Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能
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2023-08-30 16:17:08
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1、分布式系统中高性能问题及难点（单一节点能力最高）
内存和并发编程领域的难题；网络通信；事件编程；2、内存和并发编程领域的难题 Java建立线程与CPU之间的映射及Heap与内存之间的透明化；Java无法直接操作物理内存，目前可以DirectByteBuffer（可在堆外分配内存，可以跳过GC，但是内存释放有一些问题，移动过程中存在内存复制及CPU消耗（序列化与反序列化数组））；JEP（Jav
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2023-08-15 18:08:55
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# Java Stream分组统计性能
## 简介
Java Stream是Java 8引入的一种新的数据处理方式，它提供了更加简洁、高效的数据操作方法。Stream可以对集合中的元素进行过滤、映射、排序等操作，还可以进行分组和统计。本文将介绍如何使用Java Stream对数据进行分组统计，并探讨其性能表现。
## Stream分组统计
Stream提供了`groupingBy`方法，可
原创
2023-12-04 09:18:18
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安装在编译nginx之前，编译选项里加上：--with-http_stub_status_module 因为nginx默认是不安装改模块的。配置在nginx.conf里，server下面，加入配置：location /nginx_status { # copied from http://blog.kovyrin.net/20
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精选
2014-10-16 15:40:50
453阅读
# Java Spark SQL 统计 Hive 性能实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Java Spark SQL 统计 Hive 的性能。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要执行的操作，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程展示
下表展示了实现 Java Spark SQL 统计 Hive 性能的步骤：
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原创
2023-10-18 07:38:37
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性能指标衡量块存储产品的性能指标主要包括：IOPS、吞吐量和访问时延。IOPSIOPS是Input/Output Operations per Second，即每秒能处理的I/O个数，用于表示块存储处理读写（输出/输入）的能力。如果要部署事务密集型应用，典型场景比如数据库类业务应用，需要关注IOPS性能。最普遍的IOPS性能指标是顺序操作和随机操作，如下表所示。IOPS性能指标描述总 IOPS每秒
# MongoDB统计性能优化
MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，广泛用于现代应用程序。尽管MongoDB具有灵活性和易用性，但在处理大规模数据时，性能问题仍然可能出现。因此，进行MongoDB的性能优化是至关重要的。本文将讨论一些常见的性能优化技巧，并提供代码示例，以帮助您更好地理解如何在MongoDB中进行优化。
## 一、优化索引
索引是提高MongoDB查询性能的关键。没有
# Java实现点击量统计高性能的指南
在现代互联网应用中，点击量统计是一项非常常见的需求。实现高性能的点击量统计可以帮助我们了解用户行为和优化产品。本文将为你介绍如何使用Java实现这一功能，并提供详细的代码示例和步骤说明。
## 流程概述
在实现点击量统计之前，我们需要了解整个流程。以下是一个点击量统计的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 05:37:52
258阅读
错误提示如下：
2017-08-24 03:00:04.793 INFO 22781 --- [pool-7-thread-1]o.apache.http.impl.execchain.RetryExec : I/O exception (java.net.SocketException) caught when processingrequest to {}->http://xx:80
【摘要】 MongoDB 在进行分组统计时如果面对一些比较复杂的计算情况，往往会遇到 shell 脚本过于复杂的问题。而集算器 SPL 语言，则因其有丰富的函数库及易用性恰好能弥补 Mongo 这方面的不足。若想了解更多，请前往乾学院：MongoDB 分组统计!MongoDB 作为 NoSql 文档型数据库，在全球范围得到广泛的支持与应用。在比较常用的数据库功能中，相对于普通的增删改查，使用 gr
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2023-08-08 09:46:42
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在之前两篇文章性能测试误差分析文字版-上、性能测试误差分析文字版-下中，我从纯文字的角度分析了误差产生的原因和。接下来就是需要定量分析了。但是在这之前需要做一些准备工作，就是要在测试框架中支持这种误差的统计。 第二种方式是我一贯采取的公式，所以现在要实现第一种统计方式。 基…
原创
2022-01-12 15:56:59
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看到这条条目录有没有感觉很枯燥，觉得自己的工作中还用不到它所以实在没有耐心看下去，我也是最近得闲，逼自己静下心来去学习去总结，只有在别人浮躁的时候你能静下心来去学去看去总结，你才能进步。毕竟作为前端不断学习掌握新技术才能跟得上瞬息万变的潮流。南方地区进入了梅雨季，最近一段时间天气不太好不是下雨就是阴天，湿气比较重。话说还真有点不习惯别跑题了O(∩_∩)O哈哈~，开始搬砖^O^ JS中的
# Android性能测试资源统计
## 介绍
在Android开发过程中，性能测试是非常重要的一部分。通过对应用程序进行性能测试，可以评估应用程序在不同条件下的性能表现，从而优化和改进应用程序的性能。本文将向你介绍如何进行Android性能测试资源统计，以帮助你更好地理解和优化你的应用程序的性能。
## 流程
以下是进行Android性能测试资源统计的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-10-29 07:26:18
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# MongoDB 数据统计性能
在现代应用中，数据库的性能直接影响到系统的整体效率。MongoDB 作为一种广泛使用的 NoSQL 数据库，以其灵活的文档结构和横向扩展能力而闻名。在数据统计性能方面，MongoDB 提供了一些强大的功能。这篇文章将探讨 MongoDB 数据统计性能的关键因素，并通过代码示例来演示如何高效地进行数据统计。
## MongoDB 数据模型
MongoDB 的数
原创
2024-08-05 05:41:47
55阅读
设计特征：MongoDB 的设计目标是高性能、可扩展、易部署、易使用，存储数据非常方便。其主要功能特性如下。（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档，采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重
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2024-03-12 23:08:34
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文章目录教程笔记概述本文阅读先决条件内容总结MSE（mean square error）二分类任务的混淆矩阵Co
原创
2022-07-18 12:01:10
202阅读
使用 GROUP BY 的 WITH ROLLUP 字句可以检索出更多的分组聚合信息，它不仅仅能像一般的 GROUP BY 语句那样检索出各组的聚合信息，还能检索出本组类的整体聚合信息。下面我们的例子对比了普通的 GROUP BY 操作和有 WITH ROLLUP 子句的 GROUP BY 操作的不同：查询表的内容，是雇员的基础信息表：mysql> select *&nb
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精选
2014-07-22 22:23:06
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SQL Server优化器基于开销（Cost）评估执行计划，选择开销最小的作为“最优化”的执行计划。计算开销的根据是索引及其统计信息，因此，索引和统计数据是非常重要的。查询优化器（Query Optimizer）使用统计信息对查询的开销进行评估（Estimate），选择开销最小的查询计划，作为最终的
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2019-01-09 10:22:00
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数据库引擎的工作流程可以归纳为接收请求、执行请求和返回结果。数据库引擎每接收到一个新的查询请求（Query Request），查询优化器就会执行以下工作流程： 编译请求：对TSQL语句进行语法解析，编译请求，生成TSQL语句表示的逻辑结构。 查询优化：根据TSQL语句的逻辑结构，生成多个预估的执行方
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2019-08-16 16:51:00
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# 实现校园网络架构性能统计的指南
## 引言
在现代校园中，网络的性能和稳定性至关重要。了解并监控网络架构的性能，可以帮助网络管理员及时发现和解决问题。本文将介绍如何实现“校园网络架构性能统计”，包括整个流程、每个步骤中需使用的代码以及示例图表。
## 流程概述
以下是实现校园网络架构性能统计的步骤流程：
| 步骤 | 描述
