性能优化 | 易学教程

对React性能优化的研究-----------------引用

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React开发人员敦促你在编写组件时使用一种称为JSX的语法，混合了HTML和JavaScript。但浏览器对JSX及其语法毫无头绪，浏览器只能理解纯碎的JavaScript，所以JSX必须转换成JavaScript。这里是一个div的JSX代码，它有一个class name和一些内容： React.createElement('div',{className:'cn'},'Content!'); type 。对于HTML标签，它将是一个带有标签名称的字符串。 attributes ）的对象。如果没有，它也可以是空的对象。 children ）。元素中的文本也算作一个child，是个字符串’Content！’ 作为函数调用的第三个参数放置。我们的函数现在有五个参数： <br/> ），所以它也会被描述为一个函数调用（ React.createElement('br') ）。 String React.createElement 。 false, null, undefined, true React.createElement 方法的 <table> 元素， rows 则作为children传进table。无论什么时候，我们这样去声明一个组件时： <Table rows={rows} /> 从浏览器的角度来看，我们是这么写的： React.createElement

webpack 性能优化在进行项目打包的时候，当使用babel-loader进行js兼容时，不需要将node_modules模块下的所有js文件进行打包。

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module:{ rules:[ //规则 { //.js文件或者.jsx文件处理 test:/\.(js|jsx)/, loader:"babel-loader", exclude:path.join(__dirname,"../node_modules") //排除 node_modules中的内容 }, { //图片处理 test:/\.(jpg|gif|png|svg)$/, //正则， exclude:path.join(__dirname,"../node_modules"), //排除 node_modules中的内容 use:{ loader:"url-loader", options:{ limit:2048, name:"img/[name].[hash:8].[ext]" } } }, { // test:/\.(eot|svg|ttf|woff|woff2)$/, exclude:path.join(__dirname,"../node_modules"), //排除 node_modules中的内容 use:{ loader:"url-loader", options:{ name:"iconfont/[name]:[hash:8].[ext]" } } } ] } 　　来源：博客园作者：野马yuanjili 链接：https://www

天猫Android性能优化1―AndroidStudio内置的Traceview视图

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Traceview是分析Android性能不可或缺的利器。目前一般是用DDMS或者ADT里面的traceview工具来查看的。哪怕是 AndroidStudio官网也是如此推荐。一个偶然的机会，发现AndroidStudio本身可以查看Traceview文件，而且更直观。它分成三部分：顶部工具栏，中间的“Flamechart”显示执行过程及调用堆栈，底部的表格显示该线程中各个函数的执行时间与调用次数。 Thread: 选择你要查看哪个线程的执行情况，默认是主线程的。 x-axis: Wall Clock Time就是Real Time，该函数开始执行和结束执行之间的时间差。Thread Time就是CPU Time，真实消耗CPU的时间。 Color by inclusive time: 在中间的Flamechart中，默认是根据exclusive time着色的。如果根据inclusive time着色，函数执行时间越长，颜色越深，所以顶层的函数颜色是最深的。 Zoom fit：缩放用的，用鼠标滚轮也能实现。 Find：查找某个函数。横向表示时间线上函数的执行情况，长度越长，表示函数的执行时间越长。纵向表示调用堆栈。以上图为例。第一行只有一个main()函数，它是函数调用堆栈的root，我们的trace一直在main()函数的执行时间内

【web性能优化】当用户输入网址后发生了什么？

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简单叙述这个过程可以大致分为两个部分：网络通信和页面渲染。一、网络通信 1. 在浏览器中输入url www.baidu.com 。其中http为协议， www.baidu.com 为网络地址，及指出需要的资源在那台计算机上。一般网络地址可以为域名或IP地址，此处为域名。使用域名是为了方便记忆，但是为了让计算机理解这个地址还需要把它解析为IP地址。 2.应用层DNS解析域名 3.应用层客户端发送HTTP请求 HTTP请求包括请求报头和请求主体两个部分，其中请求报头包含了至关重要的信息，包括请求的方法（GET / POST）、目标url、遵循的协议（http / https / ftp…），返回的信息是否需要缓存，以及客户端是否发送cookie等。 4.传输层TCP传输报文 5.网络层IP协议查询MAC地址 6.数据到达数据链路层 7.服务器接收数据 8.服务器响应请求 9. 服务器返回相应文件二、页面渲染相关资料： h ttps://www.baidu.com/link?url=ZlcnE6G65VSdZarKmCt6P3-la8WRA93PRTLX_VTjwOs8hNb11RPGn8mlCdvZL40B2uMQ5WWlTld32DaJYQI9vK&wd=&eqid=e3a54d6400c3b68f000000035d65639b 来源：博客园作者： smile转角链接

js 性能优化 - web worker

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当在 HTML 页面中执行脚本时，页面的状态是不可响应的，直到脚本已完成。 web worker 是运行在后台的 JavaScript，独立于其他脚本，不会影响页面的性能。您可以继续做任何愿意做的事情：点击、选取内容等等，而此时 web worker 在后台运行。细节：所有主流浏览器均支持 web worker，除了 Internet Explorer。（包括 edge ）由于 web worker 位于外部文件中，它们无法访问下例 JavaScript 对象： window 对象 document 对象 parent 对象过程： w=new Worker("demo_workers.js"); - postMessage() （event.data） - w.terminate(); <!DOCTYPE html> <html> <body> <p>Count numbers: <output id="result"></output></p> <button onclick="startWorker()">Start Worker</button> <button onclick="stopWorker()">Stop Worker</button> <br /><br /> <script> var w; function startWorker() { if

JVM性能优化

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内存溢出内存溢出的原因：程序在申请内存时，没有足够的内存空间栈溢出 StackOverflowError OutOfMemoryError 堆溢出 OutOfMemoryError 直接内存 JVM 方法区溢出 Class CGLIb JSP(JSP Java ), OSGi ( ) 内存泄漏程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间。 ArrayList IO 1. 2. null Java 解决方法：( ) Hash 在集合中，如果修改了对象中的那些参与计算哈希值的字段，会导致无法从集合中单独删除当前对象，造成内存泄露相同与不同：：；内存泄漏：该释放的对象没有释放，多见于自己使用容器保存元素的情况下。如何避免：内存溢出：检查代码以及设置足够的空间内存泄漏：一定是代码有问题往往很多情况下，内存溢出往往是内存泄漏造成的。 MAT 浅堆和深堆 : Shallow Heap 32 4 int 4 long 8 8 GC 直接或间接访问到的所有对象的集合。通俗地说，就是指仅被对象所持有的对象的集合。深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 A C D B E A A A C D ( ) A A+C+D E B A incoming outgoing JDK 命令行工具 jps JPS 进程 -m: . hello -l: package jar . -v

性能优化(一)APP 启动优化（不敢说秒开，但是最终优化完真不到 1s）

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简介性能优化的目的不是为了优化而优化，而且为了以后不再优化, 给自己统一一个标准。这里也许会有人问 APP 启动还需要优化吗？启动又不是我们自己写的代码，难道 Google 工程师会犯这么低级的错吗？其实这还真不是 Google 的错，应该说是给我们开发者留了一个坑吧。应该有的同学知道是怎么一回事儿了，当我们在系统桌面任意点击一个 APP 是不是会发现启动的时候有一瞬间有白屏出现(以前老版本是黑屏) 那么我们怎么来优化这个黑白屏的问题勒，现在我们先来了解一下 Android 手机重开机到启动 APP 的过程吧。 APP 启动流程这里会设计到 Android 系统源码的知识，但并不会深入解析源码，我们只是了解一个过程，因为太深入我自己也懵。系统的启动我在这里大致分为了 6 个步骤，下面以流程图为准启动步骤首先拿到一部 Android 系统的手机打开电源，引导芯片代码加载引导程序 BootLoader 到 RAM 中去执行。 BootLoader 把操作系统拉起来。 Linux 内核启动开始系统设置，找到一个 init.rc 文件启动初始化进程。 init 进程初始化和启动属性服务，之后开启 Zygote 进程。 Zygote 开始创建 JVM 并注册 JNI 方法，开启 SystemServer。启动 Binder 线程池和 SystemServiceManager

Android性能优化---基础知识

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进程的地址空间为0到4GB，示意图如下： Stack空间（进栈和出栈）由操作系统控制，其中主要存储函数地址、函数参数、局部变量等等，所以Stack空间不需要很大，一般为几MB大小。 Heap空间的使用由程序员控制，程序员可以使用malloc、new、free、delete等函数调用来操作这片地址空间。Heap为程序完成各种复杂任务提供内存空间，所以空间比较大，一般为几百MB到几GB。 Android中的进程：（1） native进程：采用C/C++实现，不包含dalvik实例的linux进程，/system/bin/目录下面的程序文件运行后都是以native进程形式存在的。/system/bin/surfaceflinger、/system/bin/rild、procrank等就是native进程。（2） java进程：实例化了dalvik虚拟机实例的linux进程，进程的入口main函数为java函数。dalvik虚拟机实例的宿主进程是fork()系统调用创建的linux进程，所以每一个android上的java进程实际上就是一个linux进程，只是进程中多了一个dalvik虚拟机实例。因此，java进程的内存分配比native进程复杂。如图3，Android系统中的应用程序基本都是java进程，如Launcher、InCallUI、Contact、SystemUI等等。

网站性能优化实战——从12.67s到1.06s的故事

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本文转载于: 猿2048 网站➱ https://www.mk2048.com/blog/blog.php?id=ha00i0j20j 网站性能监测与优化策略 0.引言作为互联网项目，最重要的便是用户体验。在举国“互联网+”的热潮中，用户至上也已经被大多数企业所接收，特别是在如今移动端快速发展的时代，我们的网页不仅只是呈现在用户的PC浏览器里，更多的时候，用户是通过移动产品浏览我们的网页。加之有越来越多的开发者投入到Web APP和Hybrid APP的开发队伍中，性能，又再一次成为了被程序员们重点关注的话题。我曾经看到过这样一句话：一个网站的体验，决定了用户是否愿意去了解网站的功能；而网站的功能，决定了用户是否会一票否决网站的体验。这是改版自网络上的一句流行语，但却把网站性能这件事说的十分透彻，特别是在网站这样的项目中，如果一个用户需要超过5s才能看见页面，他会毫不犹豫地关闭它。性能优化，作为工程师界的“上乘武功”，是我们在开发中老生常谈的话题，也是一名开发者从入门向资深进阶的必经阶段，虽然我们看到过很多的标准、军规，但在真正实践中，却常常力不从心，不知道落下了什么，不知道性能是否还有进一步优化的空间。对于网站的性能，在行业内有很多既定的指标，但就以我们Front-Enders而言，应该更加关注以下指标：白屏时间、首屏时间、整页时间、DNS时间、CPU占用率

KVM总结-KVM性能优化之CPU优化

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任何平台根据场景的不同，都有相应的优化。不一样的硬件环境、网络环境，同样的一个平台，它跑出的效果也肯定不一样。就好比一辆法拉利，在高速公路里跑跟乡村街道跑，速度和激情肯定不同… 所以，我们做运维工作，也是如此。首先你得充分了解你所用的软件平台，然后根据你现有的生产环境去充分的测试，最后得出结果，做最优的调整。 KVM也是一样，首先要做的是充分的了解它，看看有哪些参数和设置我们可以做出调整，最终应用以求发挥最高的性能。那么KVM的性能调优，我们可以从四个方面入手 ―― CPU、内存、磁盘IO、网络。 CPU这块我们是针对NUMA这块的调优，那么什么是NUMA呢？NUMA是英文 Non Uniform Memory Access Architecture 的缩写，意思就是非统一内存访问，它是一种解决多CPU共同工作的解决方案。我们知道现在的服务器配置都比较高了，CPU很多都是多路多核的，而且CPU是需要跟存储器进行数据交互的，以往的年代，那时候的CPU运算速率不高，而且都是单CPU模式，那么存储器里的数据要放到CPU里进行运算这是完完全全跟得上的。但是现在的CPU运算速度大大增强了，而且都是多CPU模式，于是就出现了不平衡，那就是存储器里的数据完全不够让CPU消化，并且还会出现多个CPU抢食存储器的情况… 这种情况下CPU就表现得非常的饥渴… 数据不够享用，而且存储器还不够分配。

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