当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时就需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。谈优化前的准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，需要使用已有的一张表作为实际例子。表名：order\_history。描述：某个业务的订单历史表。主要字段

代码注意事项：类方法中，将this赋值给另外一个临时变量，如self，再用self进行提高1/3的效率。在循环中，尝试改进写法,减少读取次数：for(vari0,lengtharray.length;i<length;i)。避免双重解释，如eval函数，会使JavaS

在整理前几篇文章的时候有朋友提出写一下ListView的性能优化方面的东西，这个问题也是小马在面试过程中被别人问到的…..今天小马就借此机会来整理下，网上类似的资料蛮多的，倒不如自己写一篇，记录在这个地方，供自己以后使用，不用再翻来翻去的找了，用自己写的…呵呵，不多讲其它了，说起优化我想大家第一反应跟小马一样吧？想到利用ViewHolder来优化List

参考文章http://blog.51cto.com/lizhenliang/2095526（1）硬件优化如果有条件一定要SSD固态硬盘代替SAS机械硬盘，将RAID级别调整为RAID10，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能，毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。Linux内核有一个特性，会从物理内存中划分

我们在写java程序的时候，为了进行优化，把全部的精力用在了处理效率上，但是对IO的关注却很少。这也可能是由以前java早期时JVM在解释字节码时速度慢，运行速率大大低于本地编译代码，因此以前往往忽视了IO的优化。但是现在JVM在运行时优化已前进了一大步，现在的java应用程序更多的是受IO的束缚，也就是将时间花在等待数据传输上。现在有了NIO，就可以减

我们在写java程序的时候，为了进行优化，把全部的精力用在了处理效率上，但是对IO的关注却很少。这也可能是由以前java早期时JVM在解释字节码时速度慢，运行速率大大低于本地编译代码，因此以前往往忽视了IO的优化。但是现在JVM在运行时优化已前进了一大步，现在的java应用程序更多的是受IO的束缚，也就是将时间花在等待数据传输上。现在有了NIO，就可以减

作为工业级的流计算框架，Flink被设计为可以每天处理TB甚至PB级别的数据，所以如何高吞吐低延迟并且可靠地在算子间传输数据是一个非常重要的课题。此外，Flink的数据传输还需要支持框架本身的特性，例如反压和用于测量延迟的latencymarker。在社区不断的迭代中，Flink逐渐积累了一套值得研究的网络栈（NetworkStack），

关键词：SPDK、NVMeOF、Ceph、CPU负载均衡SPDK是intel公司主导开发的一套存储高性能开发套件，提供了一组工具和库，用于编写高性能、可扩展和用户态存储应用。它通过使用一些关键技术实现了高性能：1.将所有必需的驱动程序移到用户空间，以避免系统调用并且支持零拷贝访问2.IO的完成通过轮询硬件而不是依赖中断，以降低时延3.使用消息传递，以避免IO

Linux内核从2.5版本开始针对NUMA架构做了大量优化工作，同时也提供了丰富的工具和接口，可以帮助我们很容易的完成访问本地内存的设置。所以，通过适当的性能调优，可以提供更高的计算能力。性能优化通常可以通过五个步骤完成

uniapp性能优化可以从以下几个方面进行：使用生产环境构建：确保在部署到生产环境之前，使用Uniapp的生产构建版本，它会进行代码压缩和性能优化。避免不必要的数据绑定：减少使用不必要的双向绑定和计算属性，尽量直接使用props传递数据。虚拟列表渲染：对于