为了提高其性能，我一直在使用VisualVM采样器分析我的一个应用程序，使用的最小采样周期为20毫秒。根据分析器，主线程将近四分之一的CPU时间花在DecimalFormat.format()上。方法。我将DecimalFormat.format()与0.000000模式一起使用，以将double数字“转换”为恰好六位小数的字符串表示形式数字。我知道这种方法相对昂贵，而且它被调用了很多次，但我还是对这些结果感到有些惊讶。这种采样分析器的结果在多大程度上是准确的？我将如何验证它们-最好不求助于仪器分析器？对于我的用例，是否有比DecimalFormat更快的替代方案？推出我自己的Numb

我看到Java的AtomicInteger在内部如何与CAS(比较和交换)操作一起工作。基本上当多个线程尝试更新值时，JVM在内部使用底层CAS机制并尝试更新值。如果更新失败，则使用新值重试但不会阻塞。在Java8中，Oracle引入了一个新类LongAdder在竞争激烈的情况下，这似乎比AtomicInteger表现更好。一些博客文章声称LongAdder通过维护内部单元格表现更好-这是否意味着LongAdder在内部聚合值并在以后更新它？你能帮我理解LongAdder的工作原理吗？ 最佳答案 doesthatmeanLongAd

使用Solr1.4有几个优点(开箱即用的分面搜索、分组、复制、http管理与luke，...)。即使我在我的Java应用程序中嵌入了搜索功能，我也可以使用SolrJ在使用Solr时避免HTTP权衡。完全推荐SolrJ吗？那么，您什么时候会推荐使用“纯Lucene”？它具有更好的性能还是需要更少的RAM？它的单元测试性更好吗？PS:我知道thisquestion. 最佳答案 如果您有Web应用程序，请使用Solr-我尝试过将两者集成，而且Solr更容易。否则，如果您不需要Solr的功能(想到的最重要的功能是分面搜索)，则使用Lucen

我有一个基准:@BenchmarkMode(Mode.Throughput)@Fork(1)@State(Scope.Thread)@Warmup(iterations=10,time=1,timeUnit=TimeUnit.SECONDS,batchSize=1000)@Measurement(iterations=40,time=1,timeUnit=TimeUnit.SECONDS,batchSize=1000)publicclassStringConcatTest{privateintaInt;@Setuppublicvoidprepare(){aInt=100;}@Bench

提交任务和轮询结果有两种方式FutureTaskfutureTask=newFutureTask(callable);使用Callable和Future的组合并在ExecutorService上提交。使用future.get()检索结果。Futurefuture=service.submit(callable);使用FutureTask。这将包装Callable，然后使用FutureTask检索结果。service.execute(task);与Callable+Future组合相比，使用FutureTask有什么优势？ 最佳答案

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。在Java中，递归方法总是比迭代方法好吗？也可以始终使用它们代替迭代，反之亦然吗？

-LinkedList和ArrayList有什么区别？什么时候使用LinkedList比较好？我想每个Java开发人员都至少在面试时听过一次这个问题。-如果您希望能够在列表中间插入项目，则最好使用链表。这是对这个问题的常见回答。每个人都知道。每次您询问有关List实现之间差异的问题时，您都会得到如下答案:WhenshouldIuseLinkedList?Whendoyouneedefficientremovalinbetweenelementsoratthestart?FromhereForgottomentioninsertioncosts.InaLinkedList,onceyou

所以，我看到了Whatisthedifferencebetweenpipandconda?.但是，那里的所有答案似乎都来自Anaconda支持者。所以，这让我想知道:为什么pip仍然是标准？为什么不是每个人都搬到python？我知道anaconda只能使用它自己的python，但这是唯一的缺pip吗？ 最佳答案 根据我有限的经验，我猜想pip相对于conda的主要优势是仍然能够安装conda或Anaconda.org不可用的软件包。https://conda.io/docs/using/pkgs.html#install-non-c

这是我的类(class)(尽可能简单):classMyClass():def__init__(self,id):self.id=iddef__str__(self):return"MyClass#%d"%self.id当我打印MyClass的一个对象时，我得到了这个漂亮的字符串:MyClass#id.但是当我只是在解释器中“显示它”时，我仍然得到这个讨厌的.有没有办法改变这种行为？>>>c=MyClass(5)>>>printcMyClass#5>>>c 最佳答案 def__repr__(self):return'MyClass#%

本质上这些是相同的函数-除了列表理解使用sum而不是x=0;x+=因为不支持后者。为什么列表理解编译成慢40%？#listcomprehensiondefmovingAverage(samples,n=3):return[float(sum(samples[i-j]forjinrange(n)))/nforiinrange(n-1,len(samples))]#regulardefmoving_average(samples,n=3):l=[]foriinrange(n-1,len(samples)):x=0forjinrange(n):x+=samples[i-j]l.append(