.NET 运行时和库实现并发布几个 EventCounters，可用于识别和诊断各种性能问题。 通过本文，你可了解可用于监视这些计数器的提供程序及其描述。
除了客户端和服务器端的实现，还有另一种方式。我们不是在 API 服务器上设置速率限制器，而是创建一个速率限制器中间件，对你的 API 的请求进行限流。
-许多NoSQL数据库的批评者老说NoSQL数据库不支持事务。 事务是一个有用的工具，他可以帮助编程者解决一致性的问题。然而，NoSQL的推崇者并不担心这个问题，原因就是面向聚合的NoSQL数据库是支
对于支持横竖屏切换的应用程序，我们切换横竖屏时，Activity会被重新创建，我们需要考虑数据的存储和恢复。Jetpack为我们提供了ViewModel组件帮我们解决这个问题，ViewModel以注重生命周期的方式存储和管理界面相关的数据。ViewModel独立于配置变化，就算Activity重建，也不会影响ViewModel的生命周期。
在这篇博客中，我们将深入解析 Redis 的基础知识和核心概念。特别关注 Redis 中的键值操作和过期策略，这是 Redis 作为一个高性能键值存储数据库的重要特性。通过深入理解这些概念，我们可以更好地应用 Redis 来满足各种实际应用场景。
上篇教程学院君已经给大家简单介绍了 Redis 的基本数据结构和常见使用场景，接下来我们就以 Laravel 项目为例来演示如何实现这些常见的业务功能。
一、Session是什么 密码与证书等认证手段，一般用于登录过程。用户登录之后，服务器通常会建立一个新的Session保存用户的状态和相关信息，用以跟踪用户的状态。每个Session对应一个标识符SessionID来标识用户身份，SessionID一般是加密保存在Cookie中。虽然Cookie也是为了跟踪用户状态，但是Cookie存储在客户端上，Session存储在服务器上。有些网站也会将Session保存在Cookie中，以减轻服务器维护Session的压力。 Session在网络应用中被称为“会话控制
首先，我们需要安装 Node.js 和 npm 包管理器。安装完成后，我们可以使用以下命令创建一个新的 React 应用程序：
Apache Airflow是一个编排平台，用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然，随着 Airflow 2.7 的推出，用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics！
2月底的时候，Android 官方发布了Compose的完整课程。了解到许多小伙伴还没开始学习Compose，所以我写了一篇基础文章，让我们一起轻松上手Compose～
假设数据一般情况下不会造成冲突，只有在数据进行提交更新时，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回错误信息，让用户决定如何去做。fail-fast机制。
在 Go 语言的同步库中，sync.Mutex是用来提供互斥锁的基本同步原语。Mutex用于保护共享资源，在多个 goroutine 尝试同时访问相同资源时确保只有一个 goroutine 能够访问该资源，从而避免竞态条件。
这是我们计划在今年晚些时候发布的最终.NET 8版本之前的两个候选版本中的第一个。大部分计划中的功能和变更都包含在这个候选版本中，可以供您尝试使用。您可以在文档中找到完整的ASP.NET Core在.NET 8中的新功能列表[1]。一些领域（尤其是Blazor）仍然有一些重大的变更待完成，我们预计将在下一个.NET 8候选版本中完成这些变更。
前面我们说过，Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品，有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍，接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
现在，我们已经知道了。在编写并发程序时，如果不谨慎，没有考虑清楚共享资源的访问方式和同步机制，那么就会发生竞态条件和数据竞争这些问题，那么如何避免踩坑？避免发生竞态条件和数据竞争的办法有哪些？请看下面：
实际上本次故障的素材来自于朋友的朋友，虽然我并不是故障的亲身经历者，但即便只是作为旁观者，依然感觉有所收获，于是乎记录下来以馈读者。
AtomicInteger 类底层存储一个int值，并提供方法对该int值进行原子操作。AtomicInteger 作为java.util.concurrent.atomic包的一部分，从Java 1.5开始引入。
1、 字节最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning，它实现了前所未有的速度和质量，并且已经向社区开放。模型：https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
在这个案例中，我们将演示如何使用 Redis 实现一个简单的计数器。计数器可以用于跟踪应用程序中的某些事件的发生次数，如用户访问次数、文章阅读次数等。我们将使用 StackExchange.Redis 库。
ServletContext 被 Servlet 程序用来与 Web 容器通信。例如写日志，转发请求。每一个 Web 应用程序含有一个Context，被Web应用内的各个程序共享。因为Context可以用来保存资源并且共享，所以我所知道的 ServletContext 的最大应用是Web缓存—-把不经常更改的内容读入内存，所以服务器响应请求的时候就不需要进行慢速的磁盘I/O了。
CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。CountDownLatch用一个给定的计数器来初始化，该计数器的值表示需要等待完成的任务数量。每当一个线程完成其任务后，计数器的值就会减一。当计数器的值达到零时，表示所有需要等待的任务都已经完成，此时在CountDownLatch上等待的线程将被唤醒并可以继续执行。
serverStatus命令返回一个文档，该文档提供数据库状态的概述。监控应用程序可以定期运行此命令收集有关该实例的统计信息。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql的几种锁_初中常见七种沉淀,希望能够帮助大家进步!!!
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务（场景一）：
Redis读写键空间时的维护操作 当redis命令对数据库进行读写时,服务器不仅会对键空间执行指定的读写操作,还会执行一些额外的维护操作 在读取一个键之后(读写都会对键进行读取),服务器会根据键是否存在,来更新服务器的键空间命中(hit)次数或键空间不命中(miss)次数 在读取一个键之后,服务器会更新键的LRU(最后一次访问时间)，这个值可以用于计算键的空闲时间 如果服务器发现这个键过期了，会先删除这个过期键，然后才会执行其他操作 如果有客户端使用WATCH命令监视了某个键,那么服务器在对被监视的键
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
最近在做工作室的网站，留言模块采用纯HTML+JQuery+ASHX对数据库进行无刷新操作。虽然数据能够读出来，但是还是有一些小BUG出现：
string，int，list，map。Redis 最常见的用例是缓存对象以加速 Web 应用程序。
Rust 是一门以安全性著称的系统编程语言，它允许程序员高效地进行并发编程。在 Rust 中，线程是一种重要的并发原语，通过标准库提供的 std::thread 模块，我们可以轻松地创建和管理线程。而 Move 闭包是一种特殊的闭包，它可以在创建时携带外部变量的所有权，使得在多线程环境中传递数据更加灵活和高效。本篇博客将详细介绍 Rust 中线程和 Move 闭包的使用方法，包含代码示例和对定义的详细解释。
原文：https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。
Redis作为一个非关系型数据库，除了在访问速度上拥有显著优势外，其本身支持的多种数据类型也非常有用，能覆盖系统开发中的很多应用场景。下面列举的场景有的是从网上其他人的博客里看到的，有的自己开发时尝试过的一些解决方案后记录下来的，希望能给以后的开发带来启发。
CountDownLatch 是 Android 平台中常用的线程同步工具类，它可以让一个或多个线程等待其他线程完成某个任务后再继续执行。它通过一个计数器来实现，计数器的初始值可以设置为一个正整数，每当一个线程完成任务后，计数器的值会递减 1。当计数器的值递减到 0 时，等待的线程才会被唤醒，继续执行后续的操作。
Callable 是一个 interface . 相当于把线程封装了一个 “返回值”. 方便程序猿借助多线程的方式计算结果.
答案来自这个链接： 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的？
在分布式系统中，随着业务量的增长，如何保护核心资源、防止系统过载、保证系统的稳定性成为了一个重要的问题。限流算法作为一种有效的流量控制手段，被广泛应用于各类系统中。本文将详细介绍四种常见的限流算法、两种常用的限流器工具，从原理、源码的角度进行分析。
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不知道大家在面试时是否会被问到什么样的哈希数据结构可以保证线程安全？ 很多小伙伴可能知道是ConcurrentHashMap，却对其没有太多了解，本文就带大家先来看一下ConcurrentHashMap集合中的size()方法是如何保证准确获取集合大小的。 我们可以思考一个最简单的场景，即调用者如何取得当前ConcurrentHashMap集合中的数据总量？ 可能有一些读者会说，直接调用ConcurrentHashMap集合提供的size()方法即可；或
假设我们有一个接收大量请求的服务，但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题，我们需要某种节流或速率限制机制，只允许一定数量的请求，这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体（用户、设备、IP等）在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如：
作者：邴越，某电商平台架构师，曾任阿里巴巴中台资深开发工程师，云栖社区专家，关注分布式系统和高可用架构。
ViewModel 以注重生命周期的方式存储和管理界面相关的数据，当数据发生变化时，可通过接口的方式通知页面，但是有很多数据要通知时，需要定义大量的接口显得十分冗余，为此，Jetpack提供了LiveData组件解决这种问题，简化了开发过程。 LiveData 是一种可观察的数据存储器类。它是一个数据的容器，将数据包装起来，使数据成为被观察者，当数据发生变化时，观察者能够获得通知。 LiveData 具有生命周期感知能力，它遵循其他应用组件（如 Activity、Fragment 或 Service）的生命周期。这种感知能力确保 LiveData 仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。
在文章《P4:开创数据平面可编程时代》中介绍了P4的架构特性、交换机结构以及P4程序的工作原理，本篇为大家介绍P4语言编码及规范，从编码角度去理解P4程序的工作流程。 1.源码目录结构 P4项目源码可以在github上直接获取（https://github.com/p4lang）。P4项目由很多个单独的模块组成，每个模块就是一个子项目，下面分别简单介绍一下各模块的功能。 （1）behavioral-model 模拟P4数据平面的用户态软件交换机，使用C++语言编写，简称bmv2。P4程序首先经过p4c-bm
多线程是现代计算机编程中的重要概念，它允许程序同时执行多个任务，充分利用多核处理器的性能优势。在 Rust 中，多线程编程也得到了很好的支持，通过标准库提供的 std::thread 模块可以方便地创建和管理线程。本篇博客将详细介绍 Rust 中多线程的使用方法，包含代码示例和对定义的详细解释。
目录 学习目标 内容 简介 定时器分类 定时器功能介绍 计时器模式 工作过程 内部时钟选择 寄存器 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节内容我们来介绍一下有关定时器的知识，其实这个定时器，和我们日常接触的定时器没有什么区别，都是到了一定的时间就去做指定的事情。和51单片机的定时器也没有很大区别，就是数量和功能明显变多了许多，那我们就开始吧！ 内容 简介 STM32F4 的定时器功能十分强大，有 TIME1 和 TIME8 等高级定时器，也有 TIME2~TIM
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了，然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况，也就是
Curator是netflix公司开源的一套zookeeper客户端，目前是Apache的顶级项目。与Zookeeper提供的原生客户端相比，Curator的抽象层次更高，简化了Zookeeper客户端的开发量。Curator解决了很多zookeeper客户端非常底层的细节开发工作，包括连接重连、反复注册wathcer和 NodeExistsException 异常等。
在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过载，导致服务不可用，另一方面是为了防止网络攻击。
在上文中我们分析完了 CountDownLatch源码，可以理解为减法计数器，是基于AQS的共享模式使用，而CyclicBarrier相比于CountDownLatch 来说，要简单很多，它类似于加法计数器，在源码中使用 ReentrantLock 和 Condition 的组合来使用。
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