在软件开发领域，良好的团队协作和高效的版本控制流程对项目的成功至关重要. 在过去的几年里，GitFlow 成为了一种备受推崇的工作流模式，为团队提供了一种清晰而灵活的方式来管理代码库和开发过程. 无论是小型团队还是大规模项目，GitFlow 都被证明是优化团队协作和版本控制流程的理想选择. GitFlow 相比于传统的版本控制流程，如单一分支或简单分支管理，具有一些明显的优势.

delete大表优化为小批量删除. 前段时间刚入职一家公司，就遇上这事. XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）. XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过1s的sql会被记录），XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务.

作者 | 华为云 Serverless 团队策划 | 褚杏娟问题背景 Serverless 计算也称服务器无感知计算或函数计算，是近年来一种新兴的云计算编程模式. 其致力于大幅简化云业务开发流程，使得应用开发者从繁杂的服务器运维工作中解放出来（例如自动伸缩、日志和监控等）. 借助 Serverless 计算，开发者仅需上传业务代码并进行简单的资源配置便可实现服务的快速构建部署，云服务商则按照函数服务调用量和实际资源使用收费，从而帮助用户实现业务的快速交付 (fast built & Relia.

在这个历史性的时刻，回答个问题，留下自己作为历史见证人的足迹. GPT4的技术报告里很明确地指出了三个新的方向：. 第一，LLM最前沿研究的封闭化或小圈子化. 技术报告里说了，出于竞争以及安全等方面的考虑，未公布模型规模等技术细节. 从GPT 2.0的开源，到GPT 3.0的只有论文，再到ChatGPT连论文也没有，直到GPT 4.0的技术报告更像效果评测报告.

作者：tayroctang，腾讯 PCG 后台开发工程师. 本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段，其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题. anyway，在综合业务场景考虑，正如缓存的使用一样，本着非必须勿使用原则.

服务端性能优化--最大QPS推算及验证. 影响QPS（即吞吐量）的因素有哪些. 每个开发都有自己看法，一直以为众说纷纭，例如：. QPS主要受编程模型的影响，比如不是coroutine、是不是NIO、有没有阻塞. QPS主要由业务逻辑决定，业务逻辑越复杂，QPS越低. QPS受数据结构和算法的影响.

美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中，基于Location-Based Service（LBS）业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化. 该优化基于Run-Length Encoding（RLE）设计了一款高效的倒排索引结构，使检索耗时（TP99）降低了84%.

最近尝试再次优化提升网站的访问速度. 利用了CDN厂商Cloudflare的Page rules，创建了三条页面规则，将后台登录页面免除缓存外，其它页面全部都缓存在Cloudflare的全球CDN数据中心. 这样全球访客访问本网站的时候，除了第一次要从源主机上索取生成页面，其它都不再需要，直接从最近的CDN数据中心获取，这样既减轻了网站主机的资源消耗压力，又直接提升了访客的访问速度.

在 Kubernetes 中运行无服务器函数时，实现更快的启动速度和更小的内存占用. 由于运行上千个应用程序容器荚Pod所耗费的资源多，令它实现较少工作节点和资源占用所需成本也较高，所以在使用  Kubernetes 时，快速启动和较少的内存占用是至关重要的. 在 Kubernetes 平台运行容器化微服务时，内存占用是比吞吐量更重要的考量因素，这是因为：.

我们知道，用户体验是 Web 产品最为重要的部分. 尽可能减少首屏加载时间，更为流畅地展示用户所需求的内容，会是用户是否留存的关键因素. 而随着现代 Web 业务可供用户的交互行为越来越多，前端项目的复杂度越来越高，每个页面的渲染时间也必然越来越长，这就导致了用户的体验不佳，用户的操作变慢. 为此，前端工程师们在首屏请求的各个阶段中持续钻研，不断探究如何将首次页面渲染的时间减少到更小，力求提供更为优秀的产品体验.

ClickHouse 的执行模式相对比较简单，和Druid、ES 类似，其基本查询模式分为两个阶段：. 第一阶段，Coordinator 收到查询后将请求发送给对应的 worker 节点；. 第二阶段，Coordinator 收到各个 worker 节点的结果后汇聚起来处理后返回. ①当 Coordinator 收到请求后，由于student_distribute是一个分布式表，因此需要将SQL 改写为对local表查询，并转发请求给每一个shard的worker；.

文章来源：https://juejin.cn/post/7062548565800779789. SpringBoot已经成为Java届的No.1框架，每天都在蹂躏着数百万的程序员们. 当服务的压力上升，对SpringBoot服务的优化就会被提上议程. 本文将详细讲解SpringBoot服务优化的一般思路，并附上若干篇辅助文章作为开胃菜.

【编者的话】引入 Kubernetes 是过早优化的危险信号. 如果你所在的企业引入了 Kubernetes，那么你们很有可能会把精力花在一些偏离主线的事情上. 乍一听这句话可能会感觉到很奇怪，毕竟我们花了这么长的时间来布道和兜售 Kubernetes 的发行版以及咨询服务，致力于帮助人们能够更加充分地利用它，但是事情就是这样.

连接层-->服务层-->引擎层-->存储层. 1.查看mysql现在提供的搜索引擎--->show engines. 2.查看mysql当前默认存储引擎show variables like '$storage_engine$'. 行锁 操作是只锁住某一行不对其他行有影响 适合高并发. 表锁 即使操作一条数据也会锁住整个表 不适合高并发操作.

这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第34天， 点击查看活动详情. 可以申请 App 启动时预下载首包，建议拆包后申请，可以大幅度降低包下载时间. 预渲染提前渲染页面相当于从第一个阶段创建容器便开始优化. 模块拆包，Tree-shaking，懒加载. 模块拆分：可以拆分首包，可大幅提升包下载更新和加载性能.

提起 性能优化 很多人眼前浮现的面试经验是不是历历在目呢. 反正，性能优化在我看来他永远是前端领域的 热度之王. 而本渣最近维护的项目恰巧在这个方向下了很大功夫，一些经验之谈奉上，希望对大家有些许帮助. 既然说性能优化，那他总得有一个公认的标准，这就是我们很多次听到的 Lighthouse. 在很多单位，都有着自己的性能监控平台，我们只需要引入相应的sdk，那么在平台上就能分析出你页面的存在的性能问题，大家是不是学的很神奇.

随着App不断迭代，使的业务模块增加，逻辑变得复杂，集成了更多的第三方库，App 启动也会越来越慢，因此我们希望能在业务扩张的同时，保持较好的启动速度，给用户带来良好的体验. 为了更准确地了解 App 冷启动的流程，我们需要掌握一些基本的概念. Mach-O（Mach Object File Format)是一种用于记录可执行文件、对象代码、共享库、动态加载代码和内存转储的文件格式.

希望本文可以带给大家一个相对全局的视角看待卡顿问题，认识到卡顿是什么、卡顿的成因、卡顿的分类、卡顿的优化和一些经验积累，有的放矢地解决 App 流畅性问题. 接下来会从以下五个方面进行讲述：. 卡顿，顾名思义就是 用户体感界面不流畅. 我们知道手机的屏幕画面是按照一定频率来刷新的，理论上讲，24 帧的画面更新就能让人眼感觉是连贯的.

原创：小姐姐味道（微信公众号ID：xjjdog），欢迎分享，转载请保留出处. ES作为NoSQL数据库里非常重要的一员，使用越来越广泛. 虽然它因为索引延迟的原因，数据在时效性上有一些缺陷，但其大容量、分布式的优秀设计，使得它在时效性要求并不是特别高的类实时搜索领域，能够大展身手. 根据使用场景和用途，ES可以分为写入和读取两种典型的应用方式.

今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容. 这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点. 我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题，而在上线后出现了比较严重的性能问题，那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面. 业务出现大并发的访问，导致出现性能瓶颈.

从网卡到应用程序，数据包会经过一系列组件，其中驱动做了什么. 整个过程中涉及到诸多细微可调的软硬件参数，并且相互影响，不存在一劳永逸的“银弹”. 本文中又拍云系统开发高级工程师杨鹏将结合自己的的实践经验，介绍在深入理解底层机制的基础上如何做出“场景化”的最优配置. 文章根据杨鹏在又拍云 Open Talk 技术沙龙北京站主题演讲《性能优化：更快地接收数据》整理而成，现场视频及 PPT 可下拉文末点击阅读原文查看.

CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是指网络广告的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量. 为CTR指标服务的打分模型，一般称为CTR模型. 我们可以将此概念进一步扩展到互联网应用中各种预估转化率的模型. CTR模型在推荐、搜索、广告等场景被广泛应用. 相对于CV（计算机视觉）、NLP（自然语音处理）场景的模型，CTR模型的历史结构比较简单，计算量较小.

ORM 帮我们节省了很多工作，基本上不用写 SQL，就可以完成很多 CRUD 操作，而且外键的关联也会自动被 ORM 处理好，使得开发的效率非常高. 我觉得 Django 的 ORM 在 ORM 里面算是非常好用的了，尤其是自带的 Django-admin，可以节省很多工作，甚至比很多公司内部开发的后台界面都要优秀.

联系我们: 有道技术团队助手：ydtech01 / 邮箱：[email protected]. 本文的重点在于如何定量的排查冷启动过程中的耗时操作，并提供对应的优化思路和实践方法总结. 同时本文涉及到的冷启动优化主要涵盖两个方面：Application 的性能优化和 Launcher Activity 的性能优化.

笔者近半年一直在参与项目重构，在重构过程中大量应用 性能优化和 设计模式两方面的知识. 性能优化和 设计模式两方面的知识不管在工作还是面试时都是高频应用场景，趁着这次参与大规模项目重构的机会，笔者认真梳理出一些常规且必用的 性能优化建议，同时结合日常开发经验整理出笔者在网易四年来实践到的认为有用的所有 性能优化建议，与大家一起分享分享.

默认的HBase客户端的参数配置是没有做过优化的，所以对于低延时响应的HBase集群，需要对客户端的参数进行优化. 以毫秒计算的所有HBase RPC超时，默认为60s. 该参数表示一次RPC请求的超时时间. 如果某次RPC时间超过该值，客户端就会主动关闭socket. 如果经常出现java.io.IOException: Connection reset by peer异常问题，估计HBase集群出现了大量高并发读写业务或者服务器端发生了比较严重的Full GC等问题，导致某些请求无法得到及时处理，超过了设置的时间间隔.

“以下信息节选自涤生的翻译内容”. 本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义. 高性能应用构成了现代网络的支柱. LinkedIn 内部有许多高吞吐量服务来满足每秒成千上万的用户请求.

上一篇文章我提到了Nagle算法，是为了解决报头大数据小从而导致网络利用率低的问题，这其实会带来新的问题. 除此之外我们一起来看看tcp还会有什么优化策略呢. 本文纯属学习记录，不完善或错误之处若指正将不胜感激. 首先我们先康康Nagle算法. （1）如果包长度达到MSS，则允许发送；. （2）如果该包含有FIN，则允许发送；.

前言：我们从React源码入手，结合有道精品课大前端的具体业务，运用三大原则对系统进行外科手术式的优化. 同时介绍React Profiler这款工具如何帮我们定位性能瓶颈前言：我们从React源码入手，结合有道精品课大前端的具体业务，运用三大原则对系统进行外科手术式的优化. 同时介绍React Profiler这款工具如何帮我们定位性能瓶颈.

当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友. 这里，我采用最简单的SQL分析法：对用户过去查看好友的性别和年龄进行统计，按照年龄进行分组得到统计结果. 依据该结果，给用户推荐计数最高的某个性别及年龄的好友.