程序性能调优教程

火焰图是查找 Java 代码中的瓶颈和性能问题的绝佳工具。 分析性能的一种常用技术是 火焰图<

Ruff 格式（https://github.com/astral-sh/ruff）是用于格式化 python 文件的新工具，它在底层使用了 ruff linter 的部分内容，这就是它创建如此之快并提供出色

为了获得最佳性能，请尝试使用 Rust 或 Go。在这种使用情况下，它们的速度基本相当，它们都比 Java 快 4 倍，比 Python 快 6 倍。 如果要解析 JSON 文件： 在 Go 中，使用 fastjson 代替标准库的 enc

大多数现代软件都依赖于Unicode 标准。在内存中，Unicode 字符串使用 UTF-8 或 UTF-16 表示。UTF-8 格式是网络上事实

Rob Pike 的 5 条编程规则强调简单性和衡量性，而不是过早的优化： 规则 1：你无法判断程序会在哪里耗费时间。瓶颈出现在令人吃惊的地方，因此在证明瓶颈所在之前，不要试图猜测并尝试快速破解。 规则 2：

配置连接池是开发人员经常犯的错误。配置池时需要理解几个原则（对于某些人来说可能违反直觉）。 想象一下，您有一个网站，虽然可能不是 Facebook 规模的，但仍然经常有 10,000 个用户同时发出数据库请求，每秒处理约 20,000 笔交易。您的

并行垃圾收集器（Parallel GC）是 JVM 中引入的最古老的垃圾收集算法之一，旨在利用现代多核系统的处理能力。并行GC旨在通过利用多个线程并行执行垃圾收集来减少GC暂停的影响。 什么时候使用并行GC？如果您

随着 DoorDash 的微服务架构不断发展，服务间流量也在不断增长。每个团队管理自己的数据并通过 gRPC 服务公开访问权限，gRPC 服务是一个用于构建可扩展 API 的开源远程过程调用框架。 由于对下游服务的调用，大多数业务逻辑都是 I/O

场景：我们有一个记录器，它应该只记录特定级别的消息（例如，info和warn）error，但不记录低于它的消息（debug或trace）。在运行时的某个时刻，我们应该能够提高或降低阈值。 一个简单的实现将获取级别并在运行时检查它，无论我们是否允许记

研究 Go 中的优化技术，优化一些似乎不太高效的最佳实践，主要是关于切片slice和映射map的。 下面是我遇到的几个例子，作为开场白： 1、在每次迭代时重新分配切片/映射： <

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今年早些时候，英特尔发布了x86-simd-sort 作为使用 AVX-512 的超快排序库。

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