如果你一直在关注我的文章，你应该会看到我几周前发布的一篇博客，这篇博客讨论了使用 Node.js 来读取大型数据集的各种方法。 令我惊讶的是，这篇博客受到了很多读者的喜爱 - 这个主题（对于我来说）似乎在很多其他的帖子、博客或者论坛上已经讨论过了，但是无论如何，它都吸引了很多人…

Node.js 是基于 V8 引擎的 JavaScript 运行环境，Node.js 具有事件驱动，非阻塞 I/O 等特点，结合 Node API，Node.js 具有网络编程，文件系统等服务端的功能

最近一直在用 NestJs 开发一个企业级的商业化项目，对于要上线的项目，那必然就少不了性能监控了。了解这些指标对我们开发调优的时候至关重要。 服务器的性能瓶颈通常为以下几个： CPU 使用率 CPU

Node.js提供了Stream模块来方便的实现文件的读取和写入操作。同时，Stream模块非常适合处理大文件，因为它可以将文件分块处理，而不是一次性将整个文件加载到内存。

使用 Node.js File API 读文件最简单的方式就是 fs.readFile，它确实简单易用，可以一次将文件加载到内存中，对文件进行全面的处理和操作。但是遇到大文件怎么办？如果一次读1个2G

SQLite是一个跨平台的关系型数据库，广泛使用于客户端开发，飞书也使用SQLite作为数据持久化存储；同时为了方便上层使用，采用了diesel作为orm与SQLite进行交互，整体使用方式为： 调用

背景 我们在使用 electron 开发时，使用了 better-sqlite3，但数据比较敏感，所以希望对数据进行加密，有两种方案： 1、对存储字段的内容进行加密； 2、对数据库文件进行加密； 方案

其实在实际的开发过程中，我们会实现一些Node.js或者Electron本身无法完成的功能，在这种情况下，我们需要封装一些底层的库，比如dll、dylib、node二进制文件，然后供上层调用。

当我构建Finda时，我希望它能够快速，特别是在16毫秒内响应所有用户的输入。 考虑到这个目标，你可能会惊讶于Finda是用Electron构建的，而Electron是一个经常被人诟病的框架，因为它的速度是相反的。 在这篇文章中，我将解释Finda如何使用Rust来利用Elec…