一、Java性能优化（论文文献综述）
程璐璐[1]（2021）在《基于多源异构数据页面渲染的志愿填报系统设计与实现》文中认为随着新高考体制的改革,高考志愿填报颇受每个学生家庭乃至社会大众高度的关注。基于高考中“高分数低录取”、“高分数没学上”等一系列问题的存在,高考辅助志愿填报系统应运而生,为越来越多的学生以及家长提供便利,被广大学子接受。但是数据的准确性、平台的用户体验度以及页面加载速度有不同程度的问题,不能准确合理的利用每一分,对学生高考志愿的填报有一定程度的影响。通过学生对高考志愿填报系统的需求调研以及对比分析,数据的准确、友好的页面设计以及舒适的交互性更能够提高用户的兴趣。如今网络盛行的时代,页面加载时间超过四秒,将会缺失四分之一的用户。在高考志愿填报的高并发时段,对于页面加载的性能有更高的需求。本文基于微信公众平台,设计与实现基于多源异构数据页面渲染的志愿填报系统,实现浏览学校的分数线、基本情况;查询专业的分数线;根据所输入的分数以及所在地区进行志愿填报预测;分享交流填报经验;了解高考最新政策资讯;测评适合的专业职业等功能模块的开发与完善。在功能模块测试调优的基础上,通过采取HTML优化、CSS优化、Java Script优化、图片优化以及服务器端优化等多种前端性能优化技术对系统进行优化处理。由于图片作为传达人类情感最直接方式,在网页以及APP应用中广泛应用,而且每一张图片请求过程中都会发送HTTP请求,因此图片的加载速度对于系统的性能、加载时间有至关重要的作用。在图片优化的过程中,针对高考志愿填报场景,采用CSS Sprites、预加载、懒加载以及技术融合等多种技术方式进行实验对比,总结采用CSS Sprites、预加载、懒加载技术融合的用户行为加载数据技术,是针对高考志愿填报系统场景最适合的方案。系统采用多种优化技术,研究如何在前端的领域内,提升数据质量,加快页面加载速度,提高页面易用性、交互性,达到页面性能优化,提升用户体验,为用户推荐更合理的院校。
邓权亮[2]（2021）在《基于全文检索的敏感信息检测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理Github已经成为当下最受欢迎的开源代码托管平台,越来越多的开发人员和企业将项目上传到Github平台上。开发人员由于疏忽和安全意识不足,将含有敏感信息的代码库上传到Github的公共区域,导致敏感信息泄露,带来了许多安全危害,因此,能够有效识别源码中的敏感信息的技术手段显得尤为重要。针对这种现状,本文基于Elasticsearch全文检索技术设计并实现了一个敏感信息检测系统,在保证搜索精确度和查询性能的基础上,能够根据关键词从海量源码文件中搜索出含有敏感信息的文档。本文深入研究了搜索引擎技术中常用的中文分词算法和排序算法。其中,中文分词算法包括:基于字符串匹配、基于词频统计以及基于语义分析等3种中文分词算法,使用基于字符串匹配算法实现的IK分词器对源码文本进行分词。排序算法包括IF-TDF算法、PageRank算法以及BM25算法,分析各个排序算法的原理和优缺点,改进BM25算法应用于搜索结果排序。考虑到数据量比较大,且数据还会持续增长,本文使用HDFS分布式文件系统来存储源码数据,优点是HDFS集群易扩展,可以通过增加节点的方式扩充存储容量,且数据不易丢失。缺点是HDFS不适合存储海量小文件,本文通过将一个项目中的所有小文件合并为一个大文件的方式解决了该问题。部署Elasticsearch集群作为搜索引擎提供全文检索功能,将HDFS集群中的源码文件读取并上传至Elasticsearch集群中,期间经过一系列优化方案提升了 Elasticsearch集群的索引性能和查询性能。基于对系统的需求分析、概要设计以及详细设计等,使用Spring Boot、Thmeleaf、MyBatis Plus、Layui等技术实现了敏感信息检测系统,最后对系统进行测试,测试结果符合预期。
叶朋[3]（2020）在《网站访问性能优化的研究与实现》文中研究说明随着互联网技术的不断发展和普及,用户数量也在不断增加。如何对企业服务器高负载、高并发的情况进行有效处理,显得尤为重要。对于动态网页资源读写慢的问题,通过数据缓存或者静态化的方法可以有效解决该问题,使得用户对网络公共资源的访问速度明显加快。在解决数据与服务器之间的协调性问题的同时改善了用户体验,与此同时,对于网络服务器及数据库的压力会大大减小。本文分别对分布式缓存系统方案和页面静态化方案进行了研究与性能对比。研究内容如下:1.对网站优化的相关技术做了具体分析阐述了数据缓存方法和网页静态化的基本原理。并且对数据缓存方式和网页静态化方式的不同实现方法进行对比。2.对分布式缓存方案进行了研究与实现通过分布式缓存方式可以有效的降低数据服务器的压力,以提高系统整体的运行性能。对接口、方法类、数据结构以及各个功能模块进行设计与实现。讨论和说明了一致性哈希算法以及Redis的分布式方案。3.对页面静态化技术进行了研究与实现着重对网页静态化引擎的设计思路及方法进行了阐述。内容包括对网页静态化基本原理的详细阐述、对于静态化方案的总体设计以及具体实现细节的讨论。详细说明了静态化方案的实现步骤。该方法是让应用服务器在用户请求到来前预先将用户可能请求的高频页面进行组装。4.系统测试通过设计与实现页面生成与发布系统,对于不同的优化方案进行测试、对比,并且对测试结果进行分析。实验结果表明,无论从错误率或是响应时间来看,静态化方案的响应结果都远远优于缓存方案。在响应效率上,虽然线上缓存方案的响应效率很高,但是静态化的响应效率是其数倍。相对于缓存来讲,静态化页面每秒能承受的吞吐量更高。
王冰[4]（2020）在《组件化多媒体工作台系统的设计与实现》文中提出随着计算机技术的快速发展,云联络中心已普遍应用于各行各业,在商业活动中充当着越来越重要的角色。多媒体工作台系统是云联络中心系统的一个子系统,为坐席与客户的交流提供了一个平台,通信方式包括文本、音视频和多媒体文件等。随着前端技术的不断发展,基于前端模块化的技术愈发成熟,开发一个方便快捷、沟通顺畅、全面管理且性能优良的多媒体工作台系统成为迫切需要,使系统在方便的满足企业坐席的工作需求的同时,也增强了用户的体验感以及用户的依赖度。本论文开发一个以客户为中心使用成熟的计算机技术以及通信技术处理大量客户业务的系统,以解决传统开发中的痛点问题。本文的研究工作是基于前端组件化的思想实现一套完整的多媒体工作台系统。具体工作如下:1)采用基于Vue的组件化开发思想,设计实现了系统的基础组件。基础组件主要实现即时通信、路由导航、网络请求和视图展示等功能。即时通信组件采用Web Socket和Vuex相关技术实现,Web Socket技术用来实现系统和服务端的实时通讯,Vuex技术用来保存通信过程中的会话状态。2)针对多媒体工作台系统的功能确定系统需求,介绍云联络中心系统的总体架构、多媒体工作台系统的体系结构和功能结构。设计实现文本交互过程中的转接、求助和会议等功能。采用Web RTC实现浏览器端的音视频通信,设计实现音视频通信过程中的接通、挂断和静音等功能。3)采用基于CAS协议的单点登录模型实现坐席的登录登出功能,使用户通过一个用户名和密码登录就可以访问企业中的一个或多个连接的系统。完成后台服务管理的功能,包括知识库管理、服务历史管理和客户信息管理。4)通过从渲染层面和网络层面对系统进行了性能优化,提升客户的用户体验和坐席的服务效率,对系统中基础组件和核心业务组件的功能进行了全方位的测试,对系统进行性能以及兼容性测试,测试结果与预期一致。本论文实现的系统对于云联络中心的发展具有一定的推进作用,目前该平台已应用于中国银行新一代智能客服项目,为企业提供了更加完善的客户服务机制。但系统还有一些需要完善的地方,一是可以增加统计报表模块,比如统计指定时间内所有呼叫的详细信息,二是增加监控模块,可以监控所有线路状态,坐席工作状态,并以统计图的的方式展示。
罗浩鑫[5]（2020）在《基于硬件压缩的大数据文件系统性能优化》文中提出随着大数据、人工智能的高速发展,大数据系统平台数据量的规模呈爆炸式增长,庞大的数据量对数据存储和网络传输提出了不小的挑战,为了应对这一系列挑战,必须保证大数据平台数据存储中心的高效率存储和网络传输的高吞吐量,对平台上待存储的数据先进行压缩后再处理是应对这一挑战的有效手段,Gzip压缩算法因其压缩率高、压缩速度快被广泛应用于数据压缩领域。传统的Gzip软件压缩虽然可以实现数据压缩,但会占用通用处理器大量的时间以及消耗大量的内存资源,压缩效率也无法满足大数据系统实时处理的要求,而使用硬件压缩异构加速方案则可以避开软件压缩的这些问题。本研究从这一角度入手,基于FPGA实现了支持HDFS文件系统压缩操作的Gzip硬件压缩加速器,并应用于龙芯大数据平台上实现系统的性能优化。本研究先对Gzip压缩算法原理进行剖析,提出了一种支持高位宽CRC校验的基于FPGA的流水并行结构的硬件静态Gzip压缩方法,以流水式结构进行字符匹配,极大提高了匹配字符串的效率,并利用压缩核调度器调度多路压缩核并行压缩,实现高度并行结构。之后使用verilog语言将该Gzip硬件压缩算法在Alpha Data ADM-PCIE-KU3 FPGA硬件加速平台上实现并测试。测试表明,Gzip硬件压缩加速器端到端的压缩速率可以达到1 GB/s以上,使用Calgary测试集实现了2.1的压缩比,使用Silesia测试集实现了2.2的压缩比,相比软件压缩提升了69倍的加速比。最后,以自研为背景,自主设计FPGA硬件加速卡并在加速卡上运行Gzip硬件压缩算法逻辑,实现高度自研的硬件压缩加速器,将该硬件压缩加速器与龙芯大数据平台相结合,对龙芯大数据系统的数据存储的压缩操作进行硬件加速,提高了龙芯大数据平台的整体性能。本研究弥补了国产大数据平台硬件压缩加速的空白,对于优化国产大数据平台性能有着重要的研究意义。
魏佳楠[6]（2020）在《基于WebGIS的自然资源“一张图”管理信息系统的设计实现与性能优化》文中研究表明随着国务院机构改革方案中“组建自然资源部,不再保留国土资源部”内容的提出,自然资源管理的改革在全国各地区开始深化。龙海市市级机构改革实施方案提出了“组建市自然资源局”的决策,提高自然资源信息化水平势在必行。目前龙海市自然资源数据种类繁多,但也存在着数据共享程度不高、数据分散存储的情况,如何整合多源数据并实现数据的共享使用是丞待解决的问题。本文以龙海市自然资源局对提高数据共享程度和数据管理水平的需求为依托,探究基于WebGIS的自然资源“一张图”管理信息系统的设计实现与性能优化。本文设计了一套涉及“数据访问策略”、“权限管理策略”和“日志管理策略”的系统架构。该架构使用Angular和Koa分别作为前端框架和服务端框架,基于ArcGIS Server地图服务实现数据的共享,并在访问地图服务器时使用了代理服务。同时,本文使用ArcGIS API for Java Script技术实现与地图相关的功能,基于AntV G2技术实现数据的图表可视化。在数据库方面,使用Postgre SQL数据库,按照规范设计数据表从而实现一个稳定可靠的数据库,数据包含空间数据和属性数据。除此之外,借助Redis对系统中的部分查询结果信息进行缓存,提高数据的加载速度。在系统的开发过程中,从Web前端和负载均衡两个方面进行优化研究。在Web前端性能优化方面,使用浏览器缓存、Gzip压缩和Angular懒加载的方式。在负载均衡方面,将多种Nginx的负载均衡策略进行对比分析,根据实验结果提出合适的建议,最终达到优化系统性能的目的。本文按照设计的总体架构对自然资源“一张图”管理信息系统进行建设。系统从自然资源数据管理的实际情况出发,整理业务和功能需求,确定各项业务的逻辑和对应的流程,结合先前优秀学者的经验和研究成果,将业务需求转化为有针对性和有价值的功能点。系统实现了空间数据的可视化展示与管理配置的一体化,较好地解决了普遍存在的数据共享、数据交换困难的问题。在安全性方面,系统具备较为完善的日志管理模块。同时,龙海市自然资源“一张图”管理信息系统提高了自然资源数据的管理水平,满足了当地自然资源信息化建设的要求,有利于推动龙海市自然资源信息化的建设。
王屹[7]（2020）在《基于数据内容的消息中间件技术研究》文中研究指明随着信息技术革命在全球范围内的深入推进与互联网软硬件的广泛普及以及“互联网+”产业形态的兴起,大数据的时代已经来临。剧增的数据量一方面为数据挖掘技术提供了有力的支撑,为人类社会提供了更为智能与便捷的网络服务,另一方面其带来的网络传输与存储需求也对现有的软件技术提出了严峻的挑战,催生了分布式技术的持续演进。消息中间件技术是分布式系统中为收发两端应用提供高效数据分发服务,支撑分布式系统平稳应对大数据量并发访问的软件技术。如今,在日益发展壮大的网络规模下,直面数据洪峰的消息中间件在吞吐率和传输时延上的性能瓶颈问题变得更加突出。巨大的数据传输需求使得数据服务提供商不得不部署大量的服务器组成复杂的中间件集群,从而导致了集群部署运维成本的飞升,数据传输所占用的网络带宽与存储资源又影响了分布式系统的整体服务效率。现有的消息中间件通过优化IO,减少冗余流程,增大并发线程数等传统软件优化方法来提升系统性能表现,但随着消息中间件软件的日臻完善这种做法所能带来的性能提升已逐渐遇到瓶颈。消息中间件亟需实现进一步性能提升的手段。为解决这一问题,本文提出数据驱动消息传输的思想,立足于分布式计算机系统迫切需要更高性能的消息中间件的现实,结合新兴的机器学习技术,提出了一种基于数据内容的消息中间件技术。针对消息中间件的吞吐量性能瓶颈,为改善消息中间件在大数据场景下对网络带宽与存储资源高占用的现状,本文设计了自编码训练模块,创新性地将自编码器引入消息中间件来对数值型消息进行最大程度的压缩,进而提升系统的吞吐率。针对分布式系统中存在的对关键热点数据的低时延传输需求,本文提出了分级消息传输方案,允许通过解析消息内容为消息设置优先级。通过将高优先级消息基于内存存储,而对存储于磁盘的普通消息利用内存映射技术进行优化,可以实现关键数据的优先高速传输,为关键业务的快速响应提供了支持。在此基础上,本文针对分布式环境设计了一套消息中间件系统。基于所设计方案,本文完成了整体系统的实现与部署,并对系统进行了性能测试与可用性测试。测试结果表明,与现存其他的消息中间件相比,本文所设计的消息中间件在吞吐率与部分消息的时延性能上具有优势。这一结果表明,通过引入数据分析方法提升消息中间件的性能表现是可行的,这为消息传输性能优化提供了新的思路,对分布式消息传输的相关研究具有重要意义。
喻维明[8]（2020）在《Hadoop平台的监控与优化》文中研究指明随着计算机与移动互联网技术的蓬勃发展,我们已经进入了一个数据量呈爆炸性增长的年代。像社交网络、电商交易、互联网金融和生物健康这些行业在社会活动中正源源不断地产生大量的、结构复杂的数据资源。人们希望能够从这些大量的、且与用户行为密切相关的数据资源中得到有用的信息,从而改善人们的生活方式,提升生活品质。在如此强烈的市场需求下,Hadoop作为一种先进的大数据处理工具越来越受到学者的关注,已经逐渐被应用于各个领域,帮助企业完成各类的大数据处理需求。然而,大多数平台节点都是廉价的机器,随着平台规模的增长,如何高效的管理与维护平台,保证平台稳定高效地工作已经成为众多用户和学者所面临的一个大问题。所以Hadoop的监控和优化也逐渐成为了众多学者和用户研究的热门之一。本文首先介绍了Hadoop的基本概念,对当前主要的分布式监控系统以及监控技术进行了概述,详细介绍了分布式计算平台监控系统的功能需求,架构设计以及关键技术核心。然后从不同角度分析了优化Hadoop平台的方法,详细介绍了Hadoop配置参数优化方法。主要内容包括:针对单一监控工具无法满足监控需求的问题,本文在Nagios监控工具的基础上,使用其它监控工具完善Nagios的数据采集、展示和报警功能,开发一个功能全面的Hadoop监控系统。该系统从Hadoop平台的JMX（Java Management Extensions）接口和服务器操作系统的资源文件中发掘数据,并提供一个灵活的、多重视角的可视化界面。监控系统还可以通过邮件、短信、QQ和微信等方式发送报警信息。同时,也提供了一个随时随地查看监控信息的远程访问接口。针对如何选取Hadoop配置参数的问题,本文从不同角度介绍了目前一些常用的优化方方法。在此基础上,详细介绍了使用SVM和遗传算法选取最优配置参数的方法,并实验验证了方法的可行性。该优化方法与默认配置参数相比,可以提升Hadoop平台19.1%的执行效率。
石冠洲[9]（2020）在《基于Vue的Web系统前端性能优化研究与应用》文中提出近年来,随着社会经济的飞速发展,计算机和互联网技术在人们的日常生活中得到了广泛的应用。而Web站点作为互联网近几年发展的亮点技术产物之一,其在Internet的带动下已经取得了长足的发展。人们不仅通过Web站点来获取信息和在线购物,同时也希望能获得更快速、高效的服务与体验,这就对Web站点的性能提出了更高的要求,因此,对Web站点的性能优化具有十分重要的意义。对于一个Web站点,可以从后台和前端两方面对其进行性能优化。后台方面的优化技术如硬件设备升级等方法优化成本比较高,加之国内后台方面的优化技术已经比较成熟。因此,本文着眼于对Web系统的前端性能优化进行研究,主要做了以下研究工作:1.综述了Web前端的发展历程、Web前端的内容以及Web前端性能优化的重要性。研究了Web前端工作机制、浏览器工作原理,分析了现有相关研究情况,总结了影响Web前端性能的主要因素。2.针对影响Web前端性能的主要因素,研究了Web前端性能优化模型,分别在前端渲染优化、图片优化、浏览器缓存优化和网络连接优化四个方面给出了优化方案。在前端渲染方面,从Web前端的展现过程优化和通过将虚拟DOM与Web Worker相结合两方面对Web系统的前端渲染性能进行优化;在图片优化方面,通过改变图片的格式和压缩处理方式以及采用图片懒加载技术来提升Web前端的图片加载性能;在浏览器缓存优化方面,主要采用Web Storage等缓存技术,将用户访问Web应用过程中的各种静态资源缓存到浏览器本地,以提升Web前端的响应效率;在网络连接优化方面,采用了改进的SACC算法,有效地解决了浏览器的并发连接限制问题。采用制作图片地图等方法减少了Web系统的HTTP请求数量。还通过Vue的路由懒加载技术对Web系统的加载速率进行提升。3.研究了Web前端框架的结构形式,着重分析了Vue框架的工作原理及其优点,结合电子商城系统的需求,基于Vue前端框架设计开发了一个电子商城系统,实现了系统的总体架构及各项功能。4.将优化模型应用到设计的商城系统中,通过采用前端性能工具对比分析优化模型应用前后的系统性能数据以及系统优化前后的实际效果,验证了优化模型的可行性和有效性。
潘文文[10]（2020）在《云平台下Web前端的若干优化技术的研究与实现》文中研究表明随着Web技术的不断发展,Web开发逐渐从简单的页面展示发展成功能丰富的Web应用。更多的用户交互,复杂的功能需求也逐渐给Web应用带来了更多的性能上的挑战。传统模式下前端开发中代码没有模块化,复用率低;首页加载速度过慢,导致用户流失率过高;资源加载过多,导致页面容易出现卡顿等无法满足用户流畅体验的问题急需解决。同时在前后端未分离的开发模式下,导致的前后端开发者出现交叉等待,系统维护和迭代的效率过低的情况也需要解决。因此,结合项目实际开发需求以及现有Web技术的发展,研究如何重构现有项目,优化性能瓶颈点,对于增强产品竞争力,降低后续项目开发和维护难度具有重大的意义和重要性。本文首先指出了原有系统中性能方面的不足。随后通过研究浏览器的渲染机制,并结合NodeJS技术、Vue.JS框架和Nginx负载均衡等技术,对原有项目的不足逐一进行了针对性的解决。设计了前后端分离的系统架构,并对前端部分进行细致划分,明确工作内容,解决了开发耦合的问题。并提出了组件化开发的思想,对功能进行划分,以积木堆砌的思维进行前端开发,在生产过程中大大减少了前后端开发者工作量。结合NodeJS技术,引入中间层的概念,提升首页加载速度。运用了函数节流,延迟加载的思想并结合DOM节点缓存技术,解决了应用展示页面滚动性能不足的问题。同时为了增强系统的可用性,设计了基于Nginx负载均衡方案,保证了大批量用户请求下系统的可用性。最后通过研究本地缓存问题,针对原先云平台系统在使用中暴露出的问题,设计了数据模型,并提出了一套缓存替换方案。本文通过在云平台系统重构过程中的实践,并通过性能测试,进行数据对比,论证了这些优化技术的可行性以及高效性,能够良好的保证云平台系统现有的用户性能需求。
二、Java性能优化（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Java性能优化（论文提纲范文）
（1）基于多源异构数据页面渲染的志愿填报系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及目的 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 高考志愿填报研究现状 |
| 1.2.2 性能优化研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文研究思路与框架 |
| 1.5 本文研究创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 系统相关技术简介 |
| 2.1 数据采集技术介绍与研究 |
| 2.1.1 Scrapy框架采集原理 |
| 2.1.2 Scrapy框架采集流程 |
| 2.2 前端可视化技术介绍 |
| 2.2.1 Webpack |
| 2.2.2 Vue |
| 2.2.3 Node.js |
| 2.2.4 HTML、CSS、Java Script等 |
| 2.3 Nginx |
| 2.4 性能优化技术介绍 |
| 2.4.1 HTML优化 |
| 2.4.2 CSS优化 |
| 2.4.3 Java Script优化 |
| 2.4.4 图片优化 |
| 2.4.5 服务器端优化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统关键技术研究与系统架构 |
| 3.1 系统关键技术研究 |
| 3.2 页面排版布局合理化 |
| 3.3 数据处理工作 |
| 3.3.1 归一化描述 |
| 3.3.2 图像表格提取 |
| 3.3.3 页面表格提取 |
| 3.3.4 文档表格提取 |
| 3.3.5 数据处理总体实现效果 |
| 3.4 系统整体架构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 志愿填报系统详细设计与实现 |
| 4.1 系统详细设计 |
| 4.1.1 系统架构设计 |
| 4.1.2 功能模块设计 |
| 4.1.3 数据库设计 |
| 4.2 系统具体实现与展示 |
| 4.2.1 系统平台首页 |
| 4.2.2 高考填报场景 |
| 4.2.3 搜学校场景 |
| 4.2.4 查专业场景 |
| 4.2.5 高考资讯场景 |
| 4.2.6 填报交流场景 |
| 4.2.7 用户信息场景 |
| 4.2.8 常用入口 |
| 4.3 系统开发环境 |
| 4.4 系统测试 |
| 4.4.1 功能测试 |
| 4.4.2 性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于全文检索的敏感信息检测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 关键技术介绍 |
| 2.1 Hadoop |
| 2.1.1 HDFS |
| 2.1.2 MapReduce |
| 2.2 Elasticsearch |
| 2.2.1 倒排索引 |
| 2.2.2 Elasticsearch核心概念 |
| 2.3 数据库 |
| 2.4 Redis缓存 |
| 2.5 Kafka |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 搜索引擎技术相关算法研究与设计 |
| 3.1 中文分词算法 |
| 3.1.1 基于字符串匹配的分词算法 |
| 3.1.2 基于词频统计的分词算法 |
| 3.1.3 基于语义理解的分词算法 |
| 3.1.4 IK中文分词算法 |
| 3.2 搜索结果排序算法 |
| 3.2.1 TF/IDF排序算法 |
| 3.2.2 PageRank排序算法 |
| 3.2.3 BM25排序算法 |
| 3.3 搜索结果排序算法设计 |
| 3.3.1 改进BM25算法 |
| 3.3.2 算法测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 Elasticsearch集群的部署与性能优化 |
| 4.1 部署分布式文件系统 |
| 4.1.1 搭建HDFS集群 |
| 4.1.2 解决存储小文件问题 |
| 4.2 搭建Elasticsearch集群 |
| 4.2.1 机器配置 |
| 4.2.2 节点重要属性配置 |
| 4.2.3 启动节点 |
| 4.2.4 安装Kibana |
| 4.3 上传数据至Elasticsearch集群 |
| 4.4 集群性能优化 |
| 4.4.1 索引性能优化 |
| 4.4.2 查询性能优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 敏感信息检测系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 概要设计 |
| 5.2.1 架构设计 |
| 5.2.2 系统数据流设计 |
| 5.2.3 数据库设计 |
| 5.3 功能详细设计 |
| 5.3.1 登录注册 |
| 5.3.2 全文搜索 |
| 5.3.3 索引管理 |
| 5.3.4 敏感词管理 |
| 5.3.5 日志管理 |
| 5.3.6 个人中心 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.4.1 登录注册页面 |
| 5.4.2 全文搜索页面 |
| 5.4.3 索引创建页面 |
| 5.4.4 敏感词管理页面 |
| 5.4.5 查询日志页面 |
| 5.4.6 个人中心页面 |
| 5.5 系统部署 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.6.1 功能性测试 |
| 5.6.2 非功能性测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）网站访问性能优化的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 网站性能优化相关技术 |
| 2.1 数据缓存方案 |
| 2.1.1 数据库缓存基本原理 |
| 2.1.2 数据库缓存方式 |
| 2.1.3 文件缓存方式 |
| 2.1.4 内存缓存方式 |
| 2.1.5 不同缓存方式对比 |
| 2.2 网页静态化方案 |
| 2.2.1 网页静态化基本原理 |
| 2.2.2 网页静态化方式 |
| 2.2.3 完全静态化的平台处理方式 |
| 2.2.4 不同静态化方法对比 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 分布式缓存研究及实现 |
| 3.1 数据缓存Redis相关技术 |
| 3.2 一致性哈希算法及分布式缓存算法策略 |
| 3.2.1 一致性哈希表算法 |
| 3.2.2 分布式缓存模块的一致性哈希表算法策略 |
| 3.3 一致性哈希算法在分布式缓存中的应用 |
| 3.3.1 分布式缓存模块的总体设计 |
| 3.3.2 分布式缓存模块的详细设计 |
| 3.3.3 分布式缓存模块的具体实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 页面静态技术研究及实现 |
| 4.1 静态化总体设计 |
| 4.2 静态化方案的实现 |
| 4.2.1 静态化引擎原理模型 |
| 4.2.2 静态化任务及任务表 |
| 4.2.3 静态化引擎线程及规则设计 |
| 4.2.4 静态化引擎算法流程设计 |
| 4.2.5 静态化引擎实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 网站优化技术实现及验证 |
| 5.1 页面的生成与发布系统 |
| 5.1.1 页面的发布流程 |
| 5.1.2 发布页面的测试点 |
| 5.2 功能模块的设计与实现 |
| 5.2.1 数据库设计与实现 |
| 5.2.2 数据通信模块设计与实现 |
| 5.2.3 后台管理模块实现 |
| 5.3 不同优化方案性能对比 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 测试方法 |
| 5.3.3 测试结果 |
| 5.3.4 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）组件化多媒体工作台系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 web应用研究现状 |
| 1.2.2 Web RTC研究现状 |
| 1.2.3 前端性能优化研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 前端应用框架研究 |
| 2.1.1 MVC设计模式 |
| 2.1.2 MVP设计模式 |
| 2.1.3 MVVM设计模式 |
| 2.2 前端模块化设计思想 |
| 2.3 Vue开发相关技术 |
| 2.3.1 Vue生命周期 |
| 2.3.2 Vue组件间通信 |
| 2.4 基于CAS的单点登录技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统用例分析 |
| 3.2 系统子用例 |
| 3.2.1 基础功能分析 |
| 3.2.2 CAS单点登录功能 |
| 3.2.3 交互功能 |
| 3.2.4 后台服务管理功能 |
| 3.3 系统非功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多媒体工作台系统的详细设计与实现 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 云联络中心系统总体架构 |
| 4.1.2 多媒体工作台系统体系结构 |
| 4.1.3 多媒体工作台系统功能结构设计 |
| 4.2 模块的详细设计与实现 |
| 4.2.1 基础组件的设计与实现 |
| 4.2.2 CAS单点登录的设计与实现 |
| 4.2.3 交互功能的设计与实现 |
| 4.2.4 后台服务管理的设计与实现 |
| 4.3 系统性能优化的设计与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测试系统的功能和性能 |
| 5.1 测试目标与环境 |
| 5.1.1 系统测试目标 |
| 5.1.2 系统测试环境 |
| 5.2 多媒体工作台系统功能测试 |
| 5.2.1 基础组件功能测试 |
| 5.2.2 CAS单点登录功能测试 |
| 5.2.3 交互功能测试 |
| 5.2.4 后台服务管理功能测试 |
| 5.3 多媒体工作台系统性能测试 |
| 5.4 多媒体工作台系统兼容性测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于硬件压缩的大数据文件系统性能优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 硬件压缩算法研究现状 |
| 1.2.2 面向大数据应用的硬件加速研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与创新点 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第2章 大数据系统与硬件压缩相关知识 |
| 2.1 软硬件协同优化简述 |
| 2.1.1 硬件加速技术 |
| 2.1.2 数据传输总线技术 |
| 2.2 Hadoop平台简述 |
| 2.2.1 文件系统HDFS简述 |
| 2.2.2 Map Reduce简介 |
| 2.3 Gzip无损压缩算法简述 |
| 2.3.1 LZ77算法原理分析 |
| 2.3.2 Huffman算法原理分析 |
| 2.3.3 Gzip压缩算法机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于FPGA的 Gzip硬件压缩算法设计与实现 |
| 3.1 整体方案 |
| 3.2 主机端程序设计 |
| 3.3 FPGA端压缩算法设计 |
| 3.3.1 数据交换框架RIFFA简述 |
| 3.3.2 基于流水式的硬件压缩核 |
| 3.3.3 基于并行的硬件压缩框架 |
| 3.4 实验测试方法 |
| 3.5 实验数据分析 |
| 3.5.1 传输带宽分析 |
| 3.5.2 Calgary测试分析 |
| 3.5.3 Silesia测试分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于硬件压缩的Hadoop性能优化 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 整体方案 |
| 4.3 实现zlib库对硬件压缩的支持 |
| 4.4 龙芯大数据平台应用 |
| 4.4.1 龙芯大数据平台简介 |
| 4.4.2 FPGA硬件加速卡设计 |
| 4.5 实验测试方法 |
| 4.6 实验数据分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 指导教师对研究生学位论文的学术评语 |
| 学位论文答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（6）基于WebGIS的自然资源“一张图”管理信息系统的设计实现与性能优化（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展综述 |
| 1.2.1 WebGIS技术 |
| 1.2.2 国土资源“一张图”系统研究 |
| 1.2.3 Web前端性能优化技术 |
| 1.2.4 现有研究的不足 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 Web前端技术 |
| 2.1.1 webpack |
| 2.1.2 Angular |
| 2.1.3 ArcGIS API for Java Script |
| 2.1.4 AntV G2 |
| 2.2 服务端技术 |
| 2.2.1 Node.js |
| 2.2.2 Koa |
| 2.2.3 ArcGIS Server |
| 2.2.4 Nginx |
| 2.3 数据库技术 |
| 2.3.1 PostgreSQL |
| 2.3.2 Redis |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 非功能需求分析 |
| 3.1.2 功能需求分析 |
| 3.2 系统总体架构 |
| 3.3 相关的策略设计 |
| 3.3.1 数据访问策略 |
| 3.3.2 权限管理策略 |
| 3.3.3 日志管理策略 |
| 3.4 数据收集与处理 |
| 3.4.1 数据收集与整合 |
| 3.4.2 数据处理 |
| 3.4.3 地图服务的发布 |
| 3.5 数据库建设 |
| 3.5.1 数据库设计 |
| 3.5.2 数据表设计 |
| 3.5.3 数据库安全备份 |
| 3.5.4 基于Redis的缓存策略 |
| 3.5.5 缓存策略添加前后性能对比测试 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 系统性能优化 |
| 4.1 Web前端优化 |
| 4.1.1 浏览器缓存 |
| 4.1.2 Gzip压缩 |
| 4.1.3 Angular懒加载 |
| 4.2 负载均衡方案设计与实现 |
| 4.2.1 Nginx负载均衡算法介绍 |
| 4.2.2 Nginx配置文件优化设置 |
| 4.2.3 Nginx性能测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 业务应用子系统 |
| 5.1.1 数据浏览 |
| 5.1.2 数据查询 |
| 5.1.3 数据定位 |
| 5.1.4 统计分析 |
| 5.1.5 制图模块 |
| 5.1.6 数据增量更新模块 |
| 5.2 系统管理子系统 |
| 5.2.1 用户管理和角色管理模块 |
| 5.2.2 图层配置模块 |
| 5.2.3 软件功能配置模块 |
| 5.2.4 权限管理模块 |
| 5.2.5 系统配置模块 |
| 5.2.6 日志管理模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于数据内容的消息中间件技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第二章 消息中间件相关理论与技术 |
| 2.1 消息中间件技术体系 |
| 2.1.1 消息中间件组成原理 |
| 2.1.2 消息中间件的消息模型 |
| 2.1.3 消息中间件的性能评价指标 |
| 2.2 自编码压缩技术 |
| 2.2.1 自编码器技术简介 |
| 2.2.2 适用于数据压缩的自编码器 |
| 2.3 消息存储技术 |
| 2.3.1 基于关系型数据库的消息存储 |
| 2.3.2 基于文件的消息存储 |
| 2.3.3 KV存储 |
| 2.4 分布式计算技术 |
| 2.4.1 概述 |
| 2.4.2 系统相关组件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于数据内容的消息中间件技术 |
| 3.1 消息中间件性能分析 |
| 3.2 消息中间件的传统性能优化方法 |
| 3.3 基于数据内容的消息中间件性能优化方法 |
| 3.3.2 基于自编码器的吞吐率优化 |
| 3.3.3 基于分级消息的时延优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于数据内容的消息中间件的设计与实现 |
| 4.1 系统设计需求分析 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 总体架构设计 |
| 4.2.2 系统工作流程 |
| 4.3 核心模块设计与实现 |
| 4.3.1 全局协调模块 |
| 4.3.2 编码器训练模块 |
| 4.3.3 消息队列模块 |
| 4.3.4 消息分区模块 |
| 4.3.5 消息客户端 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统部署与测试 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 系统可用性测试 |
| 5.2.1 消息传输测试 |
| 5.2.2 高可用性测试 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.3.1 系统吞吐率测试 |
| 5.3.2 消息时延测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）Hadoop平台的监控与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 Hadoop平台监控概述 |
| 2.1 Hadoop简介 |
| 2.2 监控技术概述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 Hadoop平台的监控系统 |
| 3.1 监控系统功能设计 |
| 3.2 监控系统设计 |
| 3.3 远程访问 |
| 3.4 监控结果展示与分析 |
| 3.5 故障报警测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 Hadoop平台的性能优化 |
| 4.1 Hadoop性能调优概述 |
| 4.2 系统资源优化 |
| 4.3 Map Reduce应用程序调优 |
| 4.4 Hadoop参数调优 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（9）基于Vue的Web系统前端性能优化研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 Web前端性能优化理论综述 |
| 2.1 Web前端概述 |
| 2.1.1 Web前端发展概述 |
| 2.1.2 Web前端内容及其性能优化的重要性 |
| 2.2 Web前端性能优化相关原理 |
| 2.2.1 Web前端工作机制 |
| 2.2.2 Web前端请求与响应机制 |
| 2.2.3 浏览器工作原理 |
| 2.2.4 影响Web前端性能的主要因素 |
| 2.3 Vue前端框架 |
| 2.3.1 前端框架的发展 |
| 2.3.2 Vue前端框架 |
| 2.3.3 Vue前端框架的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Web前端性能优化模型研究 |
| 3.1 前端渲染优化 |
| 3.1.1 Web前端展现过程优化 |
| 3.1.2 Vue的虚拟DOM及其性能优化 |
| 3.2 图片优化 |
| 3.2.1 图片处理方法 |
| 3.2.2 图片懒加载 |
| 3.3 浏览器缓存优化 |
| 3.3.1 浏览器代理缓存 |
| 3.3.2 Web Storage缓存优化 |
| 3.4 网络连接优化 |
| 3.4.1 浏览器并发连接限制优化 |
| 3.4.2 HTTP请求优化 |
| 3.4.3 vue-router优化 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 基于Vue的商城系统的设计与实现 |
| 4.1 商城系统需求分析 |
| 4.2 商城系统总体设计 |
| 4.2.1 系统架构设计 |
| 4.2.2 系统功能设计 |
| 4.3 商城系统实现 |
| 4.3.1 开发环境 |
| 4.3.2 系统代码架构 |
| 4.3.3 系统实现效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 Web前端性能优化模型应用 |
| 5.1 测试工具与测试环境 |
| 5.2 优化模型应用及效果分析 |
| 5.2.1 前端渲染优化分析 |
| 5.2.2 图片优化分析 |
| 5.2.3 浏览器缓存优化分析 |
| 5.2.4 网络连接优化分析 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）云平台下Web前端的若干优化技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 浏览器渲染原理 |
| 2.2 Nginx负载均衡 |
| 2.3 NodeJS技术 |
| 2.4 Vue.js框架 |
| 2.5 混合App |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 需求分析与设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 系统架构总体设计 |
| 3.3 云平台系统优化方案设计 |
| 3.3.1 组件化开发设计 |
| 3.3.2 首屏加载性能优化设计 |
| 3.3.3 列表滚动性能优化设计 |
| 3.3.4 基于Nginx的负载均衡设计 |
| 3.3.5 本地缓存优化设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统优化方案具体实现 |
| 4.1 前后端分离架构实践 |
| 4.2 组件化开发实践 |
| 4.3 首屏加载性能优化实践 |
| 4.3.1 路由管理 |
| 4.3.2 Node中间层的实现 |
| 4.4 列表滚动性能优化实践 |
| 4.4.1 延迟加载 |
| 4.4.2 函数节流 |
| 4.4.3 缓存DOM节点 |
| 4.5 负载均衡方案的应用与实践 |
| 4.6 本地缓存方案的应用与实践 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试与分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 测试与对比分析 |
| 5.2.1 组件化优化结果分析 |
| 5.2.2 首屏优化测试与分析 |
| 5.2.3 列表滚动性能测试与分析 |
| 5.2.4 负载均衡与前后端分离方案测试与分析 |
| 5.2.5 本地缓存测试与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、Java性能优化（论文参考文献）
- [1]基于多源异构数据页面渲染的志愿填报系统设计与实现[D]. 程璐璐. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [2]基于全文检索的敏感信息检测系统的设计与实现[D]. 邓权亮. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]网站访问性能优化的研究与实现[D]. 叶朋. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [4]组件化多媒体工作台系统的设计与实现[D]. 王冰. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]基于硬件压缩的大数据文件系统性能优化[D]. 罗浩鑫. 深圳大学, 2020(10)
- [6]基于WebGIS的自然资源“一张图”管理信息系统的设计实现与性能优化[D]. 魏佳楠. 福建师范大学, 2020(12)
- [7]基于数据内容的消息中间件技术研究[D]. 王屹. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]Hadoop平台的监控与优化[D]. 喻维明. 长江大学, 2020(02)
- [9]基于Vue的Web系统前端性能优化研究与应用[D]. 石冠洲. 长安大学, 2020(06)
- [10]云平台下Web前端的若干优化技术的研究与实现[D]. 潘文文. 电子科技大学, 2020(07)