在前两天遇到 .NET Core 中 EF Core 的异步与同步查询的百倍性能之差(详情之前的博文)之后,这两天又遇到了 AutoMapper ProjectTo<T> 与 Mapster ProjectToType<T> 的千倍性能之差. 问题是在昨天发现的,使用 AutoMapper ProjectTo<T> + EF Core 从数据库中获取20条记录竟然耗时 10s 左右. [Information] Executed DbCommand ("9,9

先上测试结果: //测试1000次针对同一个表同一个字段更新,比Ormlite平均快2.34倍 //生成SQL+ExecuteNonQuery Ormlite 倍数 //6513ms 15158ms 2.327 //6461ms 15303ms 2.369 //6624ms 15424ms 2.329 //6591ms 15468ms 2.347 //测试1000次针对同一个表同一个字段更新,比EF平均快1.68倍 //生成SQL+ExecuteNonQuery EF 倍数 //6622ms 1

graphicview和widgets没本质区别.它只是更轻量级,更灵活,性能更高的widgets.核心就是把widgets变成了更轻量级的graphicitem,把QWidget的各种事件转换成了graphics自己的一套event,写起来和写widgets差别不大,只不过整个view里就只有QGraphicView一个widget了,底下的都是item. 目的么,就是让界面更加灵活,更加轻巧,并且对拖放.动画的支持更好.比如我试过写扫雷,扫雷的格子尝试过用QWidget做和用QGraphic

SqlHelper发布——比Mybatis-PageHelper性能更高 起源 前段时间开启了一个新的项目,在选择分页插件时,发现github上很流行的一个是pagehelper,在百度上搜索了一下,使用量.由于项目紧急,所先拿来用了.但是我知道它并不适合我们.原因是它有如下几个缺点: 1) 对国产数据库支持不足 2) 扩展不方便 3) 配置复杂 4) 性能底下 (不要喷我, 因为它不是用的占位符?,发挥不了PrepareSatement的优势) 5) 只支持MyBatis 鉴于它的这些不足,我

今天遇到了AutoMapper的一个性能问题,使用的是AutoMapper的Project特性,AutoMapper版本是3.3.0,代码如下: return await _repository .GetByStartId(startIngId, itemCount) .Project() .To<TDto>() .ToListAsync(); 当获取包含200条数据的列表时,竟然超过5秒. GetDocs(3000, 200) 6304ms GetDocs(3000, 200) 5822ms

很多项目都配置了日志记录的功能,但是,却只有很少的项目组会经常去看日志.原因就是日志文件生成规则设置不合理,将严重的错误日志跟普通的错误日志混在一起,分析起来很麻烦. 其实,我们想要的一个日志系统核心就这2个要求: 日志文件能够按照 /_logs/{group}/yyyy-MM/yyyy-MM-dd-{sequnce}.log 这样的规则生成: 调用写日志的方法能够带 group 这个字符串参数,差不多是这样:LogHelper.TryLog(string group, string messa

转自:http://gad.qq.com/program/translateview/7160166 译者:赵菁菁(轩语轩缘)  审校:李笑达(DDBC4747) 对于任何追求UE4性能最佳.同时又想保持极高质量视觉效果的人来说,本文有一些可遵循的一般性建议和原则. 局限性 为了性能,你通常受CPU时间(通常和游戏设置相关)和GPU时间限制(渲染场景花费的时间).CPU创建由GPU渲染的场景会耗费一些时间. 通常情况下,当你发现游戏的运行速度不像你想要的那么快时,第一步是找出你现在受以上哪个环节

Web性能优化分为服务器端和浏览器端两个方面. 一.浏览器端,关于浏览器端优化,分很多个方面1.压缩源码和图片JavaScript文件源代码可以采用混淆压缩的方式,CSS文件源代码进行普通压缩,JPG图片可以根据具体质量来压缩为50%到70%,PNG可以使用一些开源压缩软件来压缩,比如24色变成8色.去掉一些PNG格式信息等. 2.选择合适的图片格式如果图片颜色数较多就使用JPG格式,如果图片颜色数较少就使用PNG格式,如果能够通过服务器端判断浏览器支持WebP,那么就使用WebP格式和SVG格

VS2017 分析-性能探查器 选择你想分析的项目,选择你的分析工具,我这边是遇到了一个cpu爆满的问题 启动后需要点击一下记录cpu,否则会没有后续的分析忘了截图了,下面是出的分析报告,分析时间比较慢,要耐心等待. 报告会告诉你哪些方法占用的cpu高,并会把高的方法标红. 创建详细的报告: 点进去可以像堆栈一样查找到最终的‘凶手’ 然后找到了这个很占cpu的凶手,解决就好啦

最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑,比较有代表性,简单分享一下 测试配置 mongos x 2.shard x 3 测试1:集合不开启分片,批量 insert 导入数据,每个 batch 100 个文档 测试2:集合开启分片,随机生成 shardKey,chunk 已提前 split 好,能确保写入均分到3个shard 测试结果 测试1:单个 shard cpu 跑满,insert qps 在 6w 左右 测试2:3个 shard cpu 跑满,insert qps

推荐一篇今年ICCV上基于DenseNet的general object detection的工作.这是目前已知的第一篇在完全脱离ImageNet pre-train模型的情况下使用deep model在有限的训练数据前提下能做到state-of-the-art performance的工作,同时模型参数相比其他方法也要小很多,最小的一个模型参数只有5.9M,在VOC 2007 test set上可以达到73.6mAP,代码和模型都已经开源,欢迎大家关注和意见. DSOD: Learning D

原因是,使用了多路复用技术. 什么是多路复用技术:多个客户端使用一个信道,并且通过一个信道进行传输

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

为什么Nginx的性能要比Apache高很多? 这得益于Nginx使用了最新的epoll(Linux 2.6内核)和kqueue(freebsd)网络I/O模型,而Apache则使用的是传统的select模型. 目前Linux下能够承受高并发访问的Squid.Memcached都采用的是epoll网络I/O模型. 处理大量的连接的读写,Apache所采用的select网络I/O模型非常低效. 下面用一个比喻来解析Apache采用的select模型和Nginx采用的epoll模型进行之间的区别:

Redis的优势 性能高不仅跟线程模型有关,它有很多原因,主要有如下3点: 基于内存: 单线程,但IO多路复用的利用率高: 数据结构为高性能优化. 下面分别阐述. Redis的优势:基于内存 性能高低都是相对的,Redis是基于内存的数据库,相对的我们拿传统的基于磁盘的数据库进行对比,如图: 其中,Redis数据库基于内存,分场景如下: 数据查询类场景:内存中有全量的数据,可以直接从内存中取得: 数据写入类场景:如果配置的是同步持久化,写入内存的同时,也会写入磁盘,性能有所降低,但是由于Redi

写SQL语句的时候我们往往关注的是SQL的执行结果,但是是否真的关注了SQL的执行效率,是否注意了SQL的写法规范? 以下的干货分享是在实际开发过程中总结的,希望对大家有所帮助! 1. limit分页优化 当偏移量特别大时,limit效率会非常低. SELECT id FROM A LIMIT 1000,10 很快 SELECT id FROM A LIMIT 90000,10 很慢 方案一: select id from A order by id limit 90000,10; 复制代码 如

隔了很久没写东西了,主要是最近比较忙,更主要的是最近比较懒...... 其实这篇很早就想写了 工作和生活中经常可以看到一些程序猿,写代码的时候只关注代码的逻辑性,而不考虑运行效率 其实这对大多数程序猿来说都是没有问题的 不过作为一只有理想的CodeMonkey,我还是希望给大家分享一些性能优化心得 曾经在网上听过这样一句话 程序的可读性和性能是成反比的 我非常赞同这句话,所以对于那些极度影响阅读的性能优化我就不在这里赘述了 今天主要说的就是一些举手之劳即可完成的性能优化 减少重复代码 这是最基本

如今主流浏览器都在比拼JavaScript引擎的执行速度,但最终都会达到一个理论极限,即无限接近编译后程序执行速度. 这种情况下决定程序速度的另一个重要因素就是代码本身. 在这里我们会分门别类的介绍JavaScript性能优化的技巧,并提供相应的测试用例,供大家在自己使用的浏览器上验证, 同时会对特定的JavaScript背景知识做一定的介绍. 目录 变量查找优化 变量声明带上var 慎用全局变量 缓存重复使用的全局变量 避免使用with 核心语法优化 通过原型优化方法定义 避开闭包陷阱 避免使

WeTest 导读   本文作者从自身多年的Unity项目UI开发及优化的经验出发,从UGUI,CPU,GPU以及unity特有资源等几个维度,介绍了unity手游性能优化的一些方法.   在之前的文章<手游内存占用过高?如何快速定位手游内存问题>中提到,Mono内存和native内存是PSS内存主要的组成部分,mono内存更多的起到内存调用的功能,因此常常成为了开发人员优化内存的起点:而在游戏的其他的进程中,同样有很多因素影响着游戏的性能表现.本文将从UGUI的优化角度,介绍unity游戏性

Attribute是.NET平台上提供的一种元编程能力,可以通过标记的方式来修饰各种成员.无论是组件设计,语言之间互通,还是最普通的框架使 用,现在已经都离不开Attribute了.迫于Attribute的功能的重要性(Kent Beck认为NUnit比早期JUnit设计的好,一个主要方面便是利用了Attribute),Java语言也在5.0版本中引入了与 Attribute类似的Annotation概念.不过Attribute说到底也是一种反射操作,平时正常使用不会带来问题,但是密集的调用还是

 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均