JS 网站性能优化笔记_PHP
1. 除去JavaScript注释
除了注释,其他所有的 // or /* */ 注释都可以安全删除,因为它们对于最终使用者来说没有任何意义。
2. 除去JavaScript中的空白区域
如:x = x + 1; 可以简短得写成:x=x+1; 。
3. 进行代码优化
简单的方法如除去暗示的(implied)分号,某些情形下的变量声明或者空回车语句都可以进一步减少脚本代码。一些简略的表达方式也会产生很好的优化,例如:
x=x+1;
可以写成:
x++;
不过得小心谨慎,不然代码很容易出错。
4. 重命名用户自定义的变量和函数
为了阅读方便,我们都知道在脚本中应该使用象sumTotal
这样的变量而不是s
。不过,考虑到下载的速度,sumTotal
这个变量就显得冗长了。这个长度对于最终使用者来说没有意义,但对浏览器下载则是个负担。这个时候s
就成为较好的选择了。先写好方便阅读的代码,然后再使用一些工具来处理以供交付。这种处理方式在这里再一次展示了其价值所在。将所有的名称都重新用一个或两个字母来命名将带来显著的改善。
5. 改写内建(built-in)对象
长长用户变量名会造成JavaScript代码过长,除此之外,内建(built-in)对象(比如Window、Document、Navigator等)也是原因之一。例如:
alert(window.navigator.appName);
alert(window.navigator.appVersion);
alert(window.navigator.userAgent);
可以改写成如下简短的代码:
w=window;n=w.navigator;a=alert;
a(n.appName);
a(n.appVersion);
a(n.userAgent);
如果这几个对象使用频繁的话,这样改写带来的好处就不言而喻了。事实上这些对象也的确经常被调用。然而我要提醒的是,如果Window或 Navigator对象仅仅被使用了一次的话,这样的替换反而使代码变得更长。这个技巧带来一个对象更名后脚本执行效率的问题:除了代码长短上带来的好处,这种改写更名实际上还会稍微的提高一点脚本执行的速度,因为这些对象将会被放在所有被调用对象中比较靠前的位置。JavaScript游戏开发程序员使用这个技巧已经有多年了,下载和执行速度都会有所提高,并且对本地浏览器的内存花销也会降低,可谓一石三鸟。
6. 重构<script>和<style> 调用方式来优化请求次数</script>
我们常常在一个HTML文件头中看到这样标记代码:
大多数情况下,上述代码应该被简化成:
其中g.js包含了所有供全局使用的函数。虽然把脚本文件分成三份对于维护来说是有道理的,但对于代码的传输则没有意义。单个的脚本下载要比三个分离的请求高效的多,并且这也同时简化了markup代码的长度。
7. 合并你的javascript文件
尽可能的减少HTTP的Request请求数。
8. 将脚本放到网页底部
脚本一般是用来于用户交互的。所以如果页面还没有出来,用户连页面都不知道什么样子,那谈交互简直就是扯谈。所以,脚本和CSS正好相反,脚本应该放在页面的底部。

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Go 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 최적화 조치를 취할 수 있습니다. 캐싱: 캐싱을 사용하여 기본 스토리지에 대한 액세스 횟수를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 동시성: 고루틴과 채널을 사용하여 긴 작업을 병렬로 실행합니다. 메모리 관리: 성능을 더욱 최적화하려면 안전하지 않은 패키지를 사용하여 메모리를 수동으로 관리합니다. 애플리케이션을 확장하기 위해 다음 기술을 구현할 수 있습니다. 수평 확장(수평 확장): 여러 서버 또는 노드에 애플리케이션 인스턴스를 배포합니다. 로드 밸런싱: 로드 밸런서를 사용하여 요청을 여러 애플리케이션 인스턴스에 분산합니다. 데이터 샤딩: 대규모 데이터 세트를 여러 데이터베이스 또는 스토리지 노드에 분산하여 쿼리 성능과 확장성을 향상시킵니다.

C++ 성능 최적화에는 다음을 포함한 다양한 기술이 포함됩니다. 1. 컴파일러 최적화 플래그 사용 3. 최적화된 데이터 구조 선택 5. 병렬 프로그래밍 최적화 실제 사례에서는 정수 배열에서 가장 긴 오름차순 부분 수열을 찾을 때 이러한 기술을 적용하여 알고리즘 효율성을 O(n^2)에서 O(nlogn)로 향상시키는 방법을 보여줍니다.

C++는 수학적 모델 구축, 시뮬레이션 수행 및 매개변수 최적화를 통해 로켓 엔진 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 로켓 엔진의 수학적 모델을 구축하고 그 동작을 설명합니다. 엔진 성능을 시뮬레이션하고 추력 및 특정 충격량과 같은 주요 매개변수를 계산합니다. 유전자 알고리즘 등의 최적화 알고리즘을 활용하여 핵심 매개변수를 파악하고 최적의 값을 검색합니다. 엔진 성능은 최적화된 매개변수를 기반으로 다시 계산되어 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

캐싱 메커니즘, 병렬 처리, 데이터베이스 최적화를 구현하고 메모리 소비를 줄임으로써 Java 프레임워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 캐싱 메커니즘: 데이터베이스 또는 API 요청 수를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 병렬 처리: 멀티 코어 CPU를 활용하여 작업을 동시에 실행하여 처리량을 향상합니다. 데이터베이스 최적화: 쿼리를 최적화하고, 인덱스를 사용하고, 연결 풀을 구성하고, 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 메모리 소비 감소: 경량 프레임워크를 사용하고, 누출을 방지하고, 분석 도구를 사용하여 메모리 소비를 줄입니다.

C++의 성능 최적화 기술에는 다음이 포함됩니다. 병목 현상을 식별하고 어레이 레이아웃 성능을 향상시키는 프로파일링. 메모리 관리는 스마트 포인터와 메모리 풀을 사용하여 할당 및 릴리스 효율성을 향상시킵니다. 동시성은 멀티스레딩 및 원자성 작업을 활용하여 대규모 애플리케이션의 처리량을 높입니다. 데이터 지역성은 스토리지 레이아웃과 액세스 패턴을 최적화하고 데이터 캐시 액세스 속도를 향상시킵니다. 코드 생성 및 컴파일러 최적화는 인라인 및 루프 언롤링과 같은 컴파일러 최적화 기술을 적용하여 특정 플랫폼 및 알고리즘에 최적화된 코드를 생성합니다.

Java의 프로파일링은 애플리케이션 실행 시 시간과 리소스 소비를 결정하는 데 사용됩니다. JavaVisualVM을 사용하여 프로파일링 구현: JVM에 연결하여 프로파일링을 활성화하고, 샘플링 간격을 설정하고, 애플리케이션을 실행하고, 프로파일링을 중지하면 분석 결과가 실행 시간의 트리 보기로 표시됩니다. 성능을 최적화하는 방법에는 핫스팟 감소 방법 식별 및 최적화 알고리즘 호출이 포함됩니다.

프로그램 성능 최적화 방법에는 다음이 포함됩니다. 알고리즘 최적화: 시간 복잡도가 낮은 알고리즘을 선택하고 루프 및 조건문을 줄입니다. 데이터 구조 선택: 조회 트리, 해시 테이블 등 데이터 액세스 패턴을 기반으로 적절한 데이터 구조를 선택합니다. 메모리 최적화: 불필요한 객체 생성을 피하고, 더 이상 사용하지 않는 메모리를 해제하고, 메모리 풀 기술을 사용합니다. 스레드 최적화: 병렬화할 수 있는 작업을 식별하고 스레드 동기화 메커니즘을 최적화합니다. 데이터베이스 최적화: 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 높이고, 쿼리 문을 최적화하고, 캐시 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 성능을 향상시킵니다.

Java 마이크로서비스 아키텍처의 성능 최적화에는 다음 기술이 포함됩니다. JVM 튜닝 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 식별하고 조정합니다. 가비지 수집기를 최적화하고 애플리케이션 요구 사항에 맞는 GC 전략을 선택 및 구성합니다. Memcached 또는 Redis와 같은 캐싱 서비스를 사용하여 응답 시간을 개선하고 데이터베이스 부하를 줄이세요. 동시성과 응답성을 향상시키기 위해 비동기 프로그래밍을 사용합니다. 마이크로서비스를 분할하고 대규모 모놀리식 애플리케이션을 더 작은 서비스로 분할하여 확장성과 성능을 향상합니다.
