这本书主要是讲ASP.NET优化开发的，里面关于面向对象编程的介绍和ASP.NET的开发介绍可以说在一般的书之上，由于我从来没有涉足过这方面的内容，所以不予很深的评论。但是第十六章，讲了一下测试 ，部署以及代码管理，这方面和我们现在的工程和接近，读着很有感觉。 现在就来讲讲测试。里面说到“敏捷开发和极限编程的实质之一是基于测试的开发”，也就是说从一开始我们就要开始

构建高性能ASP.NET站点 第七章 如何解决内存的问题(前中篇)—托管资源优化—监测CLR性能     前言：在上一篇文章中讲述了一些垃圾回收的一些知识，本篇就讲述如何来监测CLR是否导致了一些性能问题。    本篇的议题如下： 内存问题概述(前篇) 托管资源优化（前篇）     

构建高性能ASP.NET站点 第七章 如何解决内存的问题(前篇)—托管资源优化—垃圾回收机制剖析     前言：本章主要详细的讲述如何因内存问题而导致的性能问题，很多的时候都是深入.NET内核进行分析，然后给出解决方案，同时，本系列的其他文章，也争取做到：深入浅出。      本篇是为后面的做个铺垫，而且比较的精彩

构建高性能ASP.NET站点 第六章—性能瓶颈诊断与初步调优（下前篇）—简单的优化措施     前言：本篇给出一些在部署ASP.NET站点时采用的简单的优化措施。         本篇议题如下：       识别和分析服务端的性能

背景 在ASP.NET MVC中，HtmlHelper的扩展方法RenderPartial为我们使用UserControl带来了极大的方便，当我们指定一个UserControl时，RenderPartial会在当前View文件夹下查找相应的UserControl，如果没有找到则会到Shared文件夹下查找。然后在使用RenderPartial方法有一些性能方面的考虑，值得我们去关注。 设想有这

就一些文章链接，就不多废话了。 ASP.NET MVC Performance：里面的PPT认真看一下。（没有找到视频，有找到的麻烦说一声） How to improve the performance of ASP.NET MVC web applications   下面两篇最好配合Kigg的源码来看： ASP.NET MVC Best Practices (part 1) ASP

在前端优化的各种金律铁规中，“减少客户端对资源的请求”都会在其中出现，刚好最近对网站做一些优化，使用了一下Combres组件，有点心得，遂整理成文。 园子中也有几篇Combres组件的介绍，如：Combres库学习小结以及部分源码分析和使用Combres 库 ASP.NET 网站优化。可部署时参考起来显得有些简略，所以此文也算对此类文章的补充。 配置组件 此组件的一些作用和

前面两篇文章主要对HandlerSocket从整体上做一些介绍，本文从性能及其性能优化方面来做一些介绍。   一、HandlerSocket性能HandlerSocket作者测试HandlerSocket在查询情况下QPS为75K，Memcached为40K，MySQL为10K。但是需要注意到它的测试场景，一般的应用是很难有这样的场景的，所以说一般应用是很难达到7.5倍于MySQL的情况

今天刚回家，QQ群里就看到有人求助优化一段jQuery代码，简单看了一下，发现如果对jQuery这东西只停留在用的层面，而不知其具体实现的话，真的很容易用出问题来。这也是为什么近期我一直不怎么推崇用jQuery，这框架的API设定就有误导人们走上歧途之嫌。 需要优化的代码大致是这样的，也不方便直接把人家的代码复制过来，就大概地表达下意思： $.fn.beautifyTable = function

     当用户在BPC中新建一个appset和application以后， 应用程序集中会存在越来越多的历史数据。BPC NW版所提供的优化流程会在Netweaver BI InfoCube上进行一系列的操作。在官方的帮助说明中，并没有提示说需要做优化的频率，但是最好定期进行应用程序集的优化。BPC系统提供了两种优化类型：  1，轻量级优化(Li

摘要：Web服务器的性能优化有很多资料介绍了，多台主机负载均衡，查询结果的多级缓 存，数据库索引优化等都是常见的优化手段。随着后端优化空间越来越小，现在越来越多 的网站更注重前端性能的优化，就是浏览器，http层面的优化，这里写两点最简单最有效 的asp.net网站优化技巧。 == 了解常见的网站性能优化技巧 == 　　首先我们要学一些优化网站性能和体验的理论和基础知识，雅虎已经帮我们总结好了

    之前写过几篇关于聚合对象SQL的文章，讲的是如果设计框架，使用一句SQL语句来加载整个聚合对象树中的所有数据。相关内容，参见：《性能优化总结（二）：聚合SQL》、《性能优化总结（三）：聚合SQL在GIX4中的应用》。由于没有使用其它的ORM框架，当时项目组决定做聚合SQL，主要是为了减少SQL查询的次数，来提升部分模块的性能。现在看来，当时虽然达到了这个目标，

监视填充率 填充率是每一帧Silverlight传递给GPU构图的图形表层的像素数目。填充率实质上是GPU工作负载的一个度量。因此，应当随时了解自己的应用程序的填充率，以免其超出GPU的处理能力，而拖慢帧频。当应用程序的帧频超过2屏大小（每屏800*480）时，帧频将会开始降低。通常帧频的降低并不显著，除非填充率超过3.5屏的像素大小。可以通过观察帧频计数器的最后一个数字来判断当前帧频。重要的是要记住，UI线程的帧频永远不可能超过构图线程的帧频，因此如果填充率过高，将会影响应用程序的整体性能。   影响填充率的因素 每一个需要纹理的图形对象都会影响应用程序的填充率。纹理的像素数越多，填充率也越高。通常，影响填充率的有两个主要的因素。首先是基础表层，就是每一个未缓存对象周围的矩形。其次是缓存的所有元素，包括构图线程自动缓存的纹理，和开发者通过设置元素的位图缓存而缓存的元素。除了构图

填充率测试示例 该示例允许你添加和移除移动的矩形以观察对填充率的影响。每个矩形是屏幕的1/8大小，因为应用了动画，所以会表现出纹理。 示例代码下载 运行此示例，会看到如下三个按钮： Add-添加一个矩形 Dlt-删除一个矩形 Hide-隐藏Hide和Add按钮，将Dlt按钮变为Show按钮 你将在屏幕右上角看到两个数字。第一个数字表示一个单独矩形所占的屏幕像素数，第二个数字表示总屏幕像素数（填充率）。 要测试该示例，尝试如下操作： 添加矩形直到填充率超过2，观察帧频的下降。 添加矩形直到帧频在45-60之间。单击Hide按钮，会看到帧频升高而填充率降低了。这是因为承载按钮的表层收缩了。底部的两个按钮消失后，图形表层只向下拉伸了约屏幕的10%，相对于按钮可见时的90%。点击Show按钮会使帧频恢复因为图形表层又增加了。 转到：WP7 App性能优化（0）：索引页作者: M

在Windows Phone７应用程序中包含图片时有很多的技巧可用以优化性能。本节将讨论这些话题。   选择JPG还是PNG格式 一个最简单的提高性能的方法就是使用合适的图片格式。Windows Phone 中支持两种图片格式：JPG和PNG。通常，JPG格式解码速度比PNG更快，所以所有情况下都应该优先考虑JPG图片，除非，图片要使用透明的情况，此时必须用PNG，因为JPG不支持透明。   选择图片还是XAML 在Expression Design中做设计时，可以创建很复杂的图形效果。这些图形可以导出为XAML也可以导出为图片文件。当图形为静态图形时，应当考虑将其存储为图片而不是XAML。实际显示时，相比图片的解码与渲染两个过程，XAML可能需要更多的处理。XAML需要解析XAML、在视图树中创建对象、渲染对象。例如，在创建一个下棋游戏时，你可能会用Expressio

  对于web应用开发，多数性能瓶颈均出现在数据库上，除了采用分布式架构或云处理（大公司基本上都是），更重要的是平时程序设计时要遵照一些规则，从根本上提高系统的性能，以下总结了一些常用的规则方法，仅供参考，欢迎跟帖补充。。。   1、 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。 2、 纵向、横向分割表，减少表的尺寸，如：可以把大数据量的字段拆分表。 3、 根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，尽量使用字节数小的列建索引，不要对有限的几个值的列建单一索引。 4、 用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION链接多个查询。它们的速度只与是否使用索引有关，如果查询需要用到联合索引，用UNIO

排序大规模的数据常用到外部并归排序。此算法分为两个步骤：首先把要处理的数据分成若干个区块，对每个区块载入内存进行排序；第二步则是把排序好的区块进行并归融合。我用此文章来介绍下一个优化的并归算法，称为K通道并归算法。该算法可以使用一次并归处理，就可以有效的融合K个区块。 　　对于比较少的数据进行排序，一般是直接载入主内存，进行快速排序。大多数主流语言都提供了API库支持：比如.NET运行库的Array.Sort函数，Java运行库的Arrays.sort函数注1；简单的调用API库函数即可排序好数据。 　　但是在实际情况中，有时我们需要对大规模的数据进行排序。比如处理一个搜索引擎爬虫产生的数据，可能一天有几个GB的数据量，甚至上TB的数据。把这些数据全部加载入内存进行快速排序是不现实的。所以才有了外部并归排序算法。   　　假设我们要处理的数据是存储在一个外部文件中。文件的每一行都