前言大多数语言都是提供自动内存管理机制，比如C、Java，JavaScript。自动内存管理机制也就是我们经常听到的垃圾回收机制。好神奇哦，语言会收垃圾，哈哈😄，不过这里的垃圾，可不是家里面的厨余垃圾啥的，而是一些不再使用的变量所占用的内存。我们的js的执行环境会自动对这些垃圾进行回收，也就是释放那些不再使用的变量所占用的内存，收垃圾的过程会按照固定的

抄来的，没来得及看，先摘下来1.堆大小设置JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32bt还是64bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在WindowsServer2003系统，3.5G物理内存，JDK5.0

Alamofire支持下载图片到内存或者磁盘,Alamofire.request开头的请求会把数据加载进内存,适用于小文件,如果文件比较大,可能会造成内存溢出.因此如果文件比较大,应该是Alamofire.download方法,把数据临时的保存在磁盘中,该方法同时还支持后台下载.例如Alamofire.download("https://htt

分享嘉宾：知数堂〖SQL开发优化班〗讲师郑松华，韩国Infobridge的SQL优化专家&7年SQL开发和调优经验&资深数据库工程师。本次主题《GROUPBY另类优化技巧》，主要内容是从GROUPBY、ORDERBY的基础语法到内部算法，最后到实际应用，对需要开发含有复杂的排序功能的同学们更是提供了思路。内容干货满满，实用

层级优化！（JAVA\_OPTS参数和主要元素的优化）Tomcat大致元素架构：serverserviceEngineHostContextTomcat有可以使用三种协议:HTTP，AJP，HTTPStomcat默认采用的BIO模型tomcat的运行模式有3种：bio,nio,apr(额外安装)，例如：proto

为什么要做持久化存储?持久化存储是将Redis存储在内存中的数据存储在硬盘中，实现数据的永久保存。我们都知道Redis是一个基于内存的nosql数据库，内存存储很容易造成数据的丢失，因为当服务器关机等一些异常情况都会导致存储在内存中的数据丢失。持久化存储分类在Redis中，持久化存储分为两种。一种是aof日志追加的方式

1.堆大小设置JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32bt还是64bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在WindowsServer2003系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。

AStar寻路1实现基本功能(https://my.oschina.net/kkkkkkkkkkkkk/blog/917418) 的性能优化篇优化方法，因为为了查看代码的profiler，因此用Unity来实现图形化，VS的c有性能测试工具，根据热点函数来寻找瓶颈点和优化策略。通过VS的性能测试工具，得出了上篇的热点函数是排序相关和估值函数

1.堆大小设置JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32bt还是64bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在WindowsServer2003系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。

大家好，我是皮皮。一、前言上一篇文章我们使用了Python来实现数据的导入和分列处理，最终可以得到符合预期的结果，不过还可以继续深挖优化下，这一篇文章一起来看看吧。优化的背景如下图所示：二、实现过程这里【瑜亮老师】继续给了一个优化指导，如下图所示：并且给出