記憶體效能測試的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

JavaScript多執行緒|超越事件迴圈的並行

為了解決記憶體效能測試的問題，作者ThomasHunterII,BryanEnglish 這樣論述：

　　「Bryan和Thomas熟練地奠定了多執行緒開發的基礎，並巧妙地說明各種JavaScript執行時期如何實作平行計算。」  　　—James Snell  　　Node.js技術指導委員會成員    　　「當我開始深入研究worker執行緒時，我會很想讀這本書。它很詳細並提供很好的參考資訊。分析那章讓我忘情的大喊大叫。」  　　—Matteo Collina  　　NearForm首席軟體架構師    　　您準備好使用JavaScript來建構多執行緒應用程式了嗎？透過這本實用書籍，有經驗的JavaScript開發人員將可瞭解瀏覽器中所提供的web worker API和Node.j

s所提供的worker執行緒模組的優缺點。    　　作者Thomas Hunter II和Bryan English聚焦於建構多執行緒應用程式的兩種方法：一種是使用訊息傳遞，另一種則使用共享記憶體。您將學習用於實作每種方法的API，包括何時可能會想要使用其中一種方法或另一種方法，以及何時可以將它們組合。您還將接觸到基於這些方法所建構的進階樣式。    　　‧瞭解如何從多執行緒程式設計中受益  　　‧瞭解專用worker、共享worker和service worker之間的區別  　　‧知道何時要以及何時不要在應用程式中使用執行緒  　　‧透過利用Atomics物件來協調執行緒之間的通訊  　

　‧應用這些知識來建構高效能應用程式  　　‧進行基準測試，來看看您是否會從多執行緒中受益 

記憶體效能測試進入發燒排行的影片

記憶體效能測試能量提升之可行性研究

為了解決記憶體效能測試的問題，作者張華宇 這樣論述：

近年來傳統硬碟慢慢被淘汰，使用非揮發性記憶體固態硬碟(Solid State Drive, SSD)的最大的優勢在於其高效能的運轉表現因。各大記憶體廠商競爭激烈，各廠商想賣出產品只能壓低價格，時間越久價格會越便宜，由於產品普及化，測試廠商的測試量也會增加。因為固態硬碟的測試時間極長，流程複雜，生產效益的重點須著眼在時間成本的控制上。在這次研究論文中以T公司測試部門為例，直接以產線實際生產狀況作說明，介機台配置與過帳系統，並針對機台與生產現況的優缺點進行改善。本研究中共四種型態產品，分別實驗五次，一次實驗12小時，實驗結果約提升了30%~60%的效率。使用本研究所提出的理論和量測流程，可以有效

提升非揮發性記憶體的量測效能。而在實際生產和量測過程，提升量測效能的產能，對於封測公司可以有效降低人力與時間的成本。

MySQL故障排除與效能調校完全攻略(下)

為了解決記憶體效能測試的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：

　　本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 　　基礎篇： 　　從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 　　案例篇： 　　從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影

響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 　　工具篇： 　　介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 　　-----------------------------------------------------

--------------------------- 　　效能問題： 　　本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 　　其實效能最佳化要做的就是下列事情： 　　•瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 　　•要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 　　•切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 　　機械思維和大數據思維： 　　本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關

係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 　　讀者對象： 　　（1）MySQL 初學者。 　　（2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 　　（3）資深的 MySQL DBA。