在我接触JavaScript（无论浏览器还是NodeJS）的时间里，总是遇到有朋友有多线程的需求。而在NodeJS方面，有朋友甚至直接说到，NodeJS是单线程的，无法很好的利用多核CPU。那么我们在使用过程中，就要非常注意性能优化了
1. 避免使用同步代码 在设计上，Node.js是单线程的。为了能让一个单线程处理许多并发的请求，你可以永远不要让线程等待阻塞，同步或长时间运行的操作。
数据库中索引的优缺点
为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和
一般来说，如果我们刚开始用es，都是先在自己的笔记本电脑上，或者是几个虚拟机组成的小集群上，安装一个es，然后开始学习和试用其中的功能。但是如果我们要将es部署到生产环境中，那么是由很多额外的事情要做的。需要考虑我们部署的机器的内存、CPU、磁盘、JVM等各种资源和配置。1、内存es是很吃内存的，es吃的主要不是你的jvm的内存，一般来说es用jvm heap（堆内存）还是用的比较少的，主要吃的是
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2024-04-05 18:46:38
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# PDF文件占内存太大？用Java来优化吧！
在当今数字化时代，PDF文件已经成为了信息传递的重要形式。然而，许多人在处理PDF文件时可能会遇到一个共同的问题：PDF文件占用的内存过大。这不仅会导致存储空间浪费，还可能影响程序的运行效率。那么，我们该如何通过Java优化PDF文件的内存使用呢？本文将为您详细解析相关技术，并提供代码示例。
## PDF文件内存占用的原因
PDF文件大小的主要
原创
2024-10-06 05:32:21
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# Python列表长度太大占内存
在使用Python编程时，经常会使用列表这种数据结构来存储多个元素。但是，当列表的长度变得非常大时，可能会导致内存占用过高的问题。本文将介绍Python列表的内存占用情况，以及如何优化列表的内存占用。
## Python列表的内存占用
在Python中，列表是一种动态数组，可以存储任意数量的元素。当我们向列表中添加元素时，Python会自动调整列表的大小，
原创
2024-03-13 07:02:18
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# 如何在Redis数据库中存储数据
## 简介
Redis是一种基于内存的键值存储数据库，它提供了快速、高效的数据存储和检索能力。在本文中，我们将探讨如何在Redis中存储数据，并帮助刚入行的开发者了解这个过程。
## 整体流程
下面是在Redis数据库中存储数据的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据输入 --> 存储数据
存储数据 --> 数据检索
原创
2024-01-02 05:10:44
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# 如何解决Python队列占用过多内存的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你解决Python队列长度太大占用过多内存的问题。在开始之前，我们需要明确整个解决问题的流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的模块 |
| 步骤2 | 创建队列对象 |
| 步骤3 | 设置队列的最大长度 |
| 步骤4 | 往队列中添
原创
2024-01-03 08:02:16
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## 查询数据库中表占内存多少的方法
### 1. 整体流程
为了帮助你理解如何查询数据库中表占用的内存大小，我将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 连接到MySQL数据库 |
| 步骤2 | 选择要查询的数据库 |
| 步骤3 | 查询表的大小 |
| 步骤4 | 显示查询结果 |
### 2. 具体步骤与代码
####
原创
2023-12-08 15:31:33
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# 解决 Android 拍摄的图片太大占内存的方法
在开发 Android 应用时，拍摄的图片往往占用过多内存，这会导致应用的性能下降，用户体验变差。本文将详细介绍如何处理这一问题，包括整个过程的概述、每一步骤的详细说明，以及相应的代码示例。我们将通过一个表格来概述整个流程，并配合代码示例和序列图来帮助理解。
## 整个流程概述
以下是解决“Android 拍摄的图片太大占内存”的流程图：
说起R的弱点，肯定会有一条“处理大规模数据不行”。而且一般都是在和SAS之类的大系统比较时被提起的。这样看来也确实没错，如果数据量太大，哪怕只有一两G的时候，光读成数据框恐怕就要把内存撑爆。如果R只是一个软件系统，这显然是很大的软肋。但问题是R不是一个像SAS之类的软件系统，而是语言或者环境。 作为语言，不存在不能处理大量数据的可能性
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2023-06-25 11:53:56
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目录1 四大特性ACID2 mysql事务3 隔离级别3.1 脏读、幻读、不可重复读3.2 四种隔离级别4 思考4.1 关于并发事务的问题4.1.1 更新丢失4.1.2 脏读4.1.3 不可重复读4.1.4 幻读4.1.5 解决办法4.2 关于事务隔离级别的思考4.2.1 Read Uncommitted4.2.2 Read Committed4.2.3 Repeatable Read4.2.4
由于现在手机越来越智能，各种参数也越来越高，有时候拍一张照片都要占好几兆内存。久而久之，我们保存的图片越多内存占用也会越来越大从而导致设备的运行逐渐变慢。那么对于这个问题该怎么解决呢，其实我们可以把图片瘦身压缩来释放更多空间，那么接下来就给大家分享一下图片内存太大怎么压缩。 方法一：①.首先字电脑上打开这款改图工具，进入首页后在左侧功能列表中选择“图片编辑”，接着在右侧下方选择“批量压
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2023-11-01 16:24:26
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1、IIS7的修改方法IIS7.0默认限制上传文件大小为30000000字节(约28.6M)。打开C:\Windows\System32\inetsrv\config\schema\IIS_schema.xml，找到如下内容：<element name="requestLimits"> <attribute name="maxAllowedContentLength"
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2024-05-21 18:28:51
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查找问题过程是痛苦的，解决完问题是快乐！asp.net+sqlsever2005），一直还算稳定，但是最近网站却慢的可以，让人头疼。登录服务器，进入任务管理器，发现数据库文件sql.exe 文件占用内存很大，于是兄弟就限制了sqlserver2005 的内存大小，具体如下。 1、登录SQL SERVER Management Studio； 
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2024-04-21 17:39:17
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区别列表是动态数组，它们可变且可以重设长度(改变其内部元素的个数)。元组是静态数组，它们不可变，且其内部数据一旦创建便无法改变。元组缓存于Python运行时环境，这意味着我们每次使用元组时无须访问内核去 分配内存。这些区别揭示了两者在设计哲学上的不同:元组用于描述一个不会改变的事物的多个属性，而列表可被用于保存多个互相独立对象的数据集合。动态数组--列表列表可以改变大小及内容不同，列
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2023-09-23 09:45:17
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1. Oracle是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。2. Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP最好的工具。3. 安装所用的空间差别也是很大的，Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特别大的内存空间和其他机器性能。4
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2023-09-03 10:33:52
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表现现象在 Linux 系统中，我们经常用 free 命令来查看系统内存的使用状态。在一个 CoreOS 的系统上，free 命令的显示内容大概是这样一个状态：1234core@localhost ~ $ free total used free shared buff/cache
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2024-05-13 22:52:55
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当我们在做项目过程中，一遇到显示图片时，就要考虑图片的大小，所占内存的大小，原因就是Android分配给Bitmap的大小只有8M,试想想我们用手机拍照，普通的一张照片不也得1M以上，所以android处理图片时不得不考虑图片过大造成的内存异常。 那时候只是简单地缓存图片到本地 然后将图片进行压缩，但是感觉这个问题没有很好的解决办法，只是减小了发生的几率 &nbs
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2023-06-27 22:45:25
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# 如何处理SQL Server 数据库太大的问题
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你必须掌握处理SQL Server数据库太大的技巧。当一位刚入行的小白遇到这个问题时，你需要指导他如何处理这个挑战。本文将通过步骤和代码示例来帮助你完成这个任务。
## 处理SQL Server数据库太大的流程
首先，我们来看一下处理SQL Server数据库太大的整个流程。可以使用以下表格展示步骤：
原创
2024-03-31 04:09:19
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Tempdb对SQL Server性能优化有何影响，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。先给大家巩固tempdb的基础知识简介：tempdb是SQLServer的系统数据库一直都是SQLServer的重要组成部分，用来存储临时对象。可以简单理解tempdb是SQLServer的速写
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2024-04-07 12:54:30
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