引子你了解你们线上数据库的真实处理速度吗？请认真思考半分钟再回答。我先来回答一下：的确知道，因为我特别关注这块内容，咨询过DBA同学。其他朋友欢迎在评论区留言，大家一起探讨。为什么会突然提出这样一个问题呢，因为前几天看到一篇文章是讲电商系统中如何优化库存预占能力，文中提到

概述：通过对数组进行排序，代码更好地利用了缓存，从而提高了程序的性能。这种现象通常被称为"缓存友好"（cache-friendly）或"空间局部性"（spatiallocality）今天做一个数组数据计算时，发现一个效率问题，给大家分享一下一个数组排序和不排序时同样的逻辑处理速度是不一样的。排序后速度

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一、原始代码功能如下，包含两个request接口的调用,耗时情况约4秒importdatetimeimporttimeimportrequestsstart_time=datetime.datetime.now()print("开始时间:",start_time)url="http://192.168.37.8:7777/api/mytest2"data1=requests.post(url).textprint(da

可能影响数据包处理速度的内存问题和解决方案内存问题分类问题描述解决问题的思路和方案Cache一致性的问题如果2个数据结构属于同一个CacheLine,在2个核分别访问2个数据结构时，CPU将花费额外时间处理竞争和同步使所有数据结构按照CacheLine对齐假设数据结构是Cache

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第七章.书写性能测试计划书性能测试报告组成结构：项目概况（项目背景、测试目的、测试范围、指标术语定义、测试指标说明、测试责任人、测试时间）测试概要（测试场景、测

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   由于外围设备有很多个，因此就有必要按照顺序来调查。按照顺序调查多个外围设备的状态称为轮询。对几乎不产生中断的系统来说，轮询是比较合适的处理。不过，对计算机来