始的应用性能提升,企业级特性(如NewStore),以及相关工具的开发(如CeTune性能分析和 调优工具,由女性工程师薛晨迪研发,预计今年更加成熟之后开源)。 段建刚表示,希望有更多的开发者能够
毕设还没开始做,总想等java学好了才开始动手,但要等到何年才能学会呢? 占说边做项目边调代码学得最快,我打算听他的,慢慢来吧,就是不要老是把时间浪费在新闻,人人,优酷上就一定能学好,每天都是在这些东西上面浪费大量的时间,看了很
在完成 Web 应用的功能性开发工作后,你还需要对其进行各种测试、调优。由于需要测试的方面较多,有可能会遗漏一些重要的测试项。 WebDevCheckList 这个网站提供了一个完整的测试清单,
Service性能和扩展性的工具,它运行HTTP负载测试,这对于制定容量计划、确定基准点、分析系统瓶颈以及系统调优都非常有用。在使用过程 中,Pylot会发起并发请求(HTTP Requests),检验服务器响应
n / Oracle, IBM, HP 和 BEA Java 虚拟机产生的垃圾收集器的日志。对性能调优很有帮助。 支持verbose:GC的格式有: - Oracle JDK 1.8 (experimental
更快),远远超出缓存在受JVM堆限制时可能达到的图查询性能水平。同时,新缓存管理非常简单,调优选项更少,调优更灵活。 InfoQ:内存内页面缓存的并发访问是如何管理的? Rathle:并发管理有多
连线的碰撞检测5千连线1ms左右,(ff,chrome一样) 如果需要展示上千节点请参考以下调优方案 调优方案参考 (1)将力导向布局的迭代次数从300次下降到150次,布局时间缩小一倍,例:10s---优化后5s
事件处理模式的选择 如果是 Java, JVM 的调优也是关键 (Heap size, GC etc) 注意一些已知的问题(譬如 JDK 7 之前的 Select Spin) 内核调优(特别是网络参数方面) 19. 主要挑战和解决方案
对于腾讯云分布式系统软件架构,可以从海量数据分布式存储、计算任务切片调度、节点通信协调同步、数据计算监控容灾等,以及硬件架构能力,包括服务器硬件选配、网络架构调优、IDC 规划建设等角度来进行剖析。 在硬件和网络方面,分布式系统采取了
异步回调:新时代的goto 回调函数是指将函数(这里的函数是泛指某一块可执行代码的引用,如C++的仿函数或Java中的接口和对象) 作为参数传递 给另一个函数。回调函数不由函数的实现方直接
易宝集团属于“二进宫”。 我今天分享的内容有3个不同的来源,第一是我自己在国外长期工作实践的经验总结;第二是近两三年,我比较了解美国和中国的技术领导力情况,把这些差异讲给大家听;第三,今年5月份我
表、字段自动规范命名,字段词义解析,并能不断积累完善模型转换自动化 逻辑模型设计完成,依据指定模型层次、主题、平台(DB2及Hadoop),自动生成物理模型 8. 目录|CONTENTS背景1234567定位亮点系统架构方法论功能架构开发现状
第十一讲: 性能高优在整个工程中是非常重要的,也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面:一方面是硬件调优,一方面是软件调优。本弹主要是介绍Kettle工具性能调优。
Como是一款代码简易而功能强大的Javascript框架,这也是开发者在工作过程中的经验总结,实用性强;通过它,能够简化Javascript代 码开发,增强代码重用性,能够异步按需加载js和css文
Struts, Spring MVC 等经典 MVC 框架,jetbrick-webmvc 通过大量的经验总结,提供小巧、强大,更灵活的 webmvc。 小巧,轻量,易上手 支持 Restful
Como是一款代码简易而功能强大的Javascript框架,这也是开发者在工作过程中的经验总结,实用性强;通过它,能够简化Javascript代码开发,增强代码重用性,能够异步按需加载js和css文件
一个高度复杂,异常繁琐而且涉及面很广的综合性工作。面对复杂的数据库应用系统性能调优,大家往往感到无从下手。其实对性能调优不外乎从网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序等方面来考虑。事实上,对网络、
jvm堆知识:http://ruijf.iteye.com/blog/1028455 eclipse启动调优:http://www.iteye.com/topic/756538 eclipse自带的help
HBase的JVM GC相关参数调优,开启了HBase的mslab参数:可以通过GC调优获得更好的GC性能,减少单次GC的时间和FULL GC频率; B. HBase的ZK连接超时相关参数调优:默认的ZK超时设置太短,一旦发生FULL
a对象,从而提高性能。这种JVM调优的黑魔法需要用户对应用本身以及JVM的各参数有深入的了解,极大 的提高了分布式计算平台的调优门槛(例如这篇文章中对Spark的调优 Tuning Java Garbage