activeMq性能

Redis缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩(定义、产生原因、解决方案--代码示例)

前言Redis缓存作为高性能的数据访问层，在实际开发中经常面临三大经典问题：缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。
卜锦元·2025-07-04 00:35

抗辐照芯片在核电厂火灾探测器中的应用优势与性能解析

然而，核电厂存在高能辐射等复杂环境因素，这对火灾探测器中的芯片性能提出了极为严苛的要求。传统芯片在辐射环境下易出现性能退化、功能异常等问题，导致火灾探测器无法准确工作。
国科安芯·2025-07-04 00:04

音视频会议服务搭建(设计方案-两种集成方案对比)-03

层做信令业务，nodejs层来管理和mediasoup的底层交互，通过客户端去调用Go层；第二种方案是客户端直接调用nodejs层来跟mediasoup去交互；最终，当然不出意料的选择了项目复杂的构建方案，为性能去考虑
卜锦元·2025-07-04 00:04

pytorch小记（二十六）：全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`

详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积（1-D×1-D）2.二维矩阵乘法（2-D×2-D）3.批量矩阵乘法（≥3-D）4.向量与矩阵混合三、与`mm`、`bmm`的区别四、性能与数值稳定性五
·2025-07-04 00:33

【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布

使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。
·2025-07-04 00:32

深入解析React性能优化三剑客：React.memo、useMemo与useCallback

目录渲染机制基础React的渲染流程解析组件重渲染的根本原因性能优化的核心目标React.memo深度解析组件级缓存原理浅比较机制详解自定义比较函数实现useMemo核心技术值缓存机制剖析引用稳定性控制复杂计算场景实战
·2025-07-04 00:02

JDK 25 功能预览：Java 生态的重大升级

JDK25计划于2025年9月发布，作为长期支持版本（LTS），它将为Java生态带来多项重要的语言增强、性能优化、安全改进以及体验优化，以下是对JDK25主要预期功能的详细介绍。
深盾科技·2025-07-04 00:31

从 Vue 到 React：React.memo + useCallback 组合技

四、解决方案：useMemo/useCallback缓存引用五、Vue3中有类似的性能控制需求吗？
·2025-07-04 00:31

PCIe Crosslink

这种技术主要用于高性能计算（HPC）、FPGA加速、GPU直连等场景，以降低延迟并提高带宽利用率。1.PCIeCrossl
zly8865372·2025-07-04 00:31

Linux 系统管理：高效运维与性能优化

一、Linux系统管理基础（一）用户与权限管理用户和权限管理是Linux系统管理的基础。通过合理配置用户和权限，可以确保系统的安全性和稳定性。用户管理使用useradd、usermod和userdel命令管理用户账户。使用passwd命令设置用户密码。使用groups和gpasswd命令管理用户组。权限管理使用chmod命令设置文件和目录的权限。使用chown和chgrp命令更改文件和目录的所有者
代码老y·2025-07-04 00:30

NUMA 架构科普：双路 CPU 系统是如何构建的？

NUMA（Non-UniformMemoryAccess，非一致性内存访问）是一种用于多处理器系统的内存架构设计，主要应用于服务器、工作站和高性能计算（HPC）领域。
·2025-07-04 00:00

冒泡排序的基本思想、基本操作、代码实现以及性能分析总结

冒泡排序1，基本思想将待排序的元素进行两两比较，如果存在逆序，就对其进行交换操作，直到所有的元素的顺序都排好。2，基本操作对于待排序序列中的n个元素，第i趟冒泡排序从1到n-i+1依次比较相邻两个记录的大小，如果存在逆序关系，就交换；最后在这从1到n-i+1个元素中，最大（我们默认排序结果为从小到大）的元素被交换到第n-i+1的位置。可以看出，在第i趟排序时前n-i+1个元素是处于无序状态，第n-
第1缕阳光·2025-07-04 00:30

[学习]M-QAM的数学原理与调制解调原理详解（仿真示例）

文章目录M-QAM的数学原理与调制解调原理详解一、数学原理二、调制原理三、解调原理四、实现要点五、16QAM的Python仿真实现5.1完整仿真代码5.2关键代码解析5.3仿真结果分析六、性能优化方向七
·2025-07-04 00:29

Web 服务器架构选择深度解析

在Web服务与API设计中，服务器架构的选择直接决定系统的可扩展性、维护成本与性能上限。
·2025-07-03 23:45

为什么YashanDB数据库是大数据处理的理想选择？

YashanDB作为一款高性能数据库，以其独特的架构设计与一系列优秀的功能，成为大数据处理的理想选择。高度可扩展的部署架构YashanDB支持多种部署形态，包括单机部署、分布式集群
·2025-07-03 23:45

为什么YashanDB适合中小企业？成本效益分析

然而，许多企业在选择合适的数据库时，面临着如何在性能与成本之间取得平衡的挑战。选择一个高效、经济的数据库系统至关重要，这不仅关系到数据的存储和查询效率，还影响到企业长远的经营成本与风险应对能力。
·2025-07-03 23:44

什么是YashanDB？深入解析企业级数据库解决方案

在现代企业数据管理中，数据库技术面临着多个挑战，包括性能瓶颈、数据一致性以及高可用性等问题。随着数据量的激增和应用需求的多样化，传统数据库架构逐渐显示出其局限性。
·2025-07-03 23:44

YashanDB的事务处理特性

在此背景下，YashanDB作为一款具备高性能、高可用性特性的数据库，提供了先进的事务处理特性来应对这一挑战。本文旨在深入探讨YashanDB的事务处理特性，帮助读者理解其设计原理和优势。
·2025-07-03 23:44

企业在选择YashanDB数据库时应关注哪些关键指标？

在众多数据库管理系统中，YashanDB凭借其高性能、高可用性及丰富的功能特性吸引了诸多企业的关注。
·2025-07-03 23:43

企业如何有效评估YashanDB的实施效果

随着数据不断增长和业务需求的变化，企业在数据库系统的选择和实施上面临诸多挑战，例如性能瓶颈、数据一致性等问题。
·2025-07-03 23:13

企业为什么选择YashanDB数据库？七大核心优势解析

在快速发展的信息化时代，企业在选择数据库时面临许多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性、可扩展性和高可用性等。随着数据量的不断增长，传统数据库难以满足日益增长的需求，企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。
·2025-07-03 23:13

企业如何选择合适的YashanDB数据库部署策略

在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着多种数据库技术选择，如何满足对性能、可用性和扩展性的高要求成为了一项重要挑战。
·2025-07-03 23:12

企业如何构建基于YashanDB的数据分析系统

一个重要的性能瓶颈在于数据库的查询速度和存储结构的设计。尤其在处理海量数据时，如何在保证数据查询性能的同时确保数据的准确性和完整性，这问题显得尤为重要。
·2025-07-03 23:41

YashanDB数据库安装流程和配置指南

在现代数据库技术中，企业面临着诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性问题、数据安全性等。YashanDB作为一款新兴数据库，凭借其高性能、高可用性和灵活的配置选项，为企业提供了可靠的数据管理解决方案。
·2025-07-03 23:11

从用户需求出发设计YashanDB数据库的架构

在现代应用中，性能和可扩展性是数据库设计中至关重要的指标。随着数据量的增加，如何在保持高性能的前提下支持复杂的查询需求，已经成为数据库产业面临的一大难题。
·2025-07-03 23:10

了解YashanDB的索引机制，提升查询效率

查询速度过慢直接影响了应用程序性能和用户体验。尤其在数据量激增的情况下，未能及时优化查询策略，将导致系统性能逐渐下降。索引机制作为关系型数据库查询优化的基石，显著提升了数据检索速度、减少了I/O开销。
·2025-07-03 23:10

从入门到精通：YashanDB数据库学习指南

在现代的数据库技术领域，性能瓶颈和数据一致性问题是开发人员和数据库管理员（DBA）面临的重要挑战。随着数据量的激增和对实时分析的需求上升，如何有效管理和利用数据库显得尤为重要。
·2025-07-03 23:10

10倍速开发！飞算JavaAI实战：5分钟生成SpringCloud完整工程

颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1：定义服务架构（YAML配置）步骤2：执行AI生成命令（Python驱动）步骤3：验证生成结果（终端操作）三、双流程图解析横向对比：传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五
LCG元·2025-07-03 23:57

微服务介绍

后期瓶颈显著：可伸缩性差：用户量和流量激增时，单服务器性能成为瓶颈。单纯通过集群（复制整个应用）缓解，资源利用率不高且成本增加。复杂性高、耦合紧：业务膨胀导致代码库庞大臃肿，模块间高度耦合。
·2025-07-03 23:27

大规模分布式数据库读写分离架构：一致性、可用性与性能的权衡实践

数据库架构的核心三角2原创架构设计2.1读写分离系统架构2.2读写核心流程3企业级实现代码3.1Python路由服务核心代码3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析
·2025-07-03 23:55

G DOM 操作.js

操作的初体验认识元素获取二、DOM操作的进阶元素内容的修改三、DOM操作的高阶元素样式的动态变化四、DOM操作的巅峰元素的添加、删除与事件处理五、DOM操作的奥秘元素遍历与家族关系六、DOM操作的终极挑战性能优化与复杂交互总结一
·2025-07-03 22:23

基于Vue.js的图书管理系统前端界面设计的javascript逻辑部分

部分以及整个系统的完整代码可以查看我的文章：基于Vue.js的图书管理系统前端界面设计-CSDN博客一、Vue3简介Vue3是渐进式JavaScript框架Vue.js的第三个主要版本，它延续了Vue易于上手、灵活性高和高效的特点，并在性能
·2025-07-03 22:53

C++协程的高性能并发编程的技巧指南

一、理解C++协程基础协程是一种比线程更轻量级的执行单元，它允许函数在执行过程中暂停和恢复，而不需要像线程那样进行复杂的上下文切换。在C++中，协程通过co_await、co_yield和co_return三个关键字实现。co_await用于等待某个异步操作完成，当操作未完成时，协程会暂停执行，释放CPU资源，直到操作完成后再恢复执行。co_yield则常用于生成器模式，在迭代过程中暂停并返回中间
广州山泉婚姻·2025-07-03 22:23

双核架构 + 超强性能，AMD Venice成新一代服务器CPU“核“武器！

随着数据中心算力需求向"核海战术"演进，“AMDAdvancingAI2025”大会上披露第六代EPYC9006"Venice"处理器架构细节，揭示了x86服务器CPU的下一个技术奇点。这款基于Zen6微架构的旗舰产品首次实现256核Zen6c高密度核心配置，结合台积电2nm工艺与先进封装技术，正以"算力密度革命"回应英特尔DiamondRapids等竞品的挑战。以下从架构创新、技术实现与市场影响
古猫先生·2025-07-03 22:52

谷歌正式推出 Gemini 2.5 系列模型，使 AI 推理性能提升30%。

谷歌于2025年6月正式推出‌Gemini2.5系列模型‌，核心聚焦推理效率与多模态能力升级，具体要点解读如下：‌一、三大模型定位与技术亮点‌‌Gemini2.5Pro‌‌角色定位‌：主攻复杂推理与多模态分析（“思考型模型”），在数学、编码任务中刷新LMArena榜单记录。‌上下文能力‌：支持100万token输入（计划扩展至200万），可解析代码库、大型数据集及混合媒体内容。‌应用场景‌：需深度
我的学校你进不来·2025-07-03 22:48

GtkSharp跨平台WinForm实现

GtkSharp串口通讯实现跨平台部署配置Linux系统配置macOS系统配置相关学习资源GTK#跨平台开发跨平台.NET开发Linux开发环境macOS开发环境跨平台UI框架对比容器化部署开源项目参考性能优化与调试跨平台架构设计基于
·2025-07-03 22:48

.NET MAUI跨平台串口通讯方案

项目架构设计平台特定实现接口定义Windows平台实现Android平台实现MAUI主界面实现依赖注入配置相关学习资源.NETMAUI开发移动端开发平台特定实现依赖注入与架构移动应用发布跨平台开发最佳实践性能优化测试与调试开源项目参考
冰茶_·2025-07-03 21:46

Rust与Locust集成实战

Rust与Locust集成实例Rust与Locust的集成通常涉及使用Rust编写高性能的负载测试逻辑，并通过Locust框架进行分布式测试和结果分析，实际应用场景的示例。
KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:15

基于Rust编写数独、deepseek调用、Mis系统

Rust是开发人员最流行的语言之一，因为它具有开源、快速、可靠和高性能的特点。在Rust中构建新的API时，重要的是要考虑Web框架对前端和后端开发的优缺点。
KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:15

SOFA RPC SPI机制原理

SOFARPC（ScalableOpenFinancialArchitectureRemoteProcedureCall）是一个高可扩展性、高性能、生产级的JavaRPC框架。
Jooou·2025-07-03 21:44

软件测试面试怎么提升通过率？

比"负责测试"强10倍技术组合：列出"Selenium+Python+Jenkins"这种工具链项目亮点：每个项目用1个具体成果，如"自动化覆盖率达70%"面试篇-5个必杀技测试思维：回答时按"功能-性能
·2025-07-03 21:43

【架构基础】系统性能基础知识

一、系统性能概述在当今数字化时代，各类系统（如计算机系统、网络系统、软件应用系统等，以下统称系统）的性能优劣直接影响着用户体验、业务效率以及企业的竞争力。
Programmer Liu·2025-07-03 21:41

linux 分区 4k对齐,分区4K对齐那些事，你想知道的都在这里

在对磁盘进行分区时，有一个很重要的注意事项，就是要将分区对齐，不对齐可能会造成磁盘性能的下降。尤其是固态硬盘SSD，基本上都要求4K对齐。磁盘读写速度慢还找不到原因？可能就是4K对齐的锅。
·2025-07-03 20:10

python 优化IO和并发提高性能

一、任务量与执行效率的关系任务量和效率成反比：任务量越大，程序整体耗时越长，执行效率越低。程序执行效率=完成单位任务所需的时间。任务多、耗时长，效率自然低。二、如何提高程序执行效率？减少任务量只做必要的工作，减少无用或重复的任务。例如：数据预处理、过滤无效请求、合并重复操作等。提高并发量让多个任务“同时”进行（并发/并行），充分利用CPU和IO资源。例如：多线程/多进程/协程/异步IO等。减少单个
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)·2025-07-03 20:07

Linux SSD 4k对齐

简介：固态硬盘（SSD）在现代计算机中扮演关键角色，4K对齐是优化SSD性能和延长其寿命的重要步骤。本文介绍了4K对齐的概念、重要性、检查方法及对齐工具的使用。
frank0060071·2025-07-03 20:36

Python爬虫实战：研究pycurl库相关技术

1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长，传统爬虫框架在处理大规模数据采集任务时面临性能瓶颈。特别是在需要处理大量并发请求、高频率数据更新的场景下，提升爬虫的效率和稳定性成为关键挑战。
ylfhpy·2025-07-03 20:35

JavaScript性能优化实战：表格控件高效开发指南

SpreadJS作为一款高性能的纯前端电子表格控件，能够完美兼容Excel文件格式，支持百万级数据量和复杂公式计算。然而随着数据规模的增长和业务逻辑的复杂化，性能优化成为开发者必须面对的挑战。
·2025-07-03 19:37

【Java面试】RocketMQ的设计原理

一、核心架构设计原因NameServer轻量级无状态问题：传统注册中心（如ZooKeeper）强一致性（CP）设计复杂，且在高并发场景下性能瓶颈明显。
用心分享技术·2025-07-03 19:57

【ARM】解决ArmDS的工程没有生成Map文件的问题

Map文件不仅记录了程序中各个段（sections）的内存分布情况，还提供了符号地址、函数调用关系等关键信息，对优化代码性能、排查问题具有不可替代的作用。
亿道电子Emdoor·2025-07-03 18:19

Disruptor 介绍

Disruptor是由LMAX(一个金融交易平台)开发的一种高性能、低延迟的消息队列框架。它专为高吞吐量、低延迟的并发处理设计，能够极大地提升事件驱动架构的性能。
三石成山·2025-07-03 17:46
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