性能调优的主要方法和技巧
性能调优的主要方法和技巧包括代码优化、数据库优化、缓存优化、网络优化和硬件优化等。代码优化方面，可以通过精炼代码、减少冗余，以及采用好的编程规范来提升代码质量，进而提高系统运行的性能。数据库优化则可以通过索引优化和合理设计数据库表结构来实现。
正确使用索引可以大幅提升查询效率。例如，经常根据用户名查询用户信息，就应该在用户名上建立索引。索引覆盖 尽量让查询只涉及索引中的字段，这样可以避免读取表的数据行，提升查询速度。
Presto性能调优的五大技巧如下：内存调优：合理配置内存池：确保GENERAL_POOL、SYSTEM_POOL和RESERVED_POOL的内存配置合理，以适应不同的查询需求。调整内存限制：确保query.maxmemorypernode小于query.maxtotalmemorypernode，且两者之和不超过JVM的最大内存值。
最新性能优化手册开源!挑战全方面给你讲明白Android的性能优化
1、Android 的性能优化其实是非常成熟的了，成熟的套路，成熟的方法论，成熟的开源框架等等。但是对于接触性能优化经验较少的开发者来说，可能很少有机会能去学习或者总结出这些成熟的套路，方法论，或者框架。所以在此分享一份阿里P7架构师和谷歌技术团队共同整理了一份 Android 性能优化学习资料。
2、Android性能优化可以从以下几个方面着手：代码优化：避免不必要的内存分配：减少内存占用，防止内存泄漏。减少重复计算：通过缓存计算结果，避免重复执行耗时的计算操作。合理使用资源：优化算法和数据结构，提高代码执行效率。资源管理：图片资源优化：压缩图片大小，使用合适的图片格式，减少内存占用。
3、App耗电的原因其实很多，这里我就讲以下几种优化方案，优化方案的反面就是他的原因了，几种优化方案如下：合理的使用wake_lock锁，wake_lock锁主要是相对系统的休眠（这里就是为了省电，才做休）而言的，意思就是我的程序给CPU加了这个锁那系统就不会休眠了，这样做的目的是为了全力配合我们程序的运行。
4、调整线程栈大小：默认线程栈大小为1M，根据应用需求，通过函数FixStackSize调整线程栈大小以优化内存使用和提高运行效率。动态调整线程栈大小：关注线程栈大小的动态调整策略，以应对线上可能出现的性能问题。
5、Android性能优化中，关于ProGuard、混淆和R8优化的要点如下：ProGuard： 主要功能：包括压缩、优化和混淆。 工作流程：包含shrink、optimize、obfuscate和preverify四步骤。 作用：通过混淆代码，增加逆向工程的难度，保障App安全。
6、好了，让我们先从UI说起：首先要明白的是UI的绘制流程：measure-layout-draw，measure与layout都需要for loop所有的子控件，汇集起来才能完成绘制，布局。所以子控件越多，所消耗的时间越长（inflate，layout_weight，relative，多层嵌套等），减少不必要的子控件或层级，是相当有必要的。
如何优化服务器配置以提升性能关键参数设置和优化技巧助您提升服务器...
提高硬件利用率，利用虚拟化技术可以最大限度地利用服务器资源。充分利用虚拟机快照、迁移等功能，合理配置虚拟机资源，提升服务器性能和可管理性。1监控与性能调优：可以及时发现问题并进行调优，通过实时监控服务器性能指标和日志记录。识别瓶颈并针对性地进行优化，提升服务器整体性能，借助监控工具。
配置游戏服务端：设置服务器地址、端口、游戏参数等。测试游戏服务端：在本地或远程服务器上测试，确保游戏运行稳定。游戏服务端性能优化技巧：代码优化：减少不必要的计算：避免重复计算和冗余代码。使用高效的数据结构：根据需求选择合适的数据结构。优化算法：针对关键算法进行优化，提高执行效率。
分布式部署：降低单点故障风险，提高服务器稳定性。负载均衡：将用户请求分配到不同的服务器，提高服务器利用率和响应速度。优化网络传输：压缩数据：减少数据传输量，加快传输速度。使用CDN：加速游戏资源的加载速度，提高用户体验。优化网络协议：选择合适的网络协议，如HTTP/2，提高传输效率。
防火墙设置：配置防火墙，允许游戏服务器端口通过。配置优化技巧：网络优化：带宽调整：根据服务器承载的玩家数量调整带宽。路由优化：优化路由器设置，降低网络延迟。QoS设置：配置QoS，优先保证游戏数据传输。硬件优化：CPU优化：调整CPU频率，提高CPU性能。内存优化：关闭不必要的后台程序，释放内存。
硬件和角色优化：确保服务器硬件使用最新的驱动程序，并根据服务器的角色和需求添加或禁用特定的服务器角色和功能。例如，如果服务器需要执行备份任务，可以添加Windows Server Backup功能。
优化篇 优化服务器性能：调整内存分配：根据你的硬件性能调整服务器的内存分配大小，确保服务器有足够的内存运行。选择高性能硬件：使用固态硬盘（SSD）存储世界数据，以提高服务器的加载速度。优化网络连接：确保网络连接的稳定性和速度，以降低延迟和提高数据传输效率。
关于es的性能调优技巧,你了解哪些?
1、此外，ES的“列式存储”特性（doc values）在实现高效聚合统计中发挥了重要作用。列式存储特别适用于数据统计场景，与传统的行式数据库相比，它在处理大量数据时表现更佳。在优化案例中，工程师们利用ES的列式存储特性，实现了针对日均千万次聚合统计的高效处理，同时支持高并发数。
2、可以从三方面进行优化：JVM性能调优、ES性能调优、控制数据来源 可以从三方面进行优化：JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源 第一步是 JVM 调优。 因为ES 是依赖于 JVM 运行，没有合理的设置 JVM 参数，将浪费资源，甚至导致 ES 很容易 OOM 而崩溃。
3、在Win11系统下，Intel CPU无需进行任何BIOS或系统调优，只需关闭超线程即可达到最快性能。这表明Intel CPU在默认设置下已经能够很好地适应fluent软件的运行需求。在CentOS7系统中，尽管通过不断的调优可以进一步提升性能，但提升幅度有限（仅快了20多秒）。
4、Win11环境：Intel 8375c ES CPU在Win11环境下无需调整BIOS及系统调优，即可表现出显著的性能优势。CentOS7环境：在CentOS7操作系统中，经过调整优化后，Intel CPU的性能提升相对有限，仅为20多秒。AMD CPU测试数据：Win11环境：AMD EPYC 7763 CPU在Win11环境下，若未进行调优，其性能可能低于普通台式机。
数仓|Hive性能调优指北
总结：Hive性能调优是一个系统性的过程，涉及工具使用、设计策略、存储优化和作业优化等多个层面。在实际应用中，应根据具体场景和业务需求灵活调整优化策略，结合实际测试和调优，以达到最佳性能表现。同时，需关注业务需求，避免过度追求技术优化而忽视业务价值。
非易失性：数据仓库的数据通常不会被修改或删除。时变性：数据仓库包含历史数据，以反映过去一段时间内的业务状况。与数据库的区别：数据仓库主要用于分析型处理，而数据库则用于操作型处理。Hive 定义：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供类SQL查询功能。
Flink的Hive集成支持批处理和流处理两种模式，无论是作为批处理引擎还是实时流处理，都能处理Hive中的表，构建流批一体的数仓基础。以Flink 12为例，本文将探讨Hive维表JOIN，即Temporal Table Join，以及Flink读写Hive表的方法。Flink支持将数据批处理写入Hive，包括append和overwrite模式。
综上所述，在选择Hive数仓建表的存储格式和压缩方式时，需综合考虑存储效率、数据规模、查询性能以及跨框架兼容性等因素。
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本文概览：性能调优的主要方法和技巧 性能调优的主要方法和技巧包括代码优化、数据库优化、缓存优化、网络优化和硬件优化等。代码优化方面，可以通过精炼代码、减少冗余，以及采用好的编程规范来提升...
文章不错《性能调优术（性能调优从哪几个方面入手）》内容很有帮助