自己测试了一下,SSD硬盘所以快些,JDK1.5,方法重要,硬件也重要。//1000行 FileOutputStream执行耗时:9 豪秒 BufferedOutputStream执行耗时:7 豪秒 FileWriter执行耗时:2 豪秒//10000行 FileOutputStream执行耗时:64 豪秒 BufferedOutputStream执行耗时:19 豪秒 FileWrit
转载 2024-08-19 13:27:10
85阅读
1、概述本教程将演示如何用Java高效地读取大文件。这篇文章是Baeldung (http://www.baeldung.com/) 上“Java——回归基础”系列教程的一部分。2、在内存中读取读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法:Files.readLines(new File(path), Charsets.U
转载 2023-06-28 09:37:59
343阅读
文章目录前言一些结论实验过程第1次测试第2次测试第3次测试第4次测试推断附录附录1:第1,2次测试源代码附录二:第3, 4次测试源代码 前言一直以来,在编程过程中,我们都是使用 Java 的标准IO库 java.io.*,然而,在测试Java文件的速度,发现使用 java.nio.file.Files 提供的读写方法比原来的 java.io.* 包里的几个读写方法的执行时间减少许多。比如,通
JAVA代码优化总结4.输入和输出(I/O)输入和输出包括很多方面,但涉及最多的是对硬盘,网络或数据库的读写操作。对于读写操作,又分为有缓存和没有缓存的;对于数据库的操作,又可以有多种类型的JDBC驱动器可以选择。但无论怎样,都会给程序的性能带来影响。因此,需要注意如下几点:(1) 使用输入输出缓冲尽可能的多使用缓存。但如果要经常对缓存进行刷新(flush),则建议不要使用缓存。(2) 输出流(O
# Android 11 文件的实现指南 在Android 11中,由于隐私和安全性增强,文件写入的流程变得更加复杂,相应地速度也可能受到影响。本文将一步步教你如何在Android 11中实现文件写入,并在过程中讨论可能导致文件速度的原因和解决方案。 ## 整体流程 在实现文件写入之前,我们首先需要了解整个流程。具体步骤如下表所示: | 流程步骤 | 描述
原创 2024-10-06 04:41:22
152阅读
MySQL数据库如何实现每秒570000的写入,通过本文了解下。 一、需求一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。 二、实现再分析对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。但
转载 10月前
42阅读
Redis: 一、使用Redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4
Hive优化总结:包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作,以及具体优化策略优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本。这是这一年来,项目组所有成员宝贵的经验总结。长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征:1.不怕数据多,就怕数据倾斜。2.对jobs数比较多的作
项目工程总览:  1.Dispatcher类(一个请求与响应就是一个Dispatcher)package com.bjsxt.server; import java.io.IOException; import java.net.Socket; import com.bjsxt.servlet.Servlet; import com.bjsxt.util.IOCloseUt
# Java 上传文件解决方案 作为一名经验丰富的开发者,你可能会遇到一些上传文件的问题。这对于刚入行的开发者来说可能是一个困扰,但不用担心,我将向你介绍如何解决这个问题。 在开始之前,我先给你一个整体的流程图,以便你更好地理解整个上传文件的解决方案。 ```mermaid flowchart TD subgraph 上传文件解决方案 start(开始) prep
原创 2024-02-04 08:20:35
186阅读
# Java 文件存储性能优化——解决“存储文件”的问题 在日常开发中,我们常常需要将数据持久化到文件中。但有时会发现,用Java存储文件的速度并不如预期。这可能会对我们的应用性能产生负面影响,尤其是在处理大量数据时。那么,我们该如何提升文件存储的效率呢?本文将带你探讨一些常见的原因及其解决方案,并附带代码示例,帮助你更好地理解这一问题。 ## 文件存储的常见原因 1. **频繁的磁盘
原创 9月前
101阅读
# Java文件上传解决方案 ## 简介 在开发过程中,我们经常会遇到需要实现文件上传的需求。然而,有时候我们可能会遇到文件上传的情况,这会严重影响用户体验。本文将介绍如何解决Java文件上传的问题,并提供详细的步骤和代码示例。 ## 解决方案流程 下面是解决Java文件上传的整体流程,可以通过表格形式展示步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1
原创 2024-01-11 04:16:35
168阅读
     java写入文件的几种方法小结  在java中我常用的向文件中写入新内容的三种方法,分别是FileWritter,BufferedWriter ,FileOutputStream下面我分别给各位介绍三个实例希望对你有所帮助。  一,FileWritter写入文件  FileWritter, 字符流写入字符到文件。默认情况下,它会使用新的内容取代所有
转载 2023-06-16 19:50:22
218阅读
FileWriter 和FileOutputStream 一个是写入字符,一个是写入字节即需要转换为byte。
转载 2023-06-09 14:21:39
162阅读
一 前言不管是开发同学还是DBA,想必大家都遇到查询(select,update,insert,delete 语句),影响业务稳定性。这里说的,有两个含义一是比正常的,有可能正常执行时间是10ms,异常的是100ms 。二是sql执行时间超过设置的查询标准比如500ms。本文从IT架构以及数据库纬度来分析导致sql执行的原因/场景,抛砖引玉,有不足之处还请大家多多提建议。二 基础知识分
转载 2021-04-15 14:20:44
184阅读
# MySQL 查询的原因以及优化方法 在使用 MySQL 数据库的过程中,很多开发者或运维人员常常会遇到“查询”的问题。这不仅影响了用户体验,也可能对业务产生负面影响。本文将阐述导致 MySQL 查询缓慢的原因,并提供一些优化方案与代码示例。 ## 一、查询的常见原因 1. **缺乏索引**:索引是数据库优化性能的关键。没有合适的索引,MySQL 在检索数据时需要扫描全表,导致查询变
原创 2024-10-14 04:21:43
22阅读
最近在整理数据库中的SQL,同时也查询了相关资料。记录一下,要学会使用执行计划来分析SQL。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是,对于程序员来说
转载 2017-05-20 13:15:00
120阅读
题目:Java 硬盘怎么解决? ## 概述 在Java中,硬盘的问题可能会出现在大规模数据写入、频繁写入以及磁盘IO限制等场景中。本文将从以下几个方面介绍如何解决Java中硬盘的问题: 1. 优化文件写入方式 2. 使用缓冲区 3. 多线程写入 4. 使用NIO 5. 考虑使用数据库 ## 优化文件写入方式 在Java中,文件写入方式主要有两种:字符流和字节流。对于大规模数
原创 2023-09-30 08:44:18
28阅读
Eclipse是功能强大Java集成开发工具。它可以极大地提升我们的开发效率。可以自动编译,检查错误。在公司中,较常用的Java开发工具就是Eclispe,还有一种工具叫Idea。本文小编着重带大家来下载安装Eclispe,以及简单的使用。1.1、Eclispe的下载安装下载:http://www.eclipse.org 或者百度一下Eclispe下载,本文推荐4.5.2以上的版本。如果
本文给出java文件常用代码,代码适用于windows和linux,会持续更新。 java文件: 所需头文件: import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; 代码部分: /** * 以指定的编
转载 2023-05-24 08:59:48
124阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5