# Android 执行大量动画优化指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够分享一些关于Android执行大量动画优化的经验和技巧。对于刚入行的小白来说，这可能是一个相对复杂的主题，但不用担心，我会逐步引导你完成整个过程。
## 动画优化流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个动画优化的流程：
| 步骤 | 描述 | 目标 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 识别动
# 执行大量Insert语句的MySQL性能优化
在实际的数据库应用中，我们经常会遇到需要执行大量的Insert语句的情况，例如在数据迁移、数据导入或者日志记录等场景下。如何优化MySQL数据库执行大量Insert语句的性能，是提高系统稳定性和性能的关键之一。本文将介绍一些优化方法和技巧，帮助您更好地处理大量Insert语句。
## 优化方法
### 1. 使用事务
在执行大量Insert
function _runtask(task,callback){ const startTime=Date.now() requestAnimationFrame(()=>{ if(Date.now()-startTime<16.6){ task() callback() }else{ _runt
目录加载与执行 脚本位置组织脚本无阻塞的脚本 延迟脚本动态脚本加载与执行 多数浏览器使用单一进程来处理用户界面【UI】刷新和JS代码执行，所以同一时刻只能做 一件事。JS执行过程耗时越久，浏览器等待响应的时间就越长。脚本位置 &
## SQL Server 中大量 UPDATE 语句的高效执行
在数据库管理中，`UPDATE` 语句用于修改现有数据。这些修改操作可以是在表的单个行、多个行，或者在连接条件下的多个表。当需要执行大量的 `UPDATE` 语句时，如何确保性能和效率成为了一个重要问题。本文将深入探讨 SQL Server 中大量 `UPDATE` 语句的执行机制，并提供最佳实践与相应代码示例。
### 1.
业务场景近日在公司领到一个小需求，需要对之前已有的试用用户申请规则进行拓展。我们的场景大概如下所示:if (是否海外用户) { return false;}if (刷单用户) { return false;}if (未付费用户 && 不再服务时段) { return false}if (转介绍用户 || 付费用户 || 内推用户) { return true;}按照上述的条件我们可以得出的结论是：咱们的的主要流程主要是基于 and 或者 or 的
原创
2021-07-30 14:01:04
45阅读
# 如何实现“mysql执行大量insert 语句 mysql参数优化”
## 整体流程
下面是实现“mysql执行大量insert 语句 mysql参数优化”的步骤：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 编写SQL语句
编写SQL语句 --> 执行插入
执行插入 --> 优化参数
优化参数 --> 完成
```
## 步骤详解
#
Java -- 使用阻塞队列（BlockingQueue）控制线程通信
BlockingQueeu接口是Queue的子接口，但是它的主要作用并不是作为容器，而是作为线程同步的工具。特征： 当生产者线程试图向BlockingQueue中放入元素时，如果该队列已满，则该线程被阻塞；当消费
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2023-07-18 17:55:47
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线程池常用类扩展CompletableFuture线程池ThreadPoolExecutor 基础认识核心方法处理流程总结 ThreadPoolExecutor 执行流程SingleThreadExecutor 单一线程池CacheThreadPool 无界线程池FixedThreadPool 固定线程池ScheduledPool 定时任务线程池ForkJoinPool concurrent
1、 避免使用 select * 写sql语句时，为了方便，喜欢直接使用 select *，一次性查出表中所有列的数据。反例：select * from user where id=1;在实际业务场景中，可能我们真正需要使用的只有其中一两列。查了很多数据，但是不用，白白浪费了数据库资源，比如：内存或者cpu。 此外，多查出来的数据，通过网络IO传输的过程中，也会增加数据传输的时间。还有一个最重要的
近日在公司领到一个小需求，需要对之前已有的试用用户申请规则进行拓展。我们的场景大概如下所示:
if (是否海外用户) {
return false;
}
if (刷单用户) {
return false;
}
if (未付费用户 && 不再服务时段) {
return false
}
if (转介绍用户 || 付费用户 || 内推用户) {
return tru
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2021-09-08 16:18:04
214阅读
一、痛点
• 数据量日积月累越来越大，哪怕 sharding 也很难实现到查询秒出，并且硬件成本和程序复杂度都很高；
• 数据查询涉及逻辑复杂，单个 SQL 往往涉及多个表 join，以致 SQL 执行慢，SQL 优化难度大；
• 历史数据更新量大，普通的 SQL 数据库数据导入都会存在 io 瓶颈；
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2023-07-13 06:51:46
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首先是堆的实现用堆实现优先级队列以堆的代码为基础实现：如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级，可以设置较小的数字具有较高的优先级（也可以设置较大的数字），这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。所以，我们就引入了优先级队列 这种数据结构。 优先级队列(priority queue) 是0个或多个元素的集合，每个元素都有一个优先权。对优先级队列执行的操作有：
首先需要了解，为什么会有「可见性」和「时序性」问题，然后我们来看Java是如何解决这两个问题的。「可见性」和「时序性」问题导致「可见性」和「时序性」问题的原因有如下几个：抢占式任务执行：现代CPU执行多任务方式是「抢占式」，它的总控制权在操作系统手中，操作系统会轮流给需要CPU执行的任务分配执行时间片，超过时间后，操作系统会剥夺当前任务的 CPU 使用权，把它排在队列的最后，最后分配时间片……存储
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2023-09-06 10:47:31
41阅读
前言： 在系统正常运作一定时间后，随着市场、产品汪的需求不断变更，比较大的一些表结构面临不得不增加字段的方式来扩充满足业务需求； 而 MySQL 在体量上了千万、亿级别数据的时候，Alter Table 的操作，可以让你等一天，而且在高峰期执行这种 SQL 让你的数据库也承担着压力。 第一时间想到的解决方案就是新建一张表，去掉索引等关联关系，然后加上需要修改的字段，接着写上 in
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2023-08-14 11:34:53
57阅读
Saving HDU Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4338 Accepted Submission(s): 1976
Prob
1，单库表别太多，一般保持在200以下为宜2，尽量避免SQL中出现运算，例如select a+5 from A，让DB功能单一化3，表设计尽量小而精，能用5个字段就不要用6个（不绝对，取决于业务，该冗余时坚决不要手软）4，SQL事务不能设计太大，比如一次性提交10W条insert，当然这个不仅仅是性能问题了，可能直接内存溢出了一般来说insert事务的话，5K-1W来做批处理就可以了（字段不能太大
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2023-08-11 16:52:50
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在最开始介绍TCP的时候，我们就介绍了TCP的三个特点，分别是面向连接、可靠、字节流式。前面内容我们已经介绍过了TCP的连接管理，接下来的这部分内容将会介绍与TCP可靠性强关联的TCP重传。 很多网络协议都提供了checksum或者CRC手段来检测收
作者 | Mark_MMXI缓存的存在是为了在高并发情形下，缓解DB压力，提高业务系统体验。业务系统访问数据，先去缓存中进行查询，假如缓存存在数据直接返回缓存数据，否则就去查询数据库再返回值。Redis是一种缓存工具，是一种缓存解决方案，但是引入Redis又有可能出现缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题。本文就对缓存雪崩问题进行较深入剖析，并通过场景模型加深理解，基于场景使用对应的解决方案尝试解
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2023-08-04 16:16:45
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## 实现 "mysql 大量in" 的流程
### 1. 创建一个用于存储数据的表
在开始使用 "mysql 大量in" 的功能之前，首先需要创建一个用于存储数据的表。你可以使用以下代码创建一个简单的表：
```sql
CREATE TABLE my_table (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
age
原创
2023-09-01 09:09:16
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