上) 由内容和特效复杂度决定 简单图形，需要良好的放缩体验，需要动态控制图片特效 bpg 支持 支持 有损 不支持，需要js解码 由画质决定 jpeg上需要极限优化的场景 压缩图片 场景：在不得不加载图片的前提下，要进一步提升优化效果，只能通过有损或无损压缩来减少图片的大小， 原理：对图片进行无损、有损压缩或格式转换，转为压缩后图片或压缩率更高的图片格式来实现 四、小结 上面提供了web图片的一些格式特点和图片优化的可行方案，具体的场景需要考虑选择不同的方式来进行优化。 当然常见的优化思路为：页面静态资源图片使用css，canvas，svg，iconfont，sprite，base64来优化，后台返回的数据资源图片则通过响应式、图片压缩来优化，同时尽可能考虑使用新的更高压缩比的图片来做图片转化
3.8K01发布于 2017-12-28 - 来自专栏Se7en的架构笔记
如何通过 Cgroups 机制实现资源限制
cgroups功能及核心概念 cgroups（全称：control groups）是 Linux 内核的一个功能，它可以实现限制进程或者进程组的资源（如 CPU、内存、磁盘 IO 等）。 cgroups 主要提供了如下功能： 资源限制：限制资源的使用量，例如我们可以通过限制某个业务的内存上限，从而保护主机其他业务的安全运行。 优先级控制：不同的组可以有不同的资源（ CPU 、磁盘 IO 等）使用优先级。 审计：计算控制组的资源使用情况。 控制：控制进程的挂起或恢复。 子系统（subsystem）：是一个内核的组件，一个子系统代表一类资源调度控制器。例如内存子系统可以限制内存的使用量，CPU 子系统可以限制 CPU 的使用时间。 cgroups 的三个核心概念中，子系统是最核心的概念，因为子系统是真正实现某类资源的限制的基础。 cgroups 子系统实例 下面我通过一个实例演示一下在 Linux 上默认都启动了哪些子系统。
2.6K40发布于 2021-05-18 - 来自专栏sktj
Linux 资源控制管理机制：CGroups
cgroups 是Linux内核提供的一种可以限制单个进程或者多个进程所使用资源的机制，可以对 cpu，内存等资源实现精细化的控制，目前越来越火的轻量级容器 Docker 就使用了 cgroups 提供的资源限制能力来完成 cpu，内存等部分的资源控制。 这里面每一个子系统都需要与内核的其他模块配合来完成资源的控制，比如对 cpu 资源的限制是通过进程调度模块根据 cpu 子系统的配置来完成的；对内存资源的限制则是内存模块根据 memory 子系统的配置来完成的 对于这样的“一小份”数据，对及时更新的要求不高，生成商品信息又是一个比较费资源的任务，所以我们把这个任务的cpu资源使用率限制在了50%。 但是这些命令的缺点是无法限制一个进程组的资源使用限制，也就无法完成 Docker 或者其他云平台所需要的这一类轻型容器的资源限制要求。
87220编辑于 2022-05-24 - 来自专栏数据人生
资源优化的道与术
做资源优化有OWNER意识后，就容易做短期的优化，并兼顾长效机制。 短期优化 短期优化，一般有很多手段。不同服务可能有不同特点，本文将列一些常用优化手段。 真正全策全力，能更好的进行成本优化，也能节省管理成本。 ③缩容，下线无效服务项：资源利用率不高的服务直接缩容；无效报表、无效数据等服务项沟通后大胆删除。 分区等机制保障数据按需消费，节省IO。 长效机制 成本优化不是一蹴而就的，需要采用长效机制防止短期优化后，成本的反弹，实现基业常青。 比较好的做法有成本责任制、人才选拔、资源管理、退场机制、服务平滑升级、云原生、技术探索等。 ① 成本责任制，将成本划给对应的组织和个人，并敦促其进行长期优化。 同等条件下，个人觉得资源把控时，找那些手紧的人看着，可能效果更好。 ④退场机制，需要用技术手段，自动识别长时间无人用的产品和服务，并对其进行下线。
32710编辑于 2022-09-23 YashanDB资源调度和性能优化
YashanDB是一个高性能的数据库系统，可能涉及一些关于资源调度与性能管理的创新方法。为了更好地理解如何在这方面进行创新，以下是一些可能的创新方法，专注于资源调度和性能优化：1. - 基于成本模型的优化： 利用更细粒度的查询执行成本模型，动态评估查询的执行代价，并根据资源情况优化执行顺序和数据访问路径。3. 弹性扩展与容错机制- 弹性资源扩展： 当数据库负载过高时，能够快速启动新的数据库节点，自动分配计算和存储资源，保证系统的高可用性与高吞吐量。系统还可以在节点故障时自动恢复，确保数据库服务不间断。 - 容错和故障转移机制： 通过容错机制，确保数据在节点发生故障时能够快速恢复。可以使用副本集、日志重放等技术来确保数据的一致性和高可用性。5. - 自动性能调优： 系统结合数据库的历史性能数据，使用机器学习模型进行自动调优，调整索引、查询计划、资源分配等策略，优化数据库性能。
15510编辑于 2025-09-27- 来自专栏向治洪
andrpid优化之删除无用资源
因为只有做到了这两点，你的项目生成的apk包才会更小，而不是随着你的开发和维护，无用的代码和资源无限的堆积，这对开发者和维护者来说不但是噩梦，更是一个无形的炸弹。 清除不用的资源： ARC（android resource cleaner） 下载地址 http://download.csdn.net/detail/androidzhaoxiaogang/4539852 1.改工具是本人根据自己的经验在别人的基础上改进而开发的一个工具，对比其它工具更加简单易用，而且可以清理工程里面大概12种不用的资源，本人也深感其方便之处。
86870发布于 2018-01-29 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
Kubernetes 资源拓扑感知调度优化
预备知识 2.1. cgroups 之 cpuset 子系统 cgroups 是 Linux 内核提供的一种可以限制单个进程或者多个进程所使用资源的机制，可以对 CPU、内存等资源实现精细化的控制。 调度方案需要更强的扩展性 调度器在抽象拓扑资源时，需要考虑扩展性。对于今后可能会需要调度的扩展资源，如各类异构资源的调度，也能够在这套方案中轻松使用，而不仅仅是 cgroups 子系统中含有的资源。 资源采集 资源拓扑采集主要是通过从 /sys/devices下采集系统相关的硬件信息，并创建或更新到 NRT 资源中。 优化结果 根据上述精细化调度方案，我们对一些线上的任务进行了测试。此前，用户反馈任务调度到一些节点后计算性能较差，且由于 steal_time升高被频繁驱逐。 经过优化后，资源得到更合理地利用，原有测试任务的训练速度能提升至原来的 3 倍，CPU 抢占的驱逐率大大降低至物理机水平。
2.3K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏Python无止境
Python优化机制：常量折叠
每种编程语言为了表现出色，并且实现卓越的性能，都需要大量编译器级的优化。 一种著名的优化技术是“常量折叠”（Constant Folding）：在编译期间，编译器会设法识别出常量表达式，对其进行求值，然后用求值的结果来替换表达式，从而使得运行时更精简。 所有的 AST 优化（包括常量折叠）都可以在 ast_opt.c 文件中找到。基本的开始函数是 astfold_expr，它会折叠 Python 源码中包含的所有表达式。 参考材料 常量折叠 (https://en.wikipedia.org/wiki/Constant_folding) CPython优化(https://stummjr.org/post/cpython-optimizations CPython实现常量折叠的简单方法(https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/python/CPythonConstantFolding) AST的常量折叠优化过程
1K00发布于 2021-02-12 - 来自专栏Linyb极客之路
MySQL锁机制及优化
前言 为了保证数据的一致完整性，任何一个数据库都存在锁定机制。锁定机制的优劣直接应想到一个数据库系统的并发处理能力和性能，所以锁定机制的实现也就成为了各种数据库的核心技术之一。 但是由于锁定资源的颗粒度很小，所以每次获取锁和释放锁消耗的资源也更多，带来的消耗自然也就更大了。此外，行级锁定也最容易发生死锁。 表级锁 表级别的锁定是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。 Innodb锁定模式及其实现机制 总的来说，Innodb的锁定机制和Oracle数据库有不少相似之处。 ,造成了死锁 – 合理利用锁机制优化MySql MyISAM表锁优化建议 在优化MyISAM存储引擎锁定问题的时候，最关键的就是如何让其提高并发度。 尤其是当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手指定优化计划。
96930发布于 2018-10-24 - 来自专栏拭心的安卓进阶之路
Android 性能优化：使用 Lint 优化代码、去除多余资源
今天，以“成为优秀的程序员”为目标的拭心将和大家一起精益求精，学习使用 Lint 优化我们的代码。 Lint 工作方式简单介绍 Lint 会根据预先配置的检测标准检查我们 Android 项目的源文件，发现潜在的 bug 或者可以优化的地方，优化的内容主要包括以下几方面： Correctness：不够完美的编码 ，比如硬编码、使用过时 API 等 Performance：对性能有影响的编码，比如：静态引用，循环引用等 Internationalization：国际化，直接使用汉字，没有使用资源引用等 Security 自动删除查找出来的无用资源文件 代码迭代版本一多，很容易会遗留一些无用的代码、资源文件，我们可以使用 Lint 进行清除。 ，输入要检测的内容，这里是无用资源： ? 然后选择 Unused resources，再选择范围后就开始检测。 检测出这么多无用文件： ?
4.2K60发布于 2018-01-05
腾讯云开发者
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