谢谢！
在 CRUD 章节，我们已经知道 ES 的数据写入是如何操作的了。喜欢自己动手的读者可能已经迫不及待的自己写了程序开始往 ES 里写数据做测试。这时候大家会发现：程序的运行速度非常一般，即使 ES 服务运行在本机，一秒钟大概也就能写入几百条数据。
这种速度显然不是 ES 的极限。事实上，每条数据经过一次完整的 HTTP POST 请求和 ES indexing 是一种极大的性能浪费，为此，ES 设计了批量提交方式。在数据读取方面，叫 mget 接口，在数据变更方面，叫 bulk 接口。mget 一般常用于搜索时 ES 节点之间批量获取中间结果集，对于 Elastic Stack 用户，更常见到的是 bulk 接口。
这篇文章深入解析了 Go 语言中的 CacheLine 数据结构，详细探讨了其在多核环境下的内存对齐、伪共享问题以及性能优化方法。通过具体的代码示例和实验分析，文章展示了如何利用 CacheLine 提升并发程序的性能。内容专业且实用，对开发高性能 Go 应用的工程师有很高的参考价值，值得推荐阅读和分享。
如何深入理解 Go 的内部数据结构？文章以 BitVec 为例，详细解析了其设计原理、实现方式以及在不同场景中的应用，还探讨了相关的性能优化策略和工程实践。这是一篇高质量的技术解读，为开发者学习 Go 的底层实现提供了宝贵的参考！
本文介绍了 Blink-Tree，这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针，解决了并发访问时的性能问题，特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣，这篇文章不容错过！
在 Go 中，字符串和字节数组的互转性能是很多开发者关注的问题。本文详细对比了四种转换方式，包括新型 unsafe 方法和 Kubernetes 实现，并通过 Benchmark 测试揭示了它们的性能差异。想要优化你的 Go 项目性能？不妨看看这篇详细的实测分析！
本文介绍了如何使用OpenRewrite工具优化Java代码。OpenRewrite可以通过自动化脚本进行代码重构，减少技术债务，提升代码质量。作者详细讲解了如何配置Maven插件，并使用多种重构“处方”，例如排序import语句、升级到Java 21、替换Base64实现，以及迁移到Spring Boot 3.2和JUnit 5。通过这些工具和方法，开发者可以简化代码维护和升级流程。
这篇文章探讨了在Linux上使用Rust进行文件I/O操作的性能测试。作者通过多种方法对读取大文件进行基准测试，包括使用标准BufReader、Direct I/O、内存映射（Mmap）以及io_uring等技术。结果显示，使用AVX-512指令集的内存映射实现是最快的方法，其读取速度超过8.4 GB/s。文章强调不同技术的性能差异，并提供代码示例供开发者参考。
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题，看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions）的场景。在亿万僵尸中，场景中描绘了上万的僵尸潮，但我们这个游戏，超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然，手机的硬件性能比不上 PC ，但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体，肯定有方法可以优化。
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。
这一篇我们回归现实中的MySQL数据库，初步学习具体的SQL优化原则，并尝试从索引底层原理出发，分析为什么会有那么多的“规则”。
对于60%的程序员而言，Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”，特别是到了Dao层，提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子，只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼，只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战，你砍我一刀，我刺你一剑。
诚然，很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜，闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表，表里面存着很多行数据，再详细一点的呢？不知道。
MySQL有太多太多细节，根本无法用四、五篇文章说透，但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程，让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架，方便日后学习其他专栏时进一步拓展。