1.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
2.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
3.Matrix卡顿优化之IdleHandlerLagTracer源码分析
4.petite-vue源码剖析-优化手段template详解
5.简述代码优化的系统常用措施和优化的三个层次
6.功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升10倍
Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、优化源码降低内存消耗。系统在讲解每个优化案例时,优化源码将附上部分Lua虚拟机源代码实现,系统帮助您理解背后的优化源码江湖仙缘源码原理。 我们将对优化的系统评级进行标注:0星至3星,推荐评级越高,优化源码优化效果越明显。系统优化分为以下类别:CPU优化、优化源码内存优化、系统堆栈优化等。优化源码 测试设备:个人MacBookPro,系统配置为4核2.2GHz i7处理器。优化源码使用Lua自带的系统os.clock()函数进行时间测量,以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异,测试通常循环执行多次并累计总消耗。 下面是推荐程度从高到低的优化方法: 3星优化:全类型通用CPU优化:高频访问的对象应先赋值给local变量。示例:用循环模拟高频访问,每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度:极力推荐。
String类型优化:使用table.concat函数拼接字符串。示例:循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度:极力推荐。
Table类型优化:Table构造时完成数据初始化。示例:创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度:极力推荐。
Function类型优化:使用尾调用避免堆栈溢出。示例:递归求和函数。推荐程度:极力推荐。
Thread类型优化:复用协程以减少创建和销毁开销。济南孕妇溯源码燕窝有用吗示例:执行多个不同函数。推荐程度:极力推荐。
2星优化:Table类型优化:数据插入使用t[key]=value方式。示例:插入1到的数字。推荐程度:较为推荐。
1星优化:全类型通用优化:变量定义时同时赋值。示例:初始化整数变量。推荐程度:一般推荐。
Nil类型优化:相邻赋值nil。示例:定义6个变量,其中3个为nil。推荐程度:一般推荐。
Function类型优化:不返回多余的返回值。示例:外部请求第一个返回值。推荐程度:一般推荐。
0星优化:全类型通用优化:for循环终止条件无需提前计算缓存。示例:复杂函数计算循环终止条件。推荐程度:无效优化。
Nil类型优化:初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例:定义一个nil变量。推荐程度:无效优化。
总结:本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读!hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
hdl_graph_slam源码解读(八):后端优化后端概率图构建核心:hdl_graph_slam_nodelet.cpp
整体介绍 这是整个系统建图的核心,综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。 包含信息 1)前端里程计传入的位姿和点云 2)gps信息 3)Imu信息 4)平面拟合的参数信息 处理信息步骤 1)在对应的callback函数中接收信息,并放入相应的队列 2)根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理,加入概率图 其他内容 1)执行图优化,这是优艺客企业模板3源码下载一个定时执行的函数,闭环检测也在这个函数里 2)生成全局地图并定时发送,即把所有关键帧拼一起,得到全局点云地图,然后在一个定时函数里发送到rviz上去 3)在rviz中显示顶点和边,如果运行程序,会看到rviz中把概率图可视化了 关键帧同步与优化 cloud_callback cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg) 该函数主要是odom信息与cloud信息的同步,同步之后检查关键帧是否更新。 关键帧判断:这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle 变成关键帧的要求就是:/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp 优化函数 optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event) 函数功能:将所有的位姿放在posegraph中开始优化 loop detection 函数:主要就是将当前帧和历史帧遍历,寻找loop。 闭环匹配与信息矩阵计算 匹配与闭环检测 潜在闭环完成匹配(matching 函数) 不同loop的信息矩阵计算(hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp) gps对应的信息矩阵 hdl_graph_slam/graph_slam.cpp 添加地面约束 使用add_se3_plane_edge函数的代码 执行图优化 优化函数optimization_timer_callback 执行图优化,闭环检测检测闭环并加到了概率图中,优化前 生成简化版关键帧,KeyFrameSnapshot用于地图拼接 生成地图并定时发送 生成地图:简化版关键帧拼接 定时发送:src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中 系统性能与扩展性 hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足,系统代码设计好,模块化强,易于扩展多传感器数据融合。 总结 hdl_graph_slam后端优化是关键,涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰,扩展性强,但在性能上需改进。Matrix卡顿优化之IdleHandlerLagTracer源码分析
IdleHandler是Android系统提供的一种机制,用于在消息队列空闲时执行任务,其任务优先级低于主线程,适用于实时性要求不高的任务。通常用于优化Android应用启动速度。然而,matrix卡顿优化中对IdleHandler进行监控的原因在于,IdleHandler属于主线程卡顿监控的关键环节。当IdleHandler中出现耗时任务执行,源码数据库是干嘛的会明显导致主线程卡顿。
为了进行性能优化,matrix对IdleHandler进行监控变得必要。IdleHandler监控的关键在于在TracePlugin中进行初始化和调用。构造方法仅接收配置,包含IdleHandler监控开关。onStartTrace方法调用onAlive方法,初始化HandlerThread,创建IdleHandlerLagRunnable,并启动检测IdleHandler的执行。
IdleHandlerLagRunnable负责上报信息。detectIdleHandler方法通过反射获取mIdleHandlers列表,并通过MyArrayList实现hook点,监控IdleHandler的添加和移除。当消息队列添加IdleHandler时,MyArrayList的add方法将IdleHandler包装为MyIdleHandler存入,拦截queueIdle方法调用。
MyIdleHandler继承自IdleHandler,重写queueIdle方法,监控IdleHandler执行过程。当IdleHandler执行时,idleHandlerLagHandler发送延时消息到子线程。若2s内未完成,收集信息上报,发现IdleHandler导致的卡顿问题。
IdleHandlerLagTracer通过hook替换消息队列的IdleHandlers集合,拦截添加和移除逻辑,为原IdleHandler添加代理,监控queueIdle方法执行。超时未执行完成则收集信息上报,有效发现IdleHandler导致的通达信大牛指标主图源码卡顿。
性能优化是Android开发中重要的一环,掌握IdleHandler监控机制有助于更细致地进行性能调优。此外,推荐关注Android学习资源,涵盖性能优化、框架底层原理、车载开发、逆向安全、音视频技术、Jetpack全家桶、OkHttp源码解析、Kotlin、Gradle、Flutter等多领域内容,助力深入学习和提升技术能力。
Android性能优化、框架底层原理、车载开发、逆向安全、音视频技术、Jetpack全家桶、OkHttp源码解析、Kotlin、Gradle、Flutter等学习资源,助力深化技术理解与应用。
petite-vue源码剖析-优化手段template详解
深入剖析Petite-Vue源码,本文将带你探索其在线渲染、响应式系统和沙箱模型。首先,我们从模板的引入讲起,template在年的设计旨在提供统一且功能强大的模板存储方式,可以参考相关文章:HTML语义化:HTML5新标签——template。
当我们谈论元素时,template在Vue3的渲染机制中扮演重要角色。在首次渲染过程中,v-if的使用影响着元素的生成。不正确的使用可能导致性能问题,比如,当未配合v-if或v-for时,即使数据改变,元素也不会动态更新,如示例所示,文本"Hello"将无法显示。
尽管这些优化手段能提升用户体验,但过度或不当使用可能导致问题。理解其工作原理后,我们学会了如何巧妙地避免这些陷阱。在Petite-Vue中,根块对象的处理方式是关键,特别是当v-if或v-for缺失时,它影响着UI的构建和更新。
总结来说,模板的使用必须与v-if或v-for紧密结合,以确保组件的响应性和性能。下一章节,我们将深入探讨@vue/reactivity在Petite-Vue中的应用,敬请关注后续内容。这是一份理解Vue3源码的宝贵指南,不容错过。
简述代码优化的常用措施和优化的三个层次
代码优化的常用措施主要包括算法优化、减少嵌套循环、避免全局变量、使用合适的数据结构、利用编译器优化等。而代码优化可以在三个层次上进行:算法级别优化、代码级别优化和编译器优化。
算法级别的优化是最高层次的优化,它关注的是算法本身的效率和复杂度。例如,当我们处理排序或搜索问题时,选择高效的算法如快速排序或二分搜索,会比使用冒泡排序或线性搜索更加高效。这种优化可以显著减少程序运行所需的时间和资源。
代码级别的优化关注的是代码的具体实现。这包括减少不必要的计算,避免重复的代码,以及优化循环和条件判断。例如,如果在循环内部有不会改变的计算,我们可以将这些计算移到循环外部,从而减少每次迭代都需要进行的计算量。此外,我们还可以通过减少嵌套循环的深度,或者使用更高效的数据结构来提高代码的运行效率。
编译器优化则是在编译阶段进行的优化。现代编译器有许多内置的优化策略,可以在编译时将源代码转换为更高效的机器代码。例如,编译器可能会自动进行常量折叠,或者进行死代码删除。此外,编译器还可以进行指令流水线的优化,以及利用硬件的并行性来提高运行效率。我们可以通过选择合适的编译器选项,或者调整源代码以更好地利用编译器的优化策略,来提高程序的运行效率。
总的来说,代码优化是一个多层次、多角度的过程,需要我们从算法、代码实现和编译器等多个方面进行考虑。通过合理的优化策略,我们可以显著提高程序的运行效率,从而提升用户体验和系统性能。
功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升倍
通过本次优化更新,系统在生成源码、流程执行轨迹展示、SQL修改提示、系统函数的jar包定义、运维API依赖JAR包的引入、以及定时任务jar包的管理上,采用了异步操作模式,显著提升了系统响应速度与性能。下面详细解读各项功能的优化点和操作流程。1. 生成源码异步下载优化
优化后,生成源码时将采用异步下载策略。操作流程如下:点击项目卡片的“设置按钮”并选择“生成源码”。
在弹出的二次提示框中,选择是否携带JAR包,确认后点击“确定”。
再次点击项目卡片上的“设置按钮”进入“源码记录”。
在源码记录列表中可实时查看生成状态,生成完成后即可下载源码包。
若生成失败,点击操作栏的“详情”按钮查看具体原因。
2. 流程执行轨迹变量展示优化
优化后的流程执行轨迹功能,不仅能显示当前组件信息,还支持查看流程中其他组件的详细信息。系统变量信息被分类为入口参数、局部变量、配置组参数和基础参数,便于用户快速了解组件执行结果和变量值。3. 修改SQL使用提示优化
当SQL信息被接口引用时,修改SQL后系统将弹出提示,要求在接口中重新选择该SQL信息后才能生效。删除SQL时,系统会提示已引用的接口,需先去除引用后才能执行删除操作。4. 系统函数jar包定义为扩展jar包优化
系统将一些常用函数定义为扩展jar包,仅在需要时自动加载,减少执行引擎包体积,提升性能。以“SysFun_Feidai_BaseUtilsBaseUtils”为例,进行加载与使用。5. 运维API依赖JAR包引入优化
监控检测扩展jar包在本地客户端和执行引擎中使用时,需下载并安装后才能进行指标监控。操作包括下载、解压、配置,以及启动本地客户端等步骤。6. 定时任务jar包定义优化
定时任务jar包已整合至扩展jar包中,新增定时任务时系统会自动加载。用户也可提前手动添加,确保定时任务与项目部署包一同打包。 通过这些优化,系统响应速度得到显著提升,操作流程更加高效便捷。有兴趣的用户可申请免费试用体验。 SoFlu软件机器人,作为全球首款针对微服务架构的软件机器人,革新了传统编码作业模式,通过可视化拖拽与参数配置实现复杂业务逻辑,一人全栈解决后端、前端、测试、运维等各类工作需求,大幅度降低软件开发门槛,显著提升企业软件开发效率与生产力。 通过引入自动化、标准化与工具化流程,SoFlu软件机器人解决了传统软件开发过程中的依赖人工、成本高昂、技术选型难等问题,突破了被国外开发工具“卡脖子”的技术壁垒,为企业软件开发带来了十倍效率提升。