作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网应用业务的发展、数据量的增长以及用户对响应速度的需求，越来越多的应用服务提供商选择了将MySQL数据库作为基础设施进行部署，并基于它开发各种应用服务。这种部署方式虽然能降低开发成本、提升应用性能，但是也带来了一系列问题。其中一个问题就是响应时间过慢，特别是在高流量情况下，这对于应用的可用性和用户体验是非常致命的。比如，在秒杀活动中，一般会需要几秒钟就能够完成，但如果响应时间超过了几十秒甚至几百秒，就会影响用户体验，造成不好的用户体验。因此，为了解决这个问题，需要利用缓存技术对MySQL的查询结果进行本地缓存，从而减少访问数据库的时间，提升应用响应速
在JoshuaBloch的EffectiveJava一书中，讨论了类如何提供“明智选择的protected方法”作为其内部工作的Hook。然后作者引用了AbstractList.removeRange()中的文档:ThismethodiscalledbytheclearoperationonthislistanditssubLists.Overridingthismethodtotakeadvantageoftheinternalsofthelistimplementationcansubstantiallyimprovetheperformanceoftheclearoperatio
我正在尝试以前在this中描述的快速Exp(x)函数回答关于提高C#计算速度的SO问题:publicstaticdoubleExp(doublex){vartmp=(long)(1512775*x+1072632447);returnBitConverter.Int64BitsToDouble(tmp该表达式使用了一些IEEE浮点“技巧”，主要用于神经集中。该函数比常规Math.Exp(x)函数快大约5倍。不幸的是，相对于常规Math.Exp(x)函数，数值精度仅为-4%--+2%，理想情况下我希望精度至少在sub-百分比范围。我绘制了近似和常规Exp函数之间的商，从图中可以看出，相对
我正在尝试以前在this中描述的快速Exp(x)函数回答关于提高C#计算速度的SO问题:publicstaticdoubleExp(doublex){vartmp=(long)(1512775*x+1072632447);returnBitConverter.Int64BitsToDouble(tmp该表达式使用了一些IEEE浮点“技巧”，主要用于神经集中。该函数比常规Math.Exp(x)函数快大约5倍。不幸的是，相对于常规Math.Exp(x)函数，数值精度仅为-4%--+2%，理想情况下我希望精度至少在sub-百分比范围。我绘制了近似和常规Exp函数之间的商，从图中可以看出，相对
背景我正在为诗人和作家开发一个社交网络应用程序，让他们可以分享自己的诗歌、收集反馈并与其他诗人交流。我几乎没有接受过数据库设计方面的正式培训，但我一直在阅读书籍、SO和在线数据库设计资源，试图在不过度设计的情况下确保性能和可伸缩性。数据库是MySQL，应用程序是用PHP编写的。我还不确定我们是使用ORM库还是在应用程序中从头开始编写SQL查询。除了Web应用程序之外，Solr搜索服务器和一些消息传递客户端可能会与数据库进行交互。当前需求我在下面汇总的架构代表了网站第一个版本的主要组件。最初，用户可以注册该站点并执行以下任何操作:创建和修改个人资料详细信息和帐户设置发布、标记和分类他们的
背景我正在为诗人和作家开发一个社交网络应用程序，让他们可以分享自己的诗歌、收集反馈并与其他诗人交流。我几乎没有接受过数据库设计方面的正式培训，但我一直在阅读书籍、SO和在线数据库设计资源，试图在不过度设计的情况下确保性能和可伸缩性。数据库是MySQL，应用程序是用PHP编写的。我还不确定我们是使用ORM库还是在应用程序中从头开始编写SQL查询。除了Web应用程序之外，Solr搜索服务器和一些消息传递客户端可能会与数据库进行交互。当前需求我在下面汇总的架构代表了网站第一个版本的主要组件。最初，用户可以注册该站点并执行以下任何操作:创建和修改个人资料详细信息和帐户设置发布、标记和分类他们的
在注意到我们的数据库已成为我们实时生产系统的主要瓶颈后，我决定构建一个简单的基准来查明问题的根源。基准测试:我计算了将InnoDB表中的同一行递增3000次所需的时间，其中行由其主键索引，并且正在更新的列不属于任何索引。我使用远程机器上运行的20个并发客户端执行这3000次更新，每个客户端都有自己独立的数据库连接。我有兴趣了解为什么我进行基准测试的不同存储引擎InnoDB、MyISAM和MEMORY具有它们所做的配置文件。我也希望了解为什么InnoDB相比之下表现如此糟糕。InnoDB(20个并发客户端):每次更新需要0.175秒。所有更新均在6.68秒后完成。MyISAM(20个并发
在注意到我们的数据库已成为我们实时生产系统的主要瓶颈后，我决定构建一个简单的基准来查明问题的根源。基准测试:我计算了将InnoDB表中的同一行递增3000次所需的时间，其中行由其主键索引，并且正在更新的列不属于任何索引。我使用远程机器上运行的20个并发客户端执行这3000次更新，每个客户端都有自己独立的数据库连接。我有兴趣了解为什么我进行基准测试的不同存储引擎InnoDB、MyISAM和MEMORY具有它们所做的配置文件。我也希望了解为什么InnoDB相比之下表现如此糟糕。InnoDB(20个并发客户端):每次更新需要0.175秒。所有更新均在6.68秒后完成。MyISAM(20个并发
我有一些帮助方法，可以根据传递给方法的状态变量设置某些View的可见性。有时，这些方法会被多次调用，而View的可见性不会改变。所以我发现自己开始检查每个View的可见性，然后再设置它的想法，“没有必要将View的可见性更改为相同的可见性并无缘无故地导致刷新”。if(myView.getVisibility()!=View.VISIBLE){myView.setVisibility(View.VISIBLE);}etc...但是，现在我想知道setVisibility的实现是否已经考虑到这一点，并检查您是否设置了与View已有的相同的可见性，并且不会不必要地刷新View(我的代码正在尝
我有一些帮助方法，可以根据传递给方法的状态变量设置某些View的可见性。有时，这些方法会被多次调用，而View的可见性不会改变。所以我发现自己开始检查每个View的可见性，然后再设置它的想法，“没有必要将View的可见性更改为相同的可见性并无缘无故地导致刷新”。if(myView.getVisibility()!=View.VISIBLE){myView.setVisibility(View.VISIBLE);}etc...但是，现在我想知道setVisibility的实现是否已经考虑到这一点，并检查您是否设置了与View已有的相同的可见性，并且不会不必要地刷新View(我的代码正在尝
