性能优化

第五章【若依框架:优化】高级特性与性能优化目录一、异步任务管理器1. 异步处理优势2. 异步管理器实现二、操作日志自动化记录1. @Log注解使用

步步为营DotNet

深度解读.NET中的DbContext ChangeTracker：实体状态管理与性能优化在基于Entity Framework Core（EF Core）的应用开发中，DbContext扮演着连接应用程序与数据库的关键角色。其中，ChangeTracker负责追踪实体的状态变化，这对于高效的数据持久化和一致性维护至关重要。深入理解ChangeTracker，能帮助开发者写出性能更优、数据处理更稳健的代码。

Kafka高可用设计揭秘：副本机制与选举策略的实践之道在分布式系统中，Kafka就像一位可靠的邮差，风雨无阻地将海量数据从生产者精准送达消费者。无论是金融交易的实时结算、电商订单的瞬时处理，还是日志系统的汹涌洪流，Kafka都凭借其高吞吐、低延迟和高可用的特性，成为现代架构不可或缺的基石。然而，高可用并非天生——它依赖于精心设计的副本机制和选举策略，共同守护数据的安全与服务的稳定。

一条咸鱼_SaltyFish

大文件性能优化：从百倍提升看底层原理的实践思考一次关于4GB大文件处理的技术实践，让我重新审视那些止步于八股文的网络算法和系统调用原理。最近读到一篇关于4GB大文件处理性能优化的技术文章，作者通过Java、C++、Rust三种语言对比，展示了从637秒优化到5.2秒的百倍提升过程。这篇文章的核心场景是对1.14亿行ASCII文本进行"删除每行中间1/3内容"操作，在内存受限的前提下实现高吞吐流式处理。作为一名后端程序员，虽然已经很久没接触这么细致的性能优化，但文中的几个技术细节和优化思路，让我产生了强烈的共鸣和思考。

Linux 性能实战 | 第 18 篇：ltrace 与库函数性能分析在第十七章中，我们深入探讨了系统调用的性能开销——单次 100-300ns，但频繁调用会累积到整体性能的 50% 以上。通过 strace 诊断，我们发现一个感知算法每秒调用 845,000 次 gettimeofday，导致 load 8.5 但 CPU 使用率仅 15%。通过批量优化和 vDSO，我们将系统调用次数降低 99.7%，延迟从 450ms 降至 35ms。

性能优化三板斧：并行化、接口解耦与数据直传在电商物流履约的核心环节中，扫描收货 + 打印面单是连接线上订单与线下分拣的关键操作。随着业务量激增，原有流程的性能瓶颈日益凸显，直接影响了 SOC 的吞吐量和一线操作人员的工作效率。

SQL必知必会

SQL 窗口帧：ROWS vs RANGE 深度解析当你使用窗口函数时，最重要（也是最容易被误解）的细节并不是函数本身，而是窗口帧（window frame）。两个查询可能看起来完全相同，返回相同数量的行，但仅仅因为使用了 ROWS 而不是 RANGE，就会计算出不同的结果。

第六章：测试、调试与性能监控目标：保证 Markdown 模块正确、快速、稳定。范围：CI/CD 与灰度属于低优先可选。如需集成，请参考本章末尾的附录 A。

Linux 性能实战 | 第 15 篇磁盘 IO 性能分析与瓶颈定位 [特殊字符]在第十四章中，我们深入探讨了 Swap 机制——当物理内存不足时，内核将不活跃的匿名页 swap 到磁盘。我们诊断了一个自动驾驶系统的性能崩溃问题，发现每秒 2345KB 的 swap in 和 3456KB 的 swap out 导致 CPU iowait 达到 90%，响应延迟从 50ms 飙升到 5000ms。

消失的旧时光-1943

第十八课：后端性能优化方法论——从 SQL 到 JVM 到接口（工程实战全景版）目标：当线上接口变慢时，你能 10 分钟判断方向，30 分钟定位问题，1 小时给出方案。不是靠感觉，而是一套固定流程。

Unity实现10万人同屏动态避障和导航寻路系统支持3D地形万人同屏插件是一款通用的Unity性能优化插件，是实现千人同屏、万人同屏的必备插件，直击性能消耗痛点功能，将2D Spine和3D动画性能十倍至百倍提升，Jobs多线程移动避让和索敌算法，以及兼容全平台的高性能渲染器。

Linux 性能实战 | 第 16 篇：文件系统性能优化与分析在第十五章中，我们深入探讨了磁盘 IO 的三大性能指标（IOPS、吞吐量、延迟），发现队列深度和 IO 块大小对性能的决定性影响。通过优化传感器数据录制系统，我们将 NVMe SSD 的写入带宽从 150MB/s 提升到 520MB/s。但磁盘 IO 只是存储栈的底层，在应用程序和磁盘之间，还有一个关键层次——文件系统。本章将探讨 Ext4/XFS/Btrfs 的性能差异、元数据操作的巨大开销（小文件创建可能比数据写入慢 1000 倍）、fsync 的性能陷阱、日志模式的选择、Direct IO 的适用场

vivo互联网技术

游戏中心弱网优化实践作者：vivo 互联网客户端团队- Ke Jie本实践围绕游戏中心在弱网环境下的性能优化展开，针对复杂网络场景下的页面加载慢、资源加载失败等问题，提出了优化方案：接入支持 QUIC 协议的 Cronet 网络库，通过更快的连接建立与传输特性提升请求响应速度。配合弱网状态精细化判定与限速测试，线上灰度实验显示页面加载失败率下降 40%，请求耗时降低 7%，图片加载速度在正常至极差网络环境均有显著提升。

优化使用 Nuxt3 开发的官网首页，秒开！一年前接了个官网的开发的活（这个文章其实也写了一年了！），使用 nuxt3 进行开发，使用 SSG 模式即执行 nuxt generate 后将产物进行部署

ops-nn 算子库：神经网络异构加速的秘密武器与微架构深度协同在异构计算的世界里，模型性能的突破，往往源于对底层硬件的深刻理解和精妙调度。ops-nn 仓库正是这一理念的集中体现，它并非一个简单的功能库，而是连接神经网络复杂数学表达与硬件极致算力的关键枢纽。

MySQL 核心性能优化：预读机制与 LRU 冷热数据分离深度解析在 MySQL 数据库中，I/O 性能是制约整体响应速度的关键瓶颈。无论是高并发查询场景还是批量数据处理，数据在内存与磁盘间的流转效率直接决定了系统吞吐量。而 MySQL 内置的预读机制与 LRU 冷热数据分离策略，正是优化 I/O 操作的两大核心技术。本文将结合原理分析、流程图解和实战场景，带大家彻底搞懂这两个机制的工作逻辑与优化思路。

SQL优化实战：从索引策略到查询性能提升的深度解析在数字化转型浪潮中，90%的慢查询问题可通过SQL优化解决。据权威机构统计，企业数据库性能瓶颈中75%源于索引策略缺失与查询逻辑缺陷。一条精心设计的复合索引可使电商订单查询从秒级降至毫秒级，而错误的SQL写法可能让高性能硬件沦为摆设。本文通过八大实战场景、十二个完整代码示例，系统解析数据库工程与SQL调优的全链路方法论，助您构建从"被动救火"到"主动防御"的性能优化体系。

深入剖析Kafka存储原理：日志文件结构与索引机制解析在分布式系统和大数据处理的浪潮中，Apache Kafka 已成为高吞吐、低延迟消息队列的标杆。从日志采集到实时数据分析，从微服务通信到事件驱动架构，Kafka 无处不在。然而，作为开发者，你是否好奇：Kafka 如何在海量数据下保持高效？答案藏在它的存储机制中，尤其是日志文件结构和索引机制。

PostgreSQL 性能优化：外键缺失导致的性能问题（级联删除的隐患）在 PostgreSQL 数据库设计中，外键（Foreign Key, FK）不仅是保证数据一致性的核心约束，更是查询优化器生成高效执行计划的重要依据。然而，在实际开发中，出于“性能考虑”或“简化设计”，许多团队选择不定义外键，转而依赖应用层逻辑维护关联关系。这种做法看似灵活，实则埋下性能隐患、数据风险与运维黑洞。

码云数智-大飞

SQL性能优化三大核心原则：精简、驱动、集合在数据库开发与运维实践中，SQL 性能问题往往是系统瓶颈的“罪魁祸首”。面对慢查询、高 CPU、锁等待等现象，许多开发者习惯于盲目添加索引或调整配置，却忽略了 SQL 语句本身的结构与执行逻辑。事实上，高效的 SQL 优化并非依赖奇技淫巧，而是回归本质——遵循三条核心原则：精简之道、驱动为王、集合为本。