1、对大容量集合进行优化，还需考虑缓存机制。对频繁访问的数据进行缓存，减少直接访问底层集合的次数，提高性能。同时，合理的数据结构选择至关重要。如使用链表替代数组，可避免数组扩容带来的性能损耗。在某些场景下，使用动态数组或链表更为合适。总之，优化策略需根据具体应用需求与数据结构特点进行考量。
2、分批添加元素：将大容量数据分批添加，减少List扩容频率，优化内存使用。Stream API应用：利用Java 8引入的Stream API，减少创建新集合对象，避免内存浪费。综上，合理预估数据量、选择合适的数据结构、分批添加元素及高效利用Stream API，是优化List内存使用的关键。
3、数据文件化保存。封装一个新的类，然后把数据放入到本地文件中，需要时，按需读取内容。（PS：效率可能不高）使用其它缓存工具。
4、先看下是否有内存泄露，简单的方法就是隔一段时间检查下内存，看看是否是持续上升。然后看下资源是否可以优化，比如你加载的图片有没有resize过，尽可能减少资源的内存消耗。游戏卡顿最主要的是FPS帧率太低，把帧率统计输出来看下。
5、Java导出百万数据至Excel时，优化性能关键在于读写分离与流式查询。Excel 2007及以上版本最大单Sheet支持1048576行数据，处理百万数据需每百万行创建一个新Sheet。数据通常从数据库中批量获取，一次查询量过大可能导致内存溢出，因此推荐分页查询或流式查询。
1、针对一个sheet的容量限制，我们需将数据分散到多个sheet中，以适应百万数据的导出需求。在实现分页查询的同时，我们还需重新计算limit的起始位置，确保数据能正确地分发到各个sheet中。
2、在设计功能时，考虑到实际使用场景，将总数据量和每页大小设置为可配置项，以适应不同用户需求。同时，优化SQL语句，利用order by商品编号确保数据的有序排列，进一步提升数据处理的效率。总结来说，实现百万级别数据导出至Excel的过程需要综合考虑性能、实时性、内存管理等多个方面。
3、System.out.println（XSSFWorkbook：100w条数据写入Excel消耗时间： + （t2 - t1）；} catch （Exception e） { e.printStackTrace（）；} return XSSFWorkbook：100w条数据写入Excel消耗时间： + （t2 - t1）；} 运行这段代码后，会发现导出过程非常耗时，这显然是因为内存和性能问题导致的。
4、Java导出百万数据至Excel时，优化性能关键在于读写分离与流式查询。Excel 2007及以上版本最大单Sheet支持1048576行数据，处理百万数据需每百万行创建一个新Sheet。数据通常从数据库中批量获取，一次查询量过大可能导致内存溢出，因此推荐分页查询或流式查询。
5、数据库表设计创建data_export表，用于记录导出数据的记录信息。同时，创建data_export_excel表，用于存储导出的Excel文件信息。 项目依赖引入poi-ooxml库是生成Excel文件的核心，需在项目中添加此依赖。由于SpringBoot starter模块包含了Scheduled功能，无需额外引入。
1、python跑了一个小时正常吗python跑了一个小时不正常。python跑时间超过半小时会发生内存泄漏的情况，是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。我的程序正好有大量的循环，因此也给不断累积的内存泄漏提供了条件。
2、Python存200w数据到数据库需要多久Python存200w数据到数据库需要474秒，因为正常的三万八千条数据仅需要9秒，以此类推出200万需要的时间。
3、Python构造日期对象和计算日期间天数差的问题python时间模块time，日期模块datetime，格式化用strftime（）gt；gt；gt；importdatetimegt；gt；gt；help（datetime）查看2009年5月31日和200..防抓取，突袭网提供内容，请查看原文。 rrule方法允许你根据日期（DAILY），星期（WEEKLY），年（YEARLY）来设置尺度计算。
4、爬虫一般一分钟应该爬多少链接，他的效率要看什么了你想达到每天千万级别的速度，建议试试前嗅的ForeSpider数据采集软件。我之前用火车、八爪鱼，开服务器采集，一个月采100多万条。用ForeSpider，用笔记本采集的，一天就几百万条。
5、循环体内的执行时间要控制好。如果它执行时间为0.1秒，那么执行一次要几0.3年。所以你要保证循环体的效率。另外可以将循环分成几段，分别交给几个进程去执行。这样可以充分利用多台服务，以及多个CPU来计算。python实现三层for循环80万次需要多久不到0.3秒。
6、if（posinfre_dist.keys（）：newvalue=fre_dist[pos]第二段：if（posinfre_dist）：newValue=fre_dist[pos]在处理3万条数据时，第二段代码的速度是第一段代码速度的上千倍。
针对一个sheet的容量限制，我们需将数据分散到多个sheet中，以适应百万数据的导出需求。在实现分页查询的同时，我们还需重新计算limit的起始位置，确保数据能正确地分发到各个sheet中。
原始需求：用户在UI界面上点击全部导出按钮，就能导出所有商品数据。乍看简单，但百万级别的数据量，实则需要精心设计。为解决性能问题，采用异步处理方案。使用job或mq实现数据导出任务的异步执行。在使用job时，需注意避免重复执行，通过在执行任务表中添加状态标识来解决。
Java导出百万数据至Excel时，优化性能关键在于读写分离与流式查询。Excel 2007及以上版本最大单Sheet支持1048576行数据，处理百万数据需每百万行创建一个新Sheet。数据通常从数据库中批量获取，一次查询量过大可能导致内存溢出，因此推荐分页查询或流式查询。
优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，这样可以显著提高速度。优化2：对于大文件，可以采用异步+多线程读取若干行并分批入库。优化3：对于文件数量过多的情况，可以将每个Excel异步读取与插入，形成双异步操作。通过这些优化，从191秒优化至2秒，效率惊人。
暗渠简单的一种是直接等于其它工作表的单元格，比如：sheet2工作表中A1单元格引用sheet1表中A1单元格，则直接=Sheet1！A1就引用过来了。第二种，给定条件引用。比如我要根据sheet2中B3单元格数据来引用sheet1中所对应相同数据的C列数据，如图，则可以用VLOOKUP公式。
Lookup_value 为需要在表格数组 （数组：用于建立可生成多个结果或可对在行和列中排列的一组参数进行运算的单个公式。数组区域共用一个公式；数组常量是用作参数的一组常量。）第一列中查找的数值。Lookup_value 可以为数值或引用。
=SUMIFS（表1！H：H，表1！G：G，2071808388340104）变为：=SUMIFS（表1！H：H，表1！G：G，2071808388340104&*）2071808388340104可以使用单元格引用，单元格也要将17查询数字设置为文本，再录入17位数字。
常见函数及用法 - SUM函数（求和）：- 语法：SUM（number1，[number2，...]）。其中“number1”是必需的参数，可以是单元格引用、数值或公式；“[number2，...]”是可选参数，可以有多个，用于添加更多要相加的内容。