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索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候MySQL的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于SQL的优化也而是重中之重。可以毫不夸张的说，系统中SQL的好坏，是能直接决定你系统的快慢的。但是在优化之前大家是否想过一个问题？那就是：我们优化的原则是什么？优化SQL的理论基础是什么？虽然说实践出真知，但是我更相信理论是

历时1天，跟踪了一天springaop的源代码。最后在google上找到了答案。写个笔记记录，希望遇到相同问题的同学，可以避免这个问题。问题概述项目到了尾声，需要使用缓存进行优化，项目中使用了shiro技术作为权限框架，springcache注解形式进行缓存。发现cache没有起到作用，匪夷所思。于是跟踪springaop的源

当我们来创建一个对象、字符串或数组时，我们需要从称为堆的中央池中为其分配内存来存储它。当它不再被使用时，我们又需要来释放这块内存便于重复使用。在以前这个过程通常需要我们通过适当的函数调用显式地分配和释放块内存来实现。但现在，运行时系统如Unity的mono引擎将自动地为我们管理内存。自动内存管理比显式分配/释放需要更少的编码工作，大大减少了内存泄漏的可能性（

岗位职责：1.参与公司在研游戏，负责游戏的涉及与开发2.与策划配合，进行新功能的开发3.保证代码质量与运行效率，持续进行项目功能优化与代码调优任职要求：1.热爱游戏研发。2.计算机、软件自动化相关专业本科以上学历（有特长可适当放宽) 3.熟悉掌握C或java编程语言，二年以上C或java程序经验，一年以上三维编程经验4

基于Phalcon框架1.3版本开发，继承优化了DI（多个DI可以指定name）和PHQL（重新定义它为Model的底层数据操作接口，支持批量插入与修改），进一步完善Model以及Event，增加了调试模式，精简了代码。删除Volt、ODM，增加了QRcode、Captcha。下面是框架MVC工作流程：StartupProcess

新特性及优化内存管理及配置优化Flink目前的TaskExecutor内存模型存在着一些缺陷，导致优化资源利用率比较困难，例如：流和批处理内存占用的配置模型不同；流处理中的RocksDBstatebackend需要依赖用户进行复杂的配置。为了让内存配置变的对于用户更加清晰、直观，Flink

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解决推送通知的延迟问题，可以从以下几个方面进行优化：网络优化：切换到稳定的网络环境，尽量使用WiFi连接，避免在信号较弱的地方使用移动数据。优化网络设置，如APN设置等。关闭不必要的后台应用，它们可能会占用网络资源，导致推送延迟。推送服务配置：检查应用推送