作者：GeekerLou 一、日志简介1.1 日志是什么（WHAT）日志：记录程序的运行轨迹，方便查找关键信息，也方便快速定位解决问题。通常，Java程序员在开发项目时都是依赖Eclipse/IDEA等集成开发工具的Debug 调试功能来跟踪解决Bug，但项目发布到了测试、生产环境怎么办？你有可能会说可以使用远程调试，但实际并不能允许让你这么做。所以，日志的作用就是在测试、生产环境没有
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2024-06-27 21:49:43
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log4j的配置，会严重影响性能。前两周，项目在生产环境中，性能非常差，经过各种分析，最后突然发现项目中的日志log4j的级别是debug，哎，受不了他们了
原创
2022-06-21 13:45:25
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Android开发中，我们经常会在代码中添加日志打印语句，以便在调试和排查问题时能够更方便地定位到具体的问题所在。然而，过多的日志打印操作也会对应用的性能产生一定的影响。本文将从日志打印对性能的影响进行探讨，并给出一些优化建议。
## Android日志打印对性能的影响
### 影响性能的原因
在Android开发中，我们通常使用`Log`类来进行日志打印操作。在调试模式下，日志打印是非常有
原创
2024-05-30 04:46:54
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在工作中，我常常会遇到一种场景，即为了排查性能问题或优化数据库查询，需要开启 MySQL 的查询日志。然而，开启查询日志在一定程度上会对性能造成影响，这让我意识到有必要深入探讨这个问题。
### 问题场景
在客户的应用中，存在大量的数据库查询操作，但由于查询性能不佳，用户体验受到影响。我决定开启 MySQL 查询日志来监控 SQL 执行情况。开启日志后，我发现性能显著下降，网页响应时间延长。根
在之前一系列的文章中都是提供了全部的代码，在之后的文章中就提供核心的代码进行讲解。为Aspect Oriented Programming的缩写，意为：面向切面编程，通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是Spring框架中的一个重要内容，它通过对既有程序定义一个切入点，然后在其前后切入不同的执行内容，比如常见的有：打开数据库连接/关闭数据库连接、打开事务/关闭事务
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2024-01-27 18:48:25
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# Java正则对性能的影响
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解Java正则表达式对性能的影响。在本文中，我将向你展示整个过程，并提供代码示例来帮助你更好地理解。
## 步骤概览
以下是使用Java正则表达式时的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个正则表达式模式 |
| 2 | 创建一个匹配器 |
| 3 | 使用匹配器查找匹配项 |
原创
2024-01-21 07:31:57
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最近在学习pgSQL，忽然想到一个问题，pgSQL的事务是否和其他事务一样呢？由此就有了这篇小结。首先什么是事务？事务（Transaction）是并发控制单位，是用户定义的一个操作序列，这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位。事务通常以BEGIN TRANSACTION开始，以COMMIT或ROLLBACK结束。事务的 ACID又是什么？事务具有四个特征
一、synchronizedsynchronized关键字可以保证被它修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。可以保证同一时刻只有一个线程操作临界资源，可以保证临界资源的可见性。1、synchronized的使用方式修饰代码块，即同步语句块，其作用的范围是大括号{}括起来的代码，作用的对象是调用这个代码块的对象。private Object object=new Object();
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## Java 递归对性能的影响
### 引言
在计算机科学中，递归是一种常见的编程技巧，它允许一个函数在其自身内部调用。Java作为一种强大的编程语言，也支持递归。然而，递归可能会对程序的性能产生一定的影响。本文将探讨Java递归对性能的影响，并给出一些优化建议。
### 递归的原理
递归可以被看作是一种将大问题分解为小问题的方法。一个递归函数在执行过程中会调用自己，每次调用解决一个更小
原创
2023-10-23 04:47:57
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我遇到一个问题，海报试图让一条线等一秒钟。他们使用的是wait，但在synchronized块外，因此它崩溃了。对于正在运行的线程，要暂停执行一段给定时间，可以执行以下操作：Thread.sleep(1000);这也应该有效，并且结果非常相似：synchronized(this) {this.wait(1000);}使用wait超时，线程将在1秒钟后解除暂停。问题是：如果我没有任何监视和通知问题，
在Java编程中，`synchronized`关键字用于控制对共享资源的访问，以确保线程安全。然而，过度使用或不当使用`java synchronized`会显著影响应用程序的性能。在这篇博文中，我将会详细记录如何识别和解决“java synchronized 对性能影响”这一问题的过程。
### 问题背景
在高并发的环境中，我们发现了一些令人担忧的绩效问题。以下是一些重要事件的时间线：
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一、缘由 在我们日常系统的开发中，不可避免的需要对外提供一些接口，比如公司多个系统需要调用我们负责的系统中某个接口、功能。而这类接口往往涉及到公司的数据，对于安全性需要一定的保证，总不能写一个接口，所有的调用都响应吧？所以就有了此文分享。二、方案任何技术和方案都具有多面性，有利也有弊，我们只能根据自己的实
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2024-05-30 10:55:36
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关于aop对目标方法性能影响的一些记录今天记录一下自己对aop的一个理解误区，实际上是给过去初入java的自己一个交代 数年之前我刚入坑java的时候，公司对日志的打印把控的比较严格，因为项目比较大，大量的日志经常会导致系统整体运行速度不能满足业务需求。那么我的问题来了：logger不是说是使用aop实现的么，aop不是说完全不会影响原有程序的运行的么（所以永远都不要猜一个菜鸟心里在想什么），所以
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2023-08-17 23:35:47
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日志级别有高到低；fatal(致命) ：直接程序报错errorinfodebugtrace(堆栈)日志级别为fatal只会输出 fatal 错误日志级别为error会输出 error 错误，fatal错误........ 日志框架：根据日志门面和日志实现来划分日志框架： 日志门面有：JCL， Slf4j，jboss-logging 日志实现有：log4j，log4j2，l
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2023-08-22 16:46:00
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目标由于项目是使用的是几年前的开源项目，只是实现了基础的CRUD业务功能，缺少基础设施建设，请求一个接口也没有任何日志打印，即使异常也不会有任何日志抛出，导致排查问题很困难，于是对其进行了二次改造。开启SQL打印在logback.xml中修改打印日志的级别 结果：每次请求打印了SQL，但是参数信息并没有打印，联调有问题时需要向前端要参数模拟出错情况的参数排查，于是采用了下面的方式来打印参数接口请求
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2024-02-02 10:14:40
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常用注解1、@Before修饰一个方法时，该方法将作为Before增强处理 使用@Before修饰事，需要指定一个value属性值，该属性值指定一个切入点表达式（既可以是一个已有的切入点，也可以直接定义切入点表达式），用于指定该增强处理将被织入哪些切入点 表示在切入点执行前需要进行的操作或者需要执行的方法2、@After同Before 表示在切入点执行后，进行哪些操作 通常用于资源释放3、 @Ar
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2024-01-30 22:06:22
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# Java 打印日志影响性能的探讨
在现代软件开发中，日志记录是不可或缺的一部分。它不仅用于追踪错误和异常，也用于记录系统的运行状态。尽管日志对于维护系统的稳定性和可监控性至关重要，但频繁的日志记录也可能对性能产生负面影响。本文将探讨Java日志记录对性能的影响，并通过代码示例说明如何优化日志记录。
## 日志记录对性能的影响
日志记录的性能影响主要体现在以下几个方面：
1. **IO开
原创
2024-10-16 06:36:16
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# 如何实现“java项目日志影响性能”
## 流程
以下是实现“java项目日志影响性能”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入日志框架 |
| 2 | 配置日志级别 |
| 3 | 使用合适的日志输出方式 |
| 4 | 编写高效的日志信息 |
## 具体步骤及代码示例
### 步骤一：导入日志框架
首先，你需要在项目中导入一个日志框架，比如lo
原创
2024-04-08 05:52:49
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## Python GIL对性能的影响
### 1. 概述
在学习Python的过程中，你可能会听说过GIL（全局解释器锁）。GIL是Python解释器中的一个重要组件，它对Python程序的性能有着重要的影响。本文将介绍GIL的概念、原理以及对性能的影响，并提供一些优化策略。
### 2. GIL是什么？
GIL是Python解释器中的全局解释器锁（Global Interpreter
原创
2023-08-17 09:35:26
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影响数据库的因素服务器硬件磁盘IOsql查询速度网卡流量磁盘IO不要在主库上数据库备份，大型活动前取消这类计划大量并发和超高的CPU使用率大量的并发会使数据库的连接数占满超高的CPU使用率会导致资源耗尽而宕机网卡流量如何避免无法连接数据库的情况减少从服务器的数量进行分级缓存避免使用“select * ”进行查询分离业务网络和服务器网络大表记录行数巨大，单表超过千万行；表数据文件巨大，表数据文件超过
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2023-11-01 18:13:05
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