如何解决可视化大屏项目中图表过多数据加载慢的问题_可视化大屏渲染卡顿-爱代码爱编程
在可视化大屏项目中，图表数量过多可能会导致数据加载缓慢，影响用户体验。以下是一些解决方案，旨在优化数据加载速度和提升用户体验： 1. 数据预加载与懒加载 数据预加载：在应用启动时，预先加载关键数据，这样可以在用户查看大屏时减少等待时间。懒加载：对于非关键数据或大型数据文件，可以在用户滚动到相应位置或触发特定事件时再加载，减少初始加载时间。 2. 数据
前端首屏白屏怎么解决_前端解决浏览器白屏问题-爱代码爱编程
解决前端首屏白屏问题通常需要从多个方面入手，以下是一些可能的解决方法： 1. 代码优化和压缩 确保前端代码经过优化和压缩，以减小文件大小，加快加载速度。可以使用工具如Webpack、Parcel或Rollup进行代码打包和压缩，同时使用代码分割技术来减少首屏需要加载的资源量。 2. 懒加载和按需加载 将页面分为多个模块，并使用懒加载技术或按需加载方
使用vue3重构可视化大屏的优势及解决了什么问题_vue可视化大屏项目亮点-爱代码爱编程
重构可视化大屏项目使用Vue 3带来了许多优势和解决了一些常见问题： 性能优化： Vue 3通过Virtual DOM的优化和静态树提升了性能。更新算法的改进使得重新渲染组件时更加高效，减少了不必要的DOM操作，从而提升了可视化大屏的性能和响应速度。 更好的组织结构： Vue 3引入了Composition API，允许开发者更灵活地组织和
面试官：如何一次性渲染十万条数据_前端一次渲染10万条数据的应用场景有哪些-爱代码爱编程
一次性渲染十万条数据对于前端框架来说是一个挑战，因为这可能会导致性能问题，如页面卡顿、响应缓慢等。然而，有一些策略可以帮助我们更高效地处理大量数据的渲染： 虚拟滚动（Virtual Scrolling）： 虚拟滚动只渲染可视区域内的元素，当用户滚动时，动态地更新可视区域内的数据。这样可以大大减少DOM元素的数量，提高渲染效率。 分页（Paginati
压测时「数据库指标」不会看，没关系_压测数据库需要关注哪些指标-爱代码爱编程
测试：我压测的时候，主要要关注哪些日志或者指标信息？ 开发：服务资源、数据库、es、redis 长期沉迷于业务逻辑测试的我，突然就蒙圈了，数据库、es、redis虽然日常有大概知道那是「what」，但是现在要进行压测的时候，具体要观察数据库的“
性能-爱代码爱编程
可观测的数据数据指标 服务应用：CPU利用率、内存、ygc次数接口：核心关注接口的请求响应时间（平均响应时间、P90、P95，核心关注后面2个）、慢请求情况数据库：主要关注CPU使用率、内存使用率Redis：主要关注CPU使用率、内存使用率、最大负载、网络使用情况ES：主要关注CPU使用率、内存使用率、最大负载、网络情况、磁盘使用率 量化数据 量化Q
heaptargetutilization/heapmaxfree/heapminfree/heapstartsize/multiplier虚拟机参数的配置-爱代码爱编程
关于虚拟机的参数的调整 --- heaptargetutilization/heapmaxfree/heapminfree/heapstartsize/foreground-heap-growth-multipli
openresty&nginx_vts_exporter安装配置_openresty exporter-爱代码爱编程
前言 很多时候服务器都是不能访问外网的，这篇文章主要以离线方式去安装openresty和使用nginx_vts_exporter监控openresty。 记录一下以后如果不记得怎么部署安装还能回头看看。 1.openre
服务端问题剖析浅谈-爱代码爱编程
这是一篇很随性的浅谈，主要围绕着作为一个服务端程序员如何解决疑难杂症这个话题。我是一名使用java的程序员，在我的认知范围内，java还是擅长于服务端业务编程。即：拥有完善的解决企业级信息化问题的生态，适用于服务端非极端性能
性能问题通用排查思路（一）cpu-爱代码爱编程
本系列文章只是梳理一些常见的线上问题的通用排查思路，能解决70%的问题，对于剩下的30%是一些极端的问题，需要对计算机底层知识有充分的了解，并积累大量问题排查经验，仔细分析才能找到具体原因。 这里基于Linux操作系统，覆盖
记录：数据库出现p0告警原因分析和反思-爱代码爱编程
告警 数据库内存告警，内存使用率=92%>80% 追查原因 1.Grafana数据库监控平台初步确认数据库当前cpu和内存使用率值 2.阿里云的polardb性能监控，查看详细的数据指标 通过阿里云数据库监控可以看到，每秒操作数据数激增，如下图： 小知识 每秒事务数： 是指数据库每秒钟能够处理的事务数
用力过猛，把服务压挂了？-爱代码爱编程
背景 在刚开始进行压测的时候，我也不知道需要提前分析下压测的QPS目标，也不知道说第一步压测的预估值是多少，结果一下子干上去，就把测试环境的服务给整挂了，然后就迎来了一大波的投诉（好惨呐） 后来慢慢的学习摸索到了，进行压测要有对应的压测计划，压测计划内必不可少的有「目标QPS」、「梯度施压详细计划」等信
技术大佬说我对「压测目标」的分析不够细-爱代码爱编程
前言 前面总结压测类型的时候有简单描述了不同压测类型的从准备-脚本设计-压测的整体过程，但是对于压测对象没有更深入的进行分析总结，导致在压测执行结束后，出现压测结果不准确的情况。所以这边就压测的对象进行单独的总结分析。 在执行压测的时候，压测模型和数据模型需要尽可能的模拟真实环境的请求情况，只有在这种模式下进行压测，产出的
小白的性能测试探索之路（1）-爱代码爱编程
某一天，领导突然就拉了个会说，我们成立稳定性专项，以测试为主力提升服务的整体稳定性？ 当时我的内心是：“what”，性能测试我完全没接触过呀，i am a little tester～而且当初面试的时候也说过，性能我只会用简单的工具，对性能的研究不多呐～ 一时之间，我慌了～我该干
性能测试时那些「难以启齿」的问题-cpu相关-爱代码爱编程
NO.1 为什么cpu使用率可以>100%? 小白的我在进行压测的时候，查看服务的cpu总使用率如下，总使用率会超过100%，这个数据是怎么来的呢，为什么会有大于100%的情况呢？ 作为小白的我刚开始觉得这个问题应该很基础，所以不敢问身边的同事，怕人家一眼就看出我的实力这么low，连这个都不懂（捂脸哭）
ngrinder-python多接口按照比例进行压测，评估服务容量_miss糖豆的博客-爱代码爱编程
lib文件夹下的配置文件和具体压测接口脚本 接口比例配置：config.py接口脚本 # -*- coding: utf-8 -*- #cookies = [] #userids = [] #infile = open("./resources/test_auth_1W.txt", 'rb') #for line in infile.read
Android S广播发送流程(广播3)-爱代码爱编程
Android S广播发送流程 1. 广播发送流程2. 广播发送3. 系统处理广播发送3.1 AMS接收广播的请求3.2 修改增加默认flag解析可选广播参数BroadcastOptions3.4 保护广播isProtectedBroadcast、特定action的处理3.5 发送粘性广播的处理3.6 筛选出静态广播接受者3.7 筛选出动态广播接受
Android S静态广播注册流程(广播2)-爱代码爱编程
Android S静态广播注册流程 1. 静态广播注册的流程2. 在AndroidManifest静态注册广播3. AndroidManifest静态注册接受者的安装过程4. 总结 1. 静态广播注册的流程 上一篇文章讲了动态广播的注册(系统存储在mReceiverResolver中)， 这篇文章主要讲解静态广播的注册流程 => 解析包
Android S动态广播注册流程(广播1)-爱代码爱编程
Android S动态广播注册流程 1. 动态广播注册的流程2. 新建一个动态广播接收者3. App部分的registerReceiver4. system_server侧的广播注册5. 总结一下 1. 动态广播注册的流程 先看一下大致文件和流程如下（activity中动态注册广播）： 2. 新建一个动态广播接收者 广播好久之前就准备写了
Java代码执行顺序-爱代码爱编程
Java代码执行顺序 1. Java初步认知2. Javayun.java例子3. 反编译Javayun.class文件4. 分析Javayun_dxdump文件5. 再来一个网上的例子JavaTest.java6. 查看一下JavaTest的反编译数据7. 总结一下 1. Java初步认知 大家对于Java的执行顺序应该都有一定了解，起码书