登陆时间的优化这是一个登陆的请求，在项目启动后首次调用，耗时近800ms，而第二次调用改接口时则只花费了29ms，性能有较大的提升空间。下面针对此问题进行一系列的优化。耗时排查项目启动后清空日志，然后调用接口，发现会创建一个dispatcherServle

本文将从前端性能优化展开，讲一讲哪些因素将影响到页面加载总时长，谈到总时长，那总是避免不了要谈及window.onload，这不但是本文的重点，也是常见页面性能监控工具中必要的API之一，如果你对自己页面加载的总时长不满意，欢迎读完本文后在评论区交流。

sync.WaitGroup是Golang中常用的并发措施，我们可以用它来等待一批Goroutine结束。WaitGroup的源码也非常简短，抛去注释外也就100行左右的代码。但即使是这100行代码，里面也有着关乎内存优化、并发安全考虑等各种性能优化手段。本文将基于go1.13的源码进行分析，将会涉及以下知识点:1

随笔背景：虽然参与正式项目开发已经近两年了，但是之前涉及的数据都不是很大，就算数据量够了，但是也没涉及到统计，所以之前开发的时候仅仅注意业务逻辑是否正确，代码是否精简。本次做的一个项目，写数据统计的接口，刚开始也只是注意逻辑，不过后来数据量仅仅到了40万的时候，一个按照年龄区段获取各年龄的普及率接口竟然花了近一分钟，所以开始了我的优化路程。一、从SQL上

在这个由软件定义的世界里，企业往往是通过Web应用和移动应用程序来提供他们大部分的服务。所以对企业来说，一个非常重要的任务就是要确保用户拥有出色的使用体验。Node.js(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.oneapm.com%2Fai%2Fnodejs.html

一、目标分析与基础爬虫实现我们的目标是抓取喜马拉雅某个特定分类或播主下的音频列表及其元数据。一个最基础的爬虫通常会使用同步阻塞的方式，逐个请求页面或接口，这在效率上是无法接受的。二、性能优化实战我们将从连接管理、异步非IO、线程池、请求调度等方面系统性优化

发现鸿蒙宝藏：跨线程序列化性能优化实战指南大家好呀！今天在翻鸿蒙文档时挖到一个超级实用的工具——​​DevEcoProfiler的序列化检测功能​​！平时用TaskPool或Worker做多线程开发时，总遇到对象跨线程卡顿的问题，原来鸿蒙早就提供了解决方案

Column()Child(msg:this.message)//通过@Prop传递@ComponentstructChild@Propmsg:string;//子组件接收build()Text(this.msg)精准刷新监听：用@Watch监听数据变化，

1.懒加载：LazyForEach替代ForEach原理：只渲染可视区域内的页面，滑出后自动销毁。//优化前：ForEach一次性加载所有页面（内存爆炸！）Swiper()ForEach(this.list,(item:number)SwiperItem(

一、同步爬虫的瓶颈传统的同步爬虫（如requestsBeautifulSoup）在请求网页时，必须等待服务器返回响应后才能继续下一个请求。这种阻塞式I/O操作在面对大量数据时存在以下问题：速度慢：每个请求必须串行执行，无法充分利用网络带宽。易被封禁：高频