Android性能优化大全（Code Memory CPU GPU UI）

最新推荐文章于 2025-01-06 20:59:02 发布
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分类专栏： Android
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  一般Android客户端的性能优化根本指的是代码的优化，代码的优化又包括UI和后端的代码，不管是前端还是后端，又包括Memory和CPU以及GPU的优化，在这里我就不给出分的这么详细的优化文档出来，会给出代码，UI，Memory，CPU，以及GPU的一些优化建议。

代码：http://pan.baidu.com/s/1geuSGlP

UI：http://pan.baidu.com/s/1boiPEaj

Memory:它的优化是在不出现内存泄露和溢出的情况下，使用更小的内存去使CPU和GPU的性能达到理想的状态，但是现实往往是残酷的，经常会出现牺牲内存换CPU速度，或者牺牲CPU速度换内存，因此要根据项目的性能需求去进行选择。

http://pan.baidu.com/s/1bnNkIAF

CPU: http://pan.baidu.com/s/1hryUvDM

GPU: http://pan.baidu.com/s/1c1p9mRQ


          

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pycharm中运行spark很慢
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03-16
<think>好的，我现在需要帮用户解决PyCharm中运行Spark程序速度慢的问题。首先，我要回忆一下Spark的基本原理和PyCharm的环境配置。Spark本身是基于内存计算的分布式框架，但如果配置不当，本地模式运行可能会效率低下。 用户提到的是在PyCharm中运行Spark程序慢，可能的原因有几个方面：资源配置不足、并行度设置不合理、代码优化不足、或者开发环境本身的限制。我需要结合已有的引用内容来寻找优化方法。 根据引用[1]，Spark Core产生RDD，而Spark SQL使用DataFrame，可能涉及到执行计划的优化。引用[2]提到Spark的执行流程，可能需要调整执行引擎的参数。引用[4]中的CUDA和Docker可能相关，但用户的问题是关于PyCharm，所以可能更多在本地配置和资源分配上。 首先，检查Spark的配置，比如executor内存、核心数。本地模式下，默认配置可能较低，增加分区数可以提升并行度。其次，代码优化方面，避免shuffle操作，使用广播变量和持久化RDD。然后，PyCharm自身的设置，比如内存分配，是否开启了不必要的插件。最后，考虑是否应该使用本地模式还是连接到集群，或者使用更高效的工具如Spark Submit。 还要注意数据本地性，缓存中间结果，以及JVM调优。可能还需要检查日志，看是否有任务倾斜或GC问题。综合这些点，逐步给出优化建议。</think>### 优化PyCharm中Spark运行性能缓慢的方法 #### 1. **调整Spark资源配置** - **增加Executor内存和核心数** 在`SparkConf`中明确指定资源参数，避免使用默认配置。例如： ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf() \ .setAppName("OptimizedApp") \ .setMaster("local[4]") \ # 使用4个本地核心 .set("spark.executor.memory", "4g") \ # 分配更多内存 .set("spark.driver.memory", "2g") sc = SparkContext(conf=conf) ``` 本地模式（`local[*]`）默认使用所有逻辑核心，但需根据物理机资源合理分配[^1]。 - **调整并行度** 通过`spark.default.parallelism`设置分区数，例如： ```python conf.set("spark.default.parallelism", "8") # 根据CPU核心数调整 ``` 分区数不足会导致任务并行度低，建议每个CPU核心处理2-4个分区[^1]。 #### 2. **优化代码逻辑** - **减少Shuffle操作** 避免`groupByKey`、`distinct`等高Shuffle代价的操作，改用`reduceByKey`或`aggregateByKey`。 ```python rdd = sc.parallelize([(1, 2), (1, 3)]) optimized_rdd = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 替代groupByKey + sum ``` - **使用广播变量（Broadcast Variables）** 对小数据集进行广播，减少数据传输： ```python small_data = {"key": "value"} broadcast_data = sc.broadcast(small_data) rdd.map(lambda x: x + broadcast_data.value["key"]) ``` - **数据持久化** 对重复使用的RDD/DataFrame进行缓存： ```python df = spark.read.csv("data.csv").cache() # 使用cache()或persist() ``` #### 3. **PyCharm环境优化** - **增加PyCharm内存限制** 在`pycharm.vmoptions`中调整堆大小（默认约750MB）： ``` -Xms1024m -Xmx4096m ``` - **关闭不必要的插件** 如Code With Me、内置终端插件等，减少资源占用。 #### 4. **使用高效开发模式** - **本地测试时限制数据量** 开发阶段使用数据子集，例如： ```python df = spark.read.csv("data.csv").limit(1000) ``` - **连接远程集群** 本地资源不足时，通过`spark-submit`提交到YARN/Kubernetes集群： ```bash spark-submit --master yarn --executor-memory 8g app.py ``` - **启用动态资源分配** 在集群模式下配置动态资源分配： ```python conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "true") ``` #### 5. **其他工具辅助** - **启用Spark UI监控** 通过`http://localhost:4040`分析任务执行时间、Shuffle数据量等。 - **使用CUDA加速（需GPU支持）** 对部分机器学习任务，集成CUDA加速库（如RAPIDS）[^4]。 --- ### 性能瓶颈排查流程图 ``` 代码逻辑 → 检查Shuffle/持久化 → 资源监控 → 调整配置 → 集群部署 ↘ 数据倾斜 → 重分区/盐析 → 日志分析 ```
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