大页内存（Huge Pages）通过减少页表项数量降低TLB（转换后备缓冲器）未命中率，提升内存访问效率。适用场景包括高频内存操作（如数据库、科学计算）。对于数据库等需避免交换的服务，可设为0（但需谨慎）。在编程语言层面，采用RAII（资源获取即初始化）模式，如C++的智能指针或Python的上下文管理器（交换分区（Swap）通过将部分内存数据移至磁盘缓解内存压力，但不当配置可能加剧性能问题。：交

大页内存（Huge Pages）通过减少页表项数量降低TLB（转换后备缓冲器）未命中率，提升内存访问效率。适用场景包括高频内存操作（如数据库、科学计算）。对于数据库等需避免交换的服务，可设为0（但需谨慎）。在编程语言层面，采用RAII（资源获取即初始化）模式，如C++的智能指针或Python的上下文管理器（交换分区（Swap）通过将部分内存数据移至磁盘缓解内存压力，但不当配置可能加剧性能问题。：交

通过极简的代码实现（代码量仅为传统连接池的 1/10）、无锁化并发控制、智能化的连接管理机制，在基准测试中显著优于其他主流连接池（如 Tomcat JDBC、DBCP2）。公式表达等待超时机制： $$ T_{wait} = \min(\frac{active_connections}{max_pool_size} \times 100ms, \ 1s) $$通过合理的参数配置和监控手段，Hikar

通过极简的代码实现（代码量仅为传统连接池的 1/10）、无锁化并发控制、智能化的连接管理机制，在基准测试中显著优于其他主流连接池（如 Tomcat JDBC、DBCP2）。公式表达等待超时机制： $$ T_{wait} = \min(\frac{active_connections}{max_pool_size} \times 100ms, \ 1s) $$通过合理的参数配置和监控手段，Hikar