Redis的key和value大小限制        今天研究了下将java bean序列化到redis中存储起来,突然脑袋灵光一闪,对象大小会不会超过redis限制?不管怎么着,还是搞清楚一下比较好,所以就去问了下百度,果然没多少人关心这个问题,没找到比较合适的答案,所以决定还是去官网找吧.找到两句比较关键的话,截图如下.     结论        redis的key和string类型value限制均为512MB.

mysql查询语句in和exists二者的区别和性能影响 还记得一次面试中被人问到in 和 exists的区别,当然只是草草做答,现在来做下分析. mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接,而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都认为exists比in语句的效率要高,这种说法其实是不准确的.这个是要区分环境的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大. 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子

在排查公司项目业务逻辑的时候,见到了陌生的字眼,如下图 顺着关键字BLOB搜索,原来是Mysql存储的一种类型,从很多文章下了解到如下信息 了解 MySQL中,BLOB字段用于存储二进制数据,是一个可以存储大量数据的容器,它能容纳不同大小的数据. MySQL的四种BLOB类型 类型                     大小(单位:字节) TinyBlob                   最大 255 Blob                         最大 65K MediumBl

作者:张华  发表于:2016-04-05版权声明:可以任意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明 ( http://blog.csdn.net/quqi99 ) IP层叫分片,TCP/UDP层叫分段.网卡能做的事(TCP/UDP组包校验和分段,IP添加包头校验与分片)尽量往网卡做,网卡不能做的也尽量迟后分片(发送)或提前合并片(接收)来减少在网络栈中传输和处理的包数目,从而减少数据传输和上下文切换所需要的CPU计算时间. 发数据 TSO(TCP分段,TCP Seg

Font Size对ugui text的性能影响非常大. <Cube Duck Run>在itouch5上测试是很流畅的,但是在iphone5上测试,在game over后显示历史最高分时却总会卡好几秒,导致游戏体验极差.使用屏蔽法查了两天终于找到了问题的原因,原来显示历史最高分的text的font size设成了150.其实本来font size为50就够了,但是由于text的父节点上有个0.3倍的缩放,所以导致text的font size设成150其大小在屏幕上看起来才会适,当初编辑界面的

以下主要是对MySQL 性能影响关系紧密的五大配置参数的介绍. 一.      连接 连接通常来自Web 服务器,下面列出了一些与连接有关的参数,以及该如何设置它们. (一).             max_connections 这是Web服务器允许的最大连接数,记住每个连接都要使用会话内存(关于会话内存,文章后面有涉及). 1.       查看max_connections参数的值 SQL>show variables like "max_connections"; 2.

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是恩智浦i.MXRT1170上Cortex-M7内核的FlexRAM ECC功能. ECC是"Error Correcting Code"的简写,ECC能够实现错误检查和纠正,含有ECC功能的内存一般称为ECC内存,使用了ECC内存的系统在稳定性和可靠性上得到很大提升.相比前几代不带ECC的i.MXRT10xx型号,新一代i.MXRT1170在ECC上做了全面武装,从eFuse到FlexRAM,从OCRAM到外部存储空间全都

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是恩智浦i.MXRT1170上Cortex-M4内核的L-MEM ECC功能. 本篇是 <简析i.MXRT1170 Cortex-M7 FlexRAM ECC功能特点.开启步骤.性能影响> 的姊妹篇,我们知道i.MXRT1170是双核MCU,主核Cortex-M7的TCM ECC由FlexRAM模块负责,那么从核Cortex-M4的TCM有没有ECC呢?如果有的话,是由哪个模块负责的呢?本篇给你解答. 老规矩先来看一下Cortex-

本文分享自华为云社区<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)大Key操作的影响>,作者: 高斯 Redis 官方博客. 在前一篇文章<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现> 中,我们使用多线程压测工具 memtier_benchmark 对华为 GaussDB(for Redis)和原生 Redis 进行了对比压测,发现原生 Redis 容易出现 OOM 故障,且扩容操作会很慢,给运维带来很大压力.反观华为 GaussDB(for Redis)

做个实验,想了解SQLite3索引对整数排序的性能影响. 用这个测试表,考查绿色那列: id name date 自增型主键 字符串型,随机生成 整数型 随机生成,范围0到54354354 1 bMzLiLzx2fBLUfBfFj29 43232244 2 ofFzjPmQ5Pj82mHLm7yI 18243324 3 ... ... 分别测试以下两种情况: date列有索引 date列无索引 各插入100万条随机数据,然后执行10次这条SQL查询语句: SELECT * FROM test_t

Salesforce select字段的多少对性能影响巨大,第1个是select 144个字段,第2个是select 5个字段, 性能相差了7倍 "select Id,IsDeleted,MasterRecordId,AccountId,IsPersonAccount,LastName,FirstName,Salutation,Name,RecordTypeId,OtherStreet,OtherCity,OtherState,OtherPostalCode,OtherCountry,Other

 numa对MySQL多实例性能影响,通过对numa将MySQL绑定在不同的CPU节点上,并且采用绑定的内存分配策略,强制在本节点内分配内存.具体测试如下:1.关闭numa(numa= interleave),MySQL单实例:开启numa(numa=default),MySQL单实例,进行性能测试,比较测试结果.2.numa隔离MySQL两个实例,instance1绑定到0,instance2绑定到1:无numa隔离的MySQL两个实例,进行性能测试,比较测试结果.3.numa隔离MySQL四

ToList<>()所带来的性能影响  前几天优化师弟写的代码,有一个地方给我留下很深刻的印象,就是我发现他总是将PLINQ的结果ToList<>(),然后再返回给主程序,对于这一点我十分不解,于是去问他是什么原因,得到的答案很幽默:因为习惯.    有时候对于方法的不甚了解加上“习惯”,往往是程序性能和稳定性终结者,就拿这个Case来说吧,原始代码如下: var query = from cr in LCRNormal.AsParallel()                  

何谓异常 很多人在讨论异常的时候很模糊,仿佛所谓异常就是try{}catch{},异常就是Exception,非常的片面,所以导致异常影响性能,XXXX……等很多奇怪的言论,所以在此我意在对异常正名.以下,我将异常这个很宽泛,容易被曲解的词进行严格的划分. 异常机制 所谓异常机制也就是指的语言平台支持异常这种错误处理模式的机制,比如c#里的Exception对象,try{}catch{}finally{}结构,throw抛出异常的语句,等等,均为c#语言里对异常机制的实现. 异常机制是随着语言而

Oracle的任何一个新版本,总是会带来大量引人瞩目的新特性,但是往往在这些新特性引入之初,首先引起的是一些麻烦,因为对于新技术的不了解.因为对于旧环境的不适应,从Oracle产品到技术服务运维,总是要走过一个磨合的长期过程. 请注意:我们并不推荐大家盲目的关闭和摒弃Oracle的新特性,我们建议大家在遇到问题时,做出适合自己的调整. 就此盘点一下 Oracle 11g 中,那些新特性带来的新烦恼,如果有用户准备或者刚刚踏入这个新版本,则可以作为借鉴. 1 Adaptive direct pat

上一篇文章中Aicken为大家介绍了.Net平台的垃圾回收机制.即时编译机制与其对性能的影响,这一篇中将继续为大家介绍.Net平台的异常捕获机制与字符串驻留机制. 三．关于异常捕获机制 虽然我们已经很辛苦了,但是仍然有很多原因使代码运行失败,如引用null引用.索引越界.内存溢出.类型转换失败等等.这就需要我们的代码有足够的容错能力,在代码运行失败时,及时.主动的处理这些异常. ● 机制分析 .Net 中基本的异常捕获与处理机制是由try…catch…finally块来完成的,它们分别完成了异常

上一篇文章中Aicken为大家介绍了.Net平台的垃圾回收机制与其对性能的影响,这一篇中将继续为大家介绍.Net平台的另一批黑马—JIT.   有关JIT的机制分析   ● 机制分析   以C#为例,在C#代码运行前,一般会经过两次编译,第一阶段是C#代码向MSIL的编译,第二阶段是IL向本地代码的编译.第一阶段的编译成果是生成托管模块,第二阶段的编译成果是生成本地代码以供运行,从这里各位同学可以看出,第一阶段生成的MSIL是不能直接运行的.必须指出的是JIT在第一次编译IL后,会修改对应方法相

转眼间<.Net Discovery>系列文章已经推出1年了,本文为该系列的第10-13篇文章,在本文中将对以前所讲的.Net平台知识做一个小小的总结与机制分析,引出并重点介绍这些机制对程序性能的影响与改进建议.    本文将分为四部分,分别讲述了:垃圾回收机制.即时编译机制.异常处理机制.字符串驻驻留机制的原理与性能改进建议.<.Net Discovery>系列的每篇文章撰写耗时都在2天以上,转载时麻烦著名作者Aicken(李鸣),并且未经作者同意,禁止一切商业用途!    一.

Django支持使用Memcached和Redis这两种流行的内存型数据库作为缓存系统.我们今天来看Memcached和Redis的区别和性能对比. redis和memcached的区别 1.Redis和Memcache都是将数据存放在内存中,都是内存数据库.不过memcache还可用于缓存其他东西,例如图片.视频等等: 2.Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储: 3.虚拟内存--Redis当物理内存用完时,可以将一些很久没用到的val

一.前言 在.net 社区中曾经听到过很多关于大量抛异常会影响性能这样的结论,心中一直就存在各种疑问.项目中使用自定义异常来处理业务很爽,但是又担心大量抛业务异常存在性能问题. 查阅了各种文档,微软官方对性能优化这一块也不建议使用过多的异常,故我心中冒出疑问. 疑问一:项目中大量抛出业务异常对性能是否会受到影响? 二.求证 2.1 使用.net 6 建立了一个简单的web api 项目 新增两个压测接口 api接口代码如下 /// <summary> /// 正常返回数据接口1 /// <

Redis我们一般是用作缓存,扛并发:或者用于某些特定的业务场景,比如前面说到redis各种数据类型的使用场景以及redis的哨兵和集群模式. 这里主要整理了下redis用作缓存,存在的一些问题,以及改善方案. 简单的流程就像这个样子,一般请先到缓存区获取,如果缓存没有再到后端的数据库去查询. 1.缓存穿透 缓存穿透是指,是指查询一个根本不存在数据,这样缓存层里面没有,就会去访问后面的存储层了.如果有大量的这种恶意请求过来,都打向后面的存储层.显然我们的存储层是扛不住这样的压力.这样缓存就失去了