优化方案基于SwiftToolchain源码,本文不再探讨Toolchain相关基本概念及配置流程等,仅聚焦方案本身。背景随着混编落地的业务场景越来越多,越来越大,开发中出现的性能痛点开始显现,问题很明显集中在被Swift环境所依赖的OC仓的头文件改动上。因此基建架构把重点放在接口层依赖的性能分析
限流可以认为是一种降级,一般是根据后台的负载提前预估的一个阈值(也可以动态调整)。超过了这个值,就要进行一些旁路处理。根据业务形态,会有直接拒绝、延迟处理、保持等待、部分穿透、默认返回等响应方式。concurrent包中的信号量,由于使用简单,易于理解,被广泛应用。但是,你要是直接用了网
作者:互联网服务器团队-TangWenjian一、背景使用过Redis的同学应该都知道,它基于键值对(key-value)的内存数据库,所有数据存放在内存中,内存在Redis中扮演一个核心角色,所有的操作都是围绕它进行。我们在实际维护过程中经常会被问到如下问题,比如数据怎么存储在Redis里面能节约
前言有时候使用npm上的包,发现有bug,我们知道如何修改,但是别人可能一时半会没法更新,或者是我们特殊需求,别人不愿意修改,这时候我们只能自己动手丰衣足食。一般常用办法有两个: 下载别人代码到本地,放在src目录,修改后手动引入。 fork别人的代码到自己仓库,修改后,从自己仓
本周苹果获得了美国专利与商标局颁发的一项名为“电子设备保护机制”的新专利,这项机制可以检测出iPhone出现掉落的情况,然后利用振动电机调整手机重心,确保手机着地时屏幕向上。根据专利描述,这项机制会利用iPhone的处理能力、加速计以及陀螺仪识别出手机掉落事件,然后在电光火石之间计算出下降速度、撞击
一、前言Caffeine是一个高性能的Java缓存库,底层数据存储采用ConcurrentHashMap优点:因为Caffeine面向JDK8,在jdk8中ConcurrentHashMap增加了红黑树,在hash冲突严重时也能有良好的读性能。多线程环境中,不同的key可以并发写,相同的key会加锁
目录前言一.堆的介绍1.堆的本质2.堆的分类二.堆的实现(以小根堆为例)1.关于二叉树的两组重要结论:2.堆的物理存储结构框架(动态数组的简单构建)3.堆元素插入接口(以小根堆为例)堆尾元素向上调整的算法接口:4.堆元素插入接口测试5.堆元素插入接口建堆的时间复杂度分析(建堆时间复杂度)6.堆元素删