采用了 esbuild 依赖预构建，所以大家会感觉到首次 run dev 的时候会稍微慢一些，如果 package.json 中依赖的包改变了，还会重新构建依赖 2. esbuild 采用 go 开发，比...webpack 采用 js 开发快，go 是编译型语言，js 是解释性语言 3. vite 启动之后，如果依赖不变，则不会重新构建依赖，依靠当下浏览器支持了 esmodule，通过 script 写为...vite 快的原因： 而 Vite 这类基于浏览器 ESM 形式的构建工具，利用浏览器实现了按需加载，相比打包类型的构建工具快上很多，而且随着项目的增大，热更新等也不会变慢，大大提高了开发效率。...vite 为什么使用 rollup 打包 虽然浏览器对 ESM 的支持已经很广泛了，但 Vite 还是选择在生产环境时使用 rollup 来打包，因为在生产环境下，使用未打包的 ESM 会产生比较多的
虽然文字很长，但无非讲了几点： 为什么编译型语言比解释型快，引入的间接层越多，速度越慢 JIT与字节码的使用，带来了Java和C#这样介于前两者之间的中间选择 影响语言速度的因素还有很多，包括在语言设施上的投入力度...他们的经验是： 执行速度不太重要而且没有图形界面时，用Python而不是C，开发速度快10倍 如果有图形界面，或者逻辑复杂，用C#（WinForms和WPF），比C++/Qt开发快 如果执行速度很重要，
本文转自： http://www.yanyufly.com/2010/10/22/sendfile为什么比readwrite快/ 在看关于文件IO优化资料时，其中提到了sendfile，man了一下...这就是为什么说在 Nginx 配置文件里打开 sendfile on 选项能提高 web serve r性能的原因。
“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面： 1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。...Storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延...mapreduce map任务运算的结果要写入到HDFS，在于reduce任务通过网络拖过去运算。...相对来说多了磁盘读写，比较慢 C： 对于复杂运算 storm的运算模型直接支持DAG(有向无环图) mapreduce 需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的 3)数据结果展现 流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中
[源码解析]为什么mapPartition比map更高效 0x00 摘要 自从函数式编程和响应式编程逐渐进入到程序员的生活之后，map函数作为其中一个重要算子也为大家所熟知，无论是前端web开发，手机开发还是后端服务器开发...在性能调优中，经常会被建议尽量用 mappartition 操作去替代 map 操作。本文将从Flink源码和示例入手，为大家解析为什么mapPartition比map更高效。...0x01 map vs mapPartition 1.1 map Map的作用是将数据流上每个元素转换为另外的元素，比如data.map { x => x.toInt }。...从调用次数来说， 数据有多少个元素，map就会被调用多少次。 数据有多少分区，mapPartition就会被调用多少次。 为什么MapPartition有这么高效呢，下面我们将具体论证。...所以我们下面就讲解下为什么。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。 原因三：工作方式不同 寄存器的工作方式很简单，只有两步：（1）找到相关的位，（2）读取这些位。...内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
速度快这个词对于任何架构需要针对应用场景来描述。 ?
通常我们认为 Spark 引擎是基于内存进行计算，无论如何，速度都是比 MapReduce 快，因为 MapReduce 需要频繁 Shuffle 。...在 Spark 的官网早期介绍中，也有过一张 Spark 比 Hadoop 计算速度快100倍的宣传，虽然它似乎违反了我们的广告法。...本文不讨论技术源码，从内存计算、数据共享、任务调度优化多种角度，总结 Spark 快的真因。 1....1.2 Spark 计算走 IO 少 Spark 计算比 MapReduce 快的根本原因在于 DAG（有向无环图） 计算模型。...最后，Spark 一定比 MapReduce 快100倍吗？
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。 原因三：工作方式不同 寄存器的工作方式很简单，只有两步： （1）找到相关的位 （2）读取这些位 内存的工作方式就要复杂得多： （1）找到数据的指针。...内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。 原因三：工作方式不同 寄存器的工作方式很简单，只有两步： （1）找到相关的位 （2）读取这些位。 内存的工作方式就要复杂得多： 1....内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
ReflectUtils.getBeanGetters(this.source); PropertyDescriptor[] setters = ReflectUtils.getBeanSetters(this.target); Map
学习过[跟我学Kafka源码之LogManager分析]的同学一定会问为什么Kafka大量使用了磁盘作为传统意义的缓存。...其实Kafka最核心的思想是使用磁盘，而不是使用内存，可能所有人都会认为，内存的速度一定比磁盘快，我也不例外。
这也快太多了吧！当然喽，Spark是内存运算框架，Hadoop MapReduce则是硬盘存储全部中间结果，内存和硬盘速度当然不一样啦，快30多倍也没什么吧。...Spark到底是个怎样神奇的框架，不用内存缓存也能比Hadoop快31倍？ 客观来讲，Spark的架构设计，的确使得它在很多应用场景的速度上大幅超越了Hadoop，而排序这是这样的应用场景之一。...前者衍生自归并排序和插入排序，具有快排的性能，而最差情况时间复杂度为O(NLogN)，比快排还要低。后者从原理上讲也是基于归并的，不过针对Hadoop的map->reduce模式进行了优化。...简单而言，HadoopMapReduce Job的map task结束后，会将输出结果存储在map task所在DataNode的硬盘上，这些结果实际上是reducetask的输入。...Hadoop MapReduce 将处理流程划分为：map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等阶段，shuffle是位于map和reduce中间的一个阶段。
php7为什么比5快 在php版本进行升级后，我们能够明显感觉到，php的速度运行比较快了，这是由于其中的性能进行了一些调整，下面我们一起来探究php7比5运行快速的原因。...运行情况 100001运行时间: 3 - 7 毫秒 耗费内存: 0.109375 K php5.5运行情况 100001运行时间: 18 - 30 毫秒 耗费内存: 0.671875 K 以上就是php7比5...快的原因分析，基于php7的特性，我们在总结出具体的一些运行效率提升的原因后，可以运行不同版本的实例进行体会。
为什么 MyisAM 查询快？ ? 关于，这个问题，我网上看了很多答案。大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？那是因为，InnoDB 的表是根据主键进行展开的 B+tree 的聚集索引。...结合上图，可以看出：INNODB 在做 SELECT 的时候，要维护的东西比 MYISAM 引擎多很多。 ?...说白了，为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢？因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务，也是它查询快的一个原因！
Docker 容器是基于操作系统级别的虚拟化技术，它与宿主机共享操作系统内核，因此容器本身非常轻量级。相比之下，虚拟机系统需要模拟整个操作系统，包括内核、设备驱...
（至于为什么，你看一下它所在的渲染上下文就懂了。）
那么你知道为什么 Julia 比 Python 快吗？这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。 ?...这就产生了一个问题，即 Python/R 和 MATLAB 等脚本语言同样可以使用 JIT 编译器，这些编译器的优化时间甚至比 Julia 语言都要久。...所以为什么我们会疯狂相信 Julia 语言短时间的优化就要超过其它脚本语言？这是一种对 Julia 语言的完全误解。 在本文中，我们将了解到 Julia 快是因为它的设计决策。...它的核心设计决策：通过多重分派的类型稳定性是允许 Julia 能快速编译并高效运行的核心，本文后面会具体解释为什么它是快的原因。...Julia 使用类型推断来实现能够比其他脚本语言有更高的性能。
就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...毫无疑问，直观印象里，排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快，甚至不需要理由，就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽，冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...排序后，比没有排序要快 Arrays.sort(data); // 测试 long start = System.nanoTime();...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支，如果处理器能够像我一样提前预判，那累加的操作就会快很多，对吧？
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