这个问题是前端的经典问题，从这个问题出发我们可以从根本上了解如何解决性能优化问题首先我们可以在开头大概了解下在浏览器输入URL到页面展示，中间有哪些步骤：用户从浏览器进程里输入请求信息网络发起URL请求服务器响应URL请求之后，浏览器进程就要开始准备渲染进程了渲染进程准备好之后，需要先向渲染进程提交页面数据，我

现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者可以更多的将精力放在如何使用对象让程序更好的运行，剩下的一切交给GC，我们所做的只需享受现代化GC技术带来的良好体验。

Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

用CGO包装C的库,如果启用了JIT的话,会有一些问题.例如pcre用了JIT动态生成代码并JIT代码引用里自己线程的JITStack数据.这时会有一个问题,JIT代码的线程并不会刚好是后续Goroutine执行的线程,当这件事发生的时候,内存异常不可能避免.解决方案有两个:1\.针对每个库特别的优化,把JIT引用的数据

Java的内置锁一直都是备受争议的，在JDK1.6之前，synchronized这个重量级锁其性能一直都是较为低下，虽然在1.6后，进行大量的锁优化策略，但是与Lock相比synchronized还是存在一些缺陷的：虽然synchronized提供了便捷性的隐式获取锁释放锁机制（基于JVM机制），但是它却缺少了获取锁与释放锁的可操作性，可中断、超时获取锁，

随着软件发布迭代的频率越来越高，传统的「瀑布型」（开发—测试—发布）模式已经不能满足快速交付的需求。2009年左右DevOps应运而生，简单地来说，就是更好的优化开发(DEV)、测试(QA)、运维(OPS)的流程，开发运维一体化，通过高度自动化工具与流程来使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。过去的一年，越来越多的公司正在转型Dev

    本文直切主题，针对InnoDB引擎描述索引及优化策略。在开始之前，需要读者了解：1）二叉查找树（包括23查找树、红黑树等数据结构）2）MySQL的InnoDB引擎基础知识索引初探要了解索引，当然要了解其数据结构。树有很多应用，流行的用法之一是包括UNIX和DOS在内的许多常用操作系统中的目录结构，二叉查找树又是Java中两种集合

Dalvik是Google公司自己设计用于Android平台的Java虚拟机。Dalvik虚拟机是Google等厂商合作开发的Android移动设备平台的核心组成部分之一。Dalvik经过优化，允许在有限的内存中同时运行多个虚拟机的实例，并且每一个Dalvik应用作为一个独立的Linux进程执行。独立的进程可以防止在虚拟机崩溃的时候所有程序都被关闭。

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