在没有容器的情况下，传统的开发循环更快，允许更高的速度和更多的迭代。 我们能否在不牺牲容器优势的情况下恢复这种速度？可以。 内部和外部开发循环解释 这里的问题在于“内部开发循环”。...但它给内部开发循环带来了摩擦。构建容器并等待它们启动所花费的时间会降低开发人员高效编码所需的迭代速度。...在为期两周的冲刺中，这将损失 300 个循环。 因此，优化容器化环境中的内部开发循环对于保持高开发速度至关重要。 降低内部开发循环的停机时间税 在容器化环境中简化内部开发循环是夺回失去速度的关键。...采用这些工具和实践可以显着减少内部开发循环的“税收”。让我们用这种优化方法重新审视我们之前的示例： 在这种优化方案中，我们将迭代时间缩短到大约 6 分钟，只有大约 30 秒的停机时间税。...通过专注于优化内部开发循环，我们可以帮助开发人员恢复他们失去的速度，从而导致更多迭代、更快的功能开发，以及最终更快地获得更好的软件。
对于嵌套循环结构，在不影响结果的情况下，循环次数少的循环作为外循环时循环条件测试的总次数更少。这一点对for循环和while循环都适用。...并且，嵌套循环结构中内循环次数较多时解释器会进行优化。例如， 虽然第二段代码外循环次数小，循环条件测试的总次数少了很多，但并没有像预期的那样提高速度，反而比第一段代码还慢。...如果内循环次数很少的话，解释器可能不会额外进行优化，此时交换内外循环对效率影响比较明显。...例如， 那么，如何提高循环结构的执行速度呢，下面介绍两种思路，一是尽量减少内循环中不必要的计算，能往外提的计算尽量往外提。...例如， 另一种方法是，如果能使用列表推导式改写的话就使用列表推导式，因为Python解释器在底层对列表推导式进行了大量优化。例如， =================
一、前言 最近一直在研究Java8 的动态编译， 并且也被ZipFileIndex$Entry 内存泄漏所困扰，在无意中，看到一个第三方插件的动态编译。并且编译速度是原来的2-3倍。...q=Talismane+Utilities 这个插件也能编译，但是编译速度和内存泄漏问题依然存在（废弃） 第二个插件是Java Runtime Compiler ， 可在Maven仓库中找到 : http...之前的编译代码编译速度： ?...使用更改后的第三方编译代码编译速度如下： ?...注： 因为之前的就存在ZipFileIndex问题，更改后的编译源码也只是提升编译速度，ZipFileIndex内存泄漏的问题仍然存在，目前唯一的解决方案是升级Java8 到 Java10
本文将深入探讨 Java 流的性能优化策略，帮助开发者提升数据处理速度，从而构建更高效的应用程序。摘要本文将详细介绍 Java 流的性能优化策略，涵盖流的基本概念、常见性能问题及其解决方案。...因此，理解和应用合适的优化策略是至关重要的，这不仅能提高程序的执行速度，还能减少资源消耗。概述什么是 Java 流处理？...性能优化的意义通过有效的性能优化，开发者可以显著减少 Java 流处理中的资源消耗和执行时间。这不仅有助于提高单个应用的效率，还能提升系统整体的响应速度和用户体验。...优化策略2：使用并行流对于大数据集，可以考虑使用并行流（Parallel Stream）来利用多核处理器的能力，提升处理速度。...通过测试用例，我们验证了这些优化策略在提高数据处理速度和减少内存使用方面的效果。总结Java 流为开发者提供了简洁且强大的数据处理工具，但在面对大数据集时，性能问题可能成为瓶颈。
本文将深入探讨 GraalVM 如何在优化 Java AI 应用的性能和启动速度方面发挥关键作用，助力开发者打造更高效的 AI 解决方案。...GraalVM 的 JIT 编译器可以对这些热点代码进行诸如循环展开、方法内联、逃逸分析等优化操作。...循环展开能够减少循环控制的开销，方法内联则可以避免方法调用的额外成本，逃逸分析有助于确定对象的作用域，从而进行更合理的内存分配和优化。...三、启动速度优化：快速响应需求（一）提前编译（AOT）应用传统的 Java 应用在启动时需要经历类加载、字节码解释等过程，这在一些对启动速度要求较高的场景下可能会导致较长的延迟。...GraalVM 为 Java AI 应用在性能和启动速度方面带来了显著的优化效果。
之前简单做了一下node.js和python的“hello ***”的页面测试，也做了循环的测试，本次主要是增加了java的语言,go语言。...主要是想看一下主流四种脚本的速度java、python、php、c语言。均使用for循环进行简单的累加测试。个人技能有限所以只做了简单测试做参考。...参数 C语言直接编译 C语言优化编译 go Node.js Python PHP Java Real 0.024s 0.001s 0.011s 0.420s 1.055s 1.429s 0.087 User...注：C、go和java被编译后会对代码进行优化。各自不同的编译器优化的侧重也不一样，所以这个测试有些失实。...比如即使循环数再大java时间也不会有改变，估计是在编译时已经将for里的值计算完毕，运行时直接取结果。有兴趣的可以学习编译原理。
暴力实现的方式也很简单两层循环就可以解决了。...所以我们在算一个数是否是质数的时候只需要循环截止到根号public int countPrimes(int n) { int total = 0; for (int i = 2; i 循环检测中就不需要在判断他们是不是质数了。这样就大大的减少了我们排查的次数当我们检测2是质数时，对应的4，6,8,10,12,14都将被标记为合数。...实际上还是暴力法只不过是在暴力法的基础上不断进行优化减少次数我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
在本文中，我们将深入探讨两种常见的计算斐波那契数列的方法：递归与循环。我们将详细解释这两种方法的实现方式，分析它们的优缺点，并探讨如何通过优化来提高计算效率。...Java 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）由意大利数学家列昂纳多·斐波那契在《算术书》中提出，其定义为：数列中的每个数字等于前两个数字之和，通常数列的前两项定义为 1。...斐波那契数列的循环实现 为了优化递归方法的效率，我们可以采用 循环 来计算斐波那契数列。循环实现通过迭代计算每一项的值，避免了重复计算的开销，并且能够在 O(n) 的时间复杂度内解决问题。 1....返回结果：循环结束后，cur 保存了第 n 项的值，直接返回。 3. 循环实现的优缺点 时间复杂度：循环方法的时间复杂度是 O(n) ，比递归方法要高效得多。...优化：递归与循环的改进 尽管循环方法已经非常高效，但在某些情况下，我们仍然可以进一步优化递归方法，以避免重复计算。 1.
通过两个常见的java后端实例场景探讨代码优化，代码不是优化出来的，而是设计出来的，我们永远不可能有专门的时间去做代码优化，优化和设计在平时。...案例一：判断内聚到实体对象中需求是数据库里会定期插入一些订单，需要在批处理服务中定时去扫描一下库里的数据，如果状态是未关闭且创建的时间超过1天，就把状态自动改成已关闭，核心代码如下：public void...实际 for 循环里的那个 if 判断是可以继续优化的，按照上面的写法有两个不好的地方：单测不好测试判断不够简洁下面是优化过后的代码：public void closeOrder(List内聚到了 DO 对象中作为一个方法，外部使用的时候直接调用一下当前对象的这个方法就可以了...所以平时我们定义实体对象、枚举这些并不是只用 get、set 就行了，一些 if 判断实际内聚到实体对象内部更加合理，整体代码可读性也会提高不少。
优点：只需编译一次，且有足够的程序信息来优化汇编码、执行速度快； 缺点：不支持跨平台。 解释型语言（PHP，Perl等）：执行程序时，解释器将代码转换成汇编码。...优点：支持跨平台； 缺点：执行时会重新翻译代码，解释器一次只能看一行代码，不能像编译器一样做充足的优化，导致速度慢。...栈上替换（OSR，On-Stack Replacement）：如果方法内的循环很长，JVM会在方法执行完成之前编译循环。...循环代码编译前或编译中，解释执行；在循环代码编译完成后，JVM会替换还在栈上的代码，在下一轮循环中就会执行更快的编译代码。 ...大致原理：在未发生方法调用前，内联缓存是空的，当发生第一次调用时，缓存记录下方法接收者的版本信息，当以后再次调用该方法时，会比较版本信息，如果版本一致则可以继续使用这个内联，如果版本不一致则取消当前内联
静态类型语言的常见示例包括Java，C，C ++，FORTRAN，Pascal和Scala。...简而言之，以下是JIT编译为提高性能而采取的步骤： 标识代码中最常用的组件，例如循环中的函数。 在运行时将这些零件转换为机器码。 优化生成的机器码。 用优化的机器码版本交换以前的实现。...pypy除了速度快外，还有下面一些特点: 内存使用情况比cpython少 gc策略更优化 Stackless 协程模式默认支持，支持高并发 兼容性好，高度兼容cpython实现，基本可以无缝切换 以上都是宣称...优化循环 优化最关键的地方，提高算法效率，减少循环。...这里有IO密集型任务（I/O-bound）和CPU密集型任务（compute-bound）的区分，CPU密集型任务的代码，速度很慢，是因为执行大量CPU指令，比如上文的for循环；I / O密集型，速度因磁盘或网络延迟而变慢
编译器的优化 在本次线程内，当读取一个变量时，为提高存取速度，编译器优化时有时会先把变量读取到一个寄存器中；以后再取变量值时，就直接从寄存器中取值； 当变量值在本线程里改变时，会同时把变量的新值copy...到该寄存器中，以便保持一致 当变量在因别的线程等而改变了值，该寄存器的值不会相应改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致； 当该寄存器在因别的线程等而改变了值，原变量的值不会改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致...char* (addr))=(unsigned char)data // 读操作 #define read(addr) (*(volatile unsigned char* (addr))) （3）测试空循环的速度...for(int i=0; i<100000; i++); 这个语句用来测试空循环的速度的,但是编译器肯定要把它优化掉，根本就不执行。...（4）中断服务程序中修改的供其它程序检测的变量 由于访问寄存器的速度要快过RAM，所以编译器一般都会作减少存取外部RAM的优化。
done) 这段代码很危险，如果done没有用volatile修饰，那么极大可能会出现，编译器将它优化为 while (1) 或者每次都直接从寄存器里取值，就导致原本我们希望通过变量done来控制循环结束...，但编译器把它变成一个死循环。...done) 循环体里面没有任何代码，就极大可能出现死循环。而如果任意插入一段代码，就能破除这个问题。（具体原理还没深究） cpu0 中的数据不存在依赖性，因此允许重排序。...done 同样有可能会被编译器优化成死循环 setup里面value同样不能保证在done前执行 setup里面的value即是在done前执行，也不能保证对主routine可见 那么有什么方式能够保证最终输出结果为...happends-before for JAVA 规则 程序次序规则：一个线程内，按照代码顺序，书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作； 锁定规则：一个unLock操作先行发生于后面对同一个锁额lock
为什么要使用多线程并发 在上述这种场景下我们就不得不去学习多线程下的并发处理，我们先来了解一下并发与线程的概念 并发： 并发指在某时刻只有一个事件在发生，某个时间段内由于 CPU 交替执行，可以发生多个事件...假设只运行了一个 Java 进程的情况，当我们请求 IO 的时候，如果 Java 进程中只有一个线程，此线程被 IO 阻塞则整个进程被阻塞。...如线程的可见性、有序性、原子性问题，会导致程序出现的结果与预期结果不一致； 多线程容易造成死锁、活锁、线程饥饿、内存泄露等问题。...探索问题的根本原因 在一个Java程序或者说进程运行的过程中，会涉及到CPU、内存、IO设备，这三者在读写速度上存在着巨大差异：CPU速度-优于-内存的速度-优于-IO设备的速度。...Step2 被优化到 Step1 前，Step5 被优化到 Step4 前，至少需要成立一个。 解决办法：Happens-Before 规则可以解决有序性问题，后续会的博文中也会提到。
4.1 避免过早优化 在设计性能优化方案时，要注意避免过早优化，要考虑投入产出比。 在产品初期，只要性能不会特别影响用户体验，通常不需要特别关注性能问题。...比如设计要符合 “高内聚、弱耦合”、“封装复杂度”；比如设计模式的一些基本原则： “单一职责原则”、“迪米特法则”、“开闭原则”、“里氏替换原则”、”接口隔离原则”、“组合复用原则” 等。...在数据量不是超大的情况下，纯内存操作相对是比较快的，千万不要为了省一两次 for 循环而写出非常难以读懂的代码。 如在使用缓存来加快访问速度时，要考虑必要性。还要考虑数据库和缓存的一致性问题。...在实际工作中就遇到有同学为了提高性能，对某个看起来一定不会修改的数据加了缓存，超时时间设置好几十分钟，然而由于忽略了某个导致变更的入口，最终因缓存和实际数据不一致引发线上故障。...比如我们设计某数据导出到 excel 文件供用户下载的功能，可以在用户下载前的某个时机提前生成好，也可以参考上面的性能优化方法提高生成的速度。
前言 编译器重排指令主要是为了优化程序的执行效率。编译器会根据程序的语义和指令的特性，对指令进行重新排序，使得程序在执行时能够更快地完成。...例如，编译器可能会将循环中的计算指令重新排序，以避免CPU缓存的缺失，从而提高程序的执行速度。编译器和处理器常常会对指令做重排，保证每个指令都在寄存器中可以获取，一般分为一下3种 1....指令重排（Instruction Scheduling）：编译器和处理器可以对指令进行重新排序，以优化程序的执行效率。...例如，编译器可以将循环中的计算指令重新排序，以避免CPU缓存的缺失，从而提高程序的执行速度。 3....但是多线程环境中线程交替执行，由于编译器优化重排的存在，两个线程中使用的变量能否保证一致性是无法确定的，结果无法预测（类似答题顺序跟试卷顺序不一致）。
为了解决以上问题Java内存模型（JMM）应运而生，当然，早期的JMM存在着很多问题，比如非常容易消弱编译器的优化能力，但从JDK5开始，提出了JSR-133（Java Memory Model and...缓存中，查询时一级级向下查找，一旦找到结果就返回，不再向下遍历，若三级缓存都没查到，才会去主存（内存）中去查，然后开始运算，并将运算结果写回主存中，这时若发生多线程同时读写的话，就会存在可见性（内存缓存不一致...因此，我们结合这个小例子给出指令重排序的概念：为了充分利用资源，提升程序运行的速度。 指令重排一般分为以下三种： 编译器优化重排：编译器在不改变单线程程序语义的前提下，重新安排语句的执行顺序。...Java 源代码会经历 编译器优化重排 —> 指令并行重排 —> 内存系统重排 的过程，最终才变成操作系统可执行的指令序列。...Step2 被优化到 Step1 前，Step5 被优化到 Step4 前，至少需要成立一个。 解决办法：在 Java 中，volatile 关键字可以禁止指令进行重排序优化。
Part2什么是JIT优化 都说C++快，Java慢，都是高级语言，是什么导致了运行速度的差别呢？ 这个涉及到了两种执行方式：解释执行 和 编译执行。...虽然，JVM的加入，给Java的运行速度增加了不少损耗，但是好处也很多，除了跨平台，还为我们实现了诸如内存管理、垃圾回收等容器级通用功能，让研发人员可以更加聚焦业务。...第二种方法，把各个条件都囊括在了for循环条件内，三行代码完成整体操作。...而JVM的分层优化涉及的点非常多[1]： 局部优化：关注局部数据流分析，数组越界检查消除；寄存器优化，优化跳转、循环、异常处理等；代码简化，如公共表达式提取等等等。...控制流优化：专注于代码重排序、循环缩减、循环展开、异常定位优化等等等。 全局优化：主要关注冗余消除，如方法调用、锁；逃逸分析；GC和内存分配优化等等等。
然而，在计算机系统中存在一个CPU的运算速度与内存读写速度不匹配的问题，即CPU的运算速度远比内存的读写速度快。由于读写速度缓慢，严重拖累了计算机的运行效率。...为了解决这一问题，现代计算机系统在CPU与内存之间加入了一层或多层高速缓存，而高速缓存的读写速度与CPU的运算速度几乎相当。...当多个处理器的运算任务都涉及到同一块主内存区域时，将可能导致各自缓存数据不一致的问题。...volatile保证可见性 在第一章中我们已经知道，由于每个线程都有自己的工作空间，导致多线程的场景下会出现缓存不一致性的问题。...正常情况下ready修改为true后MyThread线程中的死循环则会停止，并打印“MyThread is end"。
在确定了机器学习具体的优化目标是广告点击率之后，谷歌机器学习系统会循环执行四个系统：数据收集→数据预处理→模型训练→模型服务（模型服务产生的数据会被下一个循环的数据收集系统收集）。...JVM屏蔽了很多底层差异性，所以Java要优于C++； 在内存管理上，基于GC的Java在大数据、同步分布式并行的情况下，效率要远低于优化过的C++的效率，因为大数据情况下，GC的概率会很高，而一旦一台服务器开始...典型的计算性能优化循环 ?...近些年CPU、GPU等计算硬件的效率提升速度远高于主存性能的提升速度，所以计算和存储上的性能差距在不断扩大，形成了“存储墙”（Memory Wall），因此在很多问题上，存储优化更为重要。...还有一种不一致性是目标含义的不一致性，比如目标是优化搜索结果的用户满意度，但是却用用户点击作为机器学习的目标，用户点击了某个搜索结果不代表用户对这个结果满意。 ?
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