性能优化

Java基础强化（三）：多线程并发 —— AI 数据批量读取性能优化——别让单线程成为你特征管道的瓶颈大家好，我是那个总在深夜盯着线程池监控、又在数据库连接池里调参数的老架构。今天不聊模型蒸馏，也不谈向量索引——我们解决一个更现实的问题：

[小技巧35]深入 InnoDB 的 LRU 机制：从原理到调优LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种经典的缓存淘汰策略：当缓存满时，优先淘汰最久未被访问的数据项。其核心思想是“最近用过的数据更可能再次被用到”。

独自归家的兔

Java性能优化实战：从基础调优到系统效率倍增 -2书接上文：Java性能优化实战：从基础调优到系统效率倍增 - 1-CSDN博客在高并发场景下，不合理的并发编程会导致线程安全问题（如死锁、数据不一致）和性能瓶颈（如线程阻塞、锁竞争）。并发优化的核心是“减少锁竞争”“提高线程利用率”“避免线程安全问题”。

独自归家的兔

Java性能优化实战：从基础调优到系统效率倍增 - 1在Java应用开发中，“功能实现”只是第一步，“性能达标”才是企业级应用的核心要求。无论是高并发接口、大数据处理任务还是长期运行的后台服务，性能问题都可能成为系统瓶颈——响应延迟、内存溢出、CPU利用率过高，这些问题不仅影响用户体验，更可能导致服务雪崩，造成业务损失。

JUC并发编程：LockSupport.park() 与 unpark() 深度解析在Java并发编程中，AQS (AbstractQueuedSynchronizer) 是实现锁（如 ReentrantLock）、同步器（如 CountDownLatch）的核心基础。而 AQS 能够实现线程的阻塞与唤醒，其底层完全依赖于 LockSupport 工具类。

稳定性性能系列之十六——车机特定场景:黑卡死问题分析与排查实战如果说手机上的Crash和ANR是"明枪"，那么车机上的黑卡死就是"暗箭"——它悄无声息地发生，没有日志、没有堆栈、没有任何提示，只留下一块漆黑的屏幕和一脸懵逼的司机。

掘金-我是哪吒

性能优化修复总结作者：淘书创始人摘要性能优化修复总结根据性能分析报告，主要问题：- 同一个沸点的评论列表被请求多次- 所有评论列表在首屏就加载

多模态融合的语音识别抗干扰性能优化随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，已经广泛应用于智能客服、智能家居、语音助手等领域。然而，在实际应用中，语音识别系统往往面临着复杂多变的噪声环境、方言口音以及说话人个体差异等挑战，这些因素严重影响了语音识别系统的抗干扰性能和识别准确率。

iOS App 开发阶段性能优化，观察 CPU、内存和日志变化在开发阶段谈性能优化，往往会被误解成提前做 Instruments 分析。真正参与过项目的人都知道，大多数性能问题并不是在某一次专项测试中被发现的，而是在功能逐渐堆叠、调试频繁、环境切换不断的过程中慢慢积累出来的。

卓码软件测评

第三方软件确认测试机构【性能测试中内存泄漏的迹象：如何利用LoadRunner监控和发现】在性能测试中，发现和诊断内存泄漏是一项重要且高难度任务。LoadRunner 是定位问题的哨兵，它不能直接告诉你哪行代码泄露，但能提供确凿的证据、准确定位泄露发生的情形和时间点，并指引你找到根本原因。

ASM1042型CANFD接口芯片的主要特性及多节点连接方式解析在智能汽车、工业自动化和航天通信等高速发展的领域，数据交互的稳定性与安全性已成为系统设计的关键。国科安芯研发的 ASM1042 系列 CANFD 通信接口芯片，以其卓越的性能与严苛的标准认证，为新一代高可靠性通信网络提供了坚实支撑，其具备以下的核心优势。

Golang后端性能优化手册(第七章：架构层面优化)“过早优化是万恶之源，但过晚优化可能让你失去用户” —这是一篇帮助你我更好的做牛马，做更好的牛马的文档 —开始第七章

探索数据的力量：Elasticsearch中指定链表字段的统计查询记录目录一、基本的数据结构说明二、基本的统计记录（一）统计当前索引中sellingProducts的所有类型

Java性能优化实战：从原理到案例理解性能优化的基本理念，包括权衡、测量和持续改进的重要性避免过度优化，确保优化措施与业务需求相匹配分析JVM内存模型，包括堆、栈、方法区等关键区域选择合适的垃圾收集器（G1、CMS、ZGC等）及参数配置内存分配策略优化，包括新生代与老年代比例调整

技术解码：Character.ai 如何实现大模型实时推理性能 2 倍提升Character.ai 是一家领先的 AI 娱乐平台，全球用户约 2000 万。Character.ai 团队希望提升 GPU 性能，并降低推理成本。其应用需要在大规模场景下保持极低延迟。为实现这一目标，Character.ai 找到了 DigitalOcean 和 AMD。三方紧密合作，对 AMD Instinct™ MI300X 和 MI325X GPU 平台进行了深度优化，使生产环境的推理吞吐量提升了 2 倍。

深入探索 C++：现代特性、工程实践与性能优化全解C++ 是一门具有悠久历史的编程语言，自 1983 年由 Bjarne Stroustrup 开发以来，便以其高性能、面向对象与底层操作能力在系统开发、图形引擎、金融高频交易、嵌入式系统等领域广泛应用。特别是在 C++11、C++14、C++17、C++20 乃至 C++23 之后，现代 C++ 逐步引入了智能指针、Lambda 表达式、并发编程、模块化等大量提升生产力的新特性，使其兼具效率与现代化。

猎板PCB黄浩

PCB设计EMI干扰进阶问题Q&A：EMC认证适配与性能优化指南EMI（电磁干扰）控制是PCB设计从“可用”到“可靠”的关键门槛，尤其在高速接口普及、多层板应用增多、EMC认证标准趋严的当下，工程师常面临高速接口EMI失控、电源分配网络（PDN）引发干扰、多层板屏蔽失效等进阶难题。这些问题若处理不当，不仅会导致产品性能波动，更可能直接阻碍EMC认证通过，延长量产周期。基于海量高精密PCB设计审核与EMC适配服务经验，猎板梳理了5个此前未覆盖的EMI干扰高频进阶问题，以Q&A形式提供针对性解决方案，助力工程师精准攻克进阶痛点、适配EMC认证要求。

桌面运维家

vDisk VOI考场怎么部署？兼顾IO性能优化本方案旨在提供一种基于vDisk的VOI（Virtual OS Infrastructure）云桌面考场部署方案，并着重解决考场环境下对IO性能的严苛要求。通过合理的架构设计、细致的参数配置以及针对性的优化措施，确保在考场环境中，每个考生终端都能获得流畅、稳定的使用体验，保障考试的顺利进行。核心优势在于快速部署、统一管理、高性能和安全性。

HAMi Meetup-贝壳找房回顾：vGPU 推理集群的实践经验在大规模 AI 推理场景中，“算力不够”往往并非由硬件规模不足导致。贝壳找房（以下简称贝壳）在千卡级 GPU 集群规模下，整体 GPU 利用率约为 13%，主要问题来自小模型与多模型混跑场景下的显存碎片化以及整卡独占使用方式。

批量处理与向量化计算（8）性能数据：从内存顺序读取1MB数据约需 ~3 μs（微秒）缓存行预取：内存控制器优化：TLB（页表缓存）友好：