性能测试

使用dd、fio、hdparm和iostat工具可全面测试Linux磁盘性能。首先用dd命令创建512MB文件测试顺序读写速度；接着安装fio进行高级测试，如30秒顺序写入和随机读取，获取IOPS与吞吐量；再通过hdparm检测磁盘缓存与实际读取速度；最后利用iostat每2秒监控一次磁盘I/O状态…

本文旨在提供一种优化Python中嵌套循环计算效率的方法，特别是针对计算密集型任务。通过使用Numba库的即时编译（JIT）技术，可以显著提升代码的执行速度，避免传统嵌套循环带来的性能瓶颈。文章将展示如何使用Numba加速原始代码，并提供并行化的优化方案，以及性能对比。 在Python中，嵌套循环是…

索引设计需平衡查询性能与写入开销，核心是根据查询模式、数据基数和分布选择高区分度列创建B-Tree、复合或覆盖索引，避免在低基数列、频繁更新列或小表上建索引，防止函数操作、隐式转换导致索引失效，并定期维护统计信息与监控使用情况。 SQL索引设计，说到底，就是一场关于性能与资源消耗的精妙平衡游戏。它不…

优化数据库存储过程需从索引、SQL语句、数据类型等多方面入手，核心是提升执行效率并降低资源消耗。1. 合理创建索引，避免全表扫描，优先选择高选择性字段构建复合索引；2. 优化SQL写法，如用JOIN替代子查询、EXISTS替代COUNT(*)，避免WHERE中使用函数；3. 选用合适数据类型以减少存…

EXISTS用于检查子查询是否返回行，一旦发现即返回TRUE并停止执行，适用于存在性判断。在相关子查询、大结果集仅需判断存在与否时优先使用EXISTS，性能通常优于IN；NOT EXISTS可高效查找不存在的数据，语义清晰且常与LEFT JOIN … IS NULL对比，但在简单存在性过…

threading.Event是Python中用于线程同步的标志机制，通过set()触发、clear()重置、wait()阻塞等待，实现线程间的启动控制与状态协调。 Python3 中的 threading.Event 是一种线程间通信机制，用于控制一个或多个线程等待某个条件成立后再继续执行。它就像…

答案：使用CPU-Z等工具可测试CPU性能。通过CPU-Z的“Bench”标签页运行单/多线程测试，获取分数并与数据库对比，评估处理器运算能力。 如果您想了解自己电脑处理器的真实工作能力，无论是为了超频验证、排查性能瓶颈还是评估旧设备，都需要进行专门的CPU性能测试。以下是几种常用的软件和具体操作方…

跑分软件可直观评估电脑性能，通过标准化测试对CPU、内存、硬盘、显卡等打分。常用工具包括：①CPU-Z，轻量级，测处理器单核多核分数；②Geekbench，跨平台，全面测试并支持全球排名；③3DMark，专注显卡与游戏性能，模拟高负载场景。使用时需关闭后台程序、接电源、设高性能模式、确保散热良好，并…

本文深入探讨了从 hibernate 5 升级至 hibernate 6 后，select 查询可能面临的性能显著下降问题。该问题主要源于 hibernate 6 在结果集处理中的重复检查机制。文章通过分析其技术根源，并提供了两种实用的临时解决方案：利用流式查询（`getresultstream()…

本文深入探讨了java中通过反射机制实现条件式类加载的优化策略，以perfmark库为例，阐述了如何在类静态初始化阶段，避免不必要的依赖类（如日志框架）的提前加载。该技术确保了只有在特定条件满足时才按需加载和初始化相关类，从而优化资源利用和提升应用性能，尤其适用于对启动性能和内存占用有严格要求的通用…