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苹果推源码原理。

       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。01110000源码示例：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11110110源码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，腾达源码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pfsense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。

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