性能优化

大数据技术领域发展与Spark的性能优化一、大数据技术领域发展方向随着AI时代的到来，大数据技术领域逐渐退居二线，再也没有了前些年的重视程度。博主近期结合从业多年经验，对大数据技术领域的技术演进路线做下梳理。

小园子的小菜

接口性能优化实战：5大策略+落地案例在后端开发中，接口性能直接决定系统的用户体验与承载能力。当接口出现响应延迟、吞吐量不足等问题时，需针对性采取优化策略。本文结合实际工作场景，拆解5种高频接口优化方案，每种策略配套可直接复用的案例，帮助开发者快速落地优化。

大规模战场数据与推演：性能优化与多视图布局实战现代军事仿真系统正面临前所未有的数据挑战。随着战场环境的日益复杂化，单一推演场景可能涉及数十万甚至上百万个实体对象，包括作战单元、装备设施、环境要素等。这些海量数据不仅对系统性能提出极高要求，更需要智能化的可视化方案来支撑有效的指挥决策。

晓风残月淡

高性能MYSQL（四）:查询性能优化查询优化、索引优化、库表结构优化需要齐头并进，一个不落。查询性能优化的核心在于缩短响应时间。要理解这一点，首先需将查询视为由多个按序或并行执行的子任务组成的整体过程。优化查询的本质，就是通过消除某些子任务、减少其执行次数，或提升其执行效率来降低总耗时。

郝学胜-神的一滴

机器学习数据预处理：归一化与sklearn的MinMaxScaler详解在机器学习项目中，数据预处理是构建高效模型的关键步骤！据统计，数据科学家80%的时间都花在数据清洗和预处理上。原始数据往往存在以下问题：

Curvatureflight

前端性能优化指南：从加载到交互的每一毫秒前言上个月，我们的产品被反馈"页面加载太慢"。用户在3G网络下需要等待8秒才能看到内容。经过一个月的优化，我们把首屏加载时间从8秒降到了1.2秒。这篇文章分享我们的优化实践。

无人驾驶物流车网关的多路CANFD冗余架构与通信可靠性分析摘要：随着L4级自动驾驶技术在末端物流场景的规模化部署，无人驾驶物流车对车载网关系统的实时性、可靠性与功能安全性提出了前所未有的严苛要求。控制器局域网络灵活数据率（CANFD）协议作为新一代车载通信标准，在兼容传统CAN总线的基础上实现了数据传输速率的显著提升，但其单向传输特性与物理层脆弱性在复杂电磁环境与持续运营工况下暴露出可靠性瓶颈。本文以国科安芯ASM1042系列高可靠CANFD收发器为核心硬件载体，系统综述多路CANFD冗余架构的设计方法学，深度剖析主备冗余拓扑、动态故障切换机制与多层次故障检测策

WASM 软解 H.265 性能优化详解WebAssembly (WASM) 软解 H.265 视频在 Web 环境中面临性能挑战。本文档深入分析性能瓶颈原因，提供优化方案，并对比不同解码方案的性能表现。

ChatGPT是怎么学会接龙的？你有没有想过，ChatGPT是怎么学会一个词接一个词地说话的？当你问它"今天天气怎么样"，它为什么能流畅地回答"今天天气晴朗，温度适中，很适合外出活动"，而不是胡言乱语？

广域网往返（WAN RTT）优化案例（6）一个位于美国的用户访问部署在亚洲的服务器，一个RTT（Round-Trip Time，往返时间）就需~150ms。

没有bug.的程序员

Java 并发容器深度剖析：ConcurrentHashMap 源码解析与性能优化在 Java 并发编程的江湖中，如果说 HashMap 是每一位初学者的“敲门砖”，那么 ConcurrentHashMap（以下简称 CHM）则是每一位中高级开发者通往高并发世界的“必经之路”。

没有bug.的程序员

HashMap 源码深度剖析：红黑树转换机制与高并发性能陷阱在 Java 程序员的职业生涯中，HashMap 像是一道永远绕不开的“必修课”。无论是初出茅庐的校招面试，还是架构级别的技术评审，它总是处于风暴的中心。有人说它是 Java 集合框架的皇冠，也有人说它是新手最容易掉进去的“性能陷阱”。

高并发环境下 API 性能优化实践 —— API 接口技术解析在现代分布式系统中，API 已成为各服务间通信的中枢。然而，当系统面临高并发请求时，API 性能往往成为制约系统扩展性的重要因素。特别是在高访问量、复杂业务交互场景中，API 的响应速度以及稳定性直接影响用户体验与系统可用性。本文从 API 性能优化的技术视角出发，结合实践案例和 PoloAPI 的实现思路，分析如何改善高并发场景下的 API 响应表现。

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