问题描述 双11购物节的时候，某宝给你很多张满300减50的优惠券，你想组合各种商品的价格总和>=300，且金额总和越接近300越好，这样可以多薅点羊毛。 回溯算法效率太低，时间复杂度指数级。...当n很大的时候，可能“双11”已经结束了，代码还没有运行出结果 ---- DP求解：购物车中有n个商品。针对每个商品都决策是否购买。每次决策之后，对应不同的状态集合。...iostream> const int limitMoney = 300; const int MaxSumOfPrice = 3*limitMoney;//超过3倍就没有媷羊毛的必要了 void double11shopping...delete [] states; } int main() { const int n = 5; int price[n] = {100,98,105,104,99}; double11shopping
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
这些性能优化手段，经过了618、双11等大促场景的实践检验。用户打开会场的整体平均耗时缩短了200ms~700ms左右，秒开率提升10%~14%。...以双11的预售会场为例，我们拆分了用户进入会场路径的各个阶段。大致可分为以下四个过程。从用户点击开始，经过路由模块，客户端PHA容器, WebView, 会场框架，最后上屏到用户看见会场页面。...结合线上的大盘数据，可以分析出当前阶段仍然存在的问题有： 数据请求耗时长 主会场作为大促业务的锋线，承载了流量分发、个性化推荐等作用，在这些业务逻辑背后所对应的繁杂的服务端接口，使得整个首屏接口的整体RT...WebView预渲染 预渲染是在今年双11会场中使用的技术方案，也是核心的抓手。将原有WebView阶段的WebView创建和资源加载等耗时部分提前。...主会场是切入点作为，整个淘系电商Web应用众多，性能体验是一个需要持续关注和长线投入去做的事情，那么如何提升淘系业务的大盘整体性能是一场艰巨的持久战。
双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。...双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。...同样，对于双11期间，每延迟100ms，就有可能导致订单量和交易额的减少。 Raincent利用小蜜蜂测量平台在双11监测10大电商平台后的数据发现： ?...同时国美的双11活动从11月10日0点就已经开始，长达3天，延续到11月12日24点，所以瞬间拥挤的状况不明显。...4、淘宝网站速度最快，在300ms以下，淘宝网此次并没有大量的参与到双11中来。
作者 | 蚂蚁金服技术专家 沧漠 导读：Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统，它大幅降低了容器化应用部署的门槛，但运维和管理一个生产级的高可用 Kubernetes 集群仍十分困难...这套面向终态的集群管理系统在今年备战双 11 过程中，经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外，还应该提升集群整体资源利用率。...Q2：应用部署在 K8s 及 Docker 中会影响性能吗？例如大数据处理相关的任务是否建议部署到 K8s 中？ A2：我理解 Docker 是容器，不是虚拟机，对性能的影响是有限的。...A5：K8s 提供了非常多构建 PaaS 平台的扩展能力，但现在直接面向 K8s 去部署应用的确非常困难。我觉得采用某种 DSL 去部署应用是未来的趋势，K8s 会成为这些基础设施的核心。...Q6：我们目前采用 kube-to-kube 的方式管理集群，kube-on-kube 相比 kube-to-kube 的优势在哪？在大规模场景下，K8s 集群的节点伸缩过程中，性能瓶颈在哪？
9%，还有移动App里面非常经典的五秒钟定律；如果你的App应用的响应时间大于5秒钟；那么50%移动应用用户会放弃，30%用户会卸载，33%失望的用户会转向竞争对手的应用。...APM就像是部署在互联网上的CT扫描设备，通过SDK采集用户端数据，通过监控点采集网络数据，通过探针采集服务器上各种软硬件环境数据，然后利用大数据技术把采集到的数据进行快速诊断分析，发现影响应用性能的“...参考和分析市场上国内外的应用性能管理的解决方案；云智慧首创面向业务的基于用户行为性能的方法；这是基于真实的用户行为角度来分析应用的性能表现；分析的维度包括行为的维度和用户的维度。 ?...，确保运维SLA与服务质量；面向管理层，提供多维报告与数据决策支持，帮助企业实现用户满意度及运营效率持续提升、企业营收不断提高。...工作从事软件产品设计开发多年，现任云智慧产品总监，致力于面向大数据的IT系统监控软件以及应用性能管理（APM）平台的规划、设计与传播。
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。
你可以将如上流程设置为一个漏斗，分析整体的转化情况，以及每一步具体的转化率和转化中位时间。同时也可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。
---- APM（应用性能管理）与Dapper原理介绍 什么是APM APM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控） APM主要是针对企业...第二阶段：以监控各种基础组件为主，随着互联网的快速发展，为了降低应用开发难度，各种基础组件（如数据库、中间件等）开始大量涌现，所以这个时期应用性能管理主要是监控和管理各种基础组件的性能。...第三阶段：以监控应用本身的性能为主, IT 运维管理的复杂度开始出现爆炸性的增长，应用性能管理的重点也开始聚焦于应用本身的性能与管理上。...每个跟踪树Trace都要定义一个全局唯一的TraceID，推荐用64位的整数表示，在这个跟踪中的所有Span都将获取到这个TraceID。...英文论文地址：https://www.cs.tufts.edu/comp/150PAT/tools/dcpi/micro30.pdf 比较知名的开源APM Pinpoint Pinpoint是一个APM（应用程序性能管理
双11大屏 每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。...而这种高性能，高可用的准确的流处理框架就非Flink莫属了。 Apache Flink是什么？ ...Apache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理 。...Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。...实时智能推荐 智能推荐会根据用户历史的购买行为，通过推荐算法训练模型，预测用户未来可能会购买的物品。
在没有应用性能管理工具（APM，即application performance management ）的时候，当我们需要对应用优化，我们就需要不断的调试、阅读源码才能找到问题。...而了解应用性能瓶颈的最好方法就是：查看程序中运行时间最长的部分。在这时，我们就可以考虑使用性能管理工具来分析应用的性能。...性能管理工具会分析应用的五个维度： 终端用户体验监控，分析用户加载、渲染时间等等有关于用户体验的事项。 应用运行时架构，监控应用程序的所有节点和服务器等等。...同时，性能管理工具将使用应用性能指数（英语 Apdex，全称：Application Performance Index），来衡量用户对于应用性能的满意值。...下面我们将 New Relic 作为应用性能管理工具，来分析和展示应用程序的性能。 使用 New Relic 进行优化 New Relic 是国外知名的监控服务商，它可以实时地对应用进行监控和分析。
什么是性能分析？ 性能分析是分析应用程序性能来改进代码质量的常用方法，最流行的可视化性能分析方法是生成火焰图。 基于 Spring 框架的 Java 应用的火焰图 y轴是堆栈深度，x轴跨越样本总体。...Kubernetes 上的性能分析 性能分析是一项较为复杂的任务，大多数探查器有两个主要问题： 需要修改应用程序，通常可以通过将标志添加到执行命令或将一些性能分析库导入代码中来实现。...由于在分析过程中会严重影响性能，因此通常避免在生产环境中进行性能分析。 选择正确的探查器可能会解决这些问题，但是这需要仔细去进行研究，并且通常取决于编程语言和操作系统。...此外，当应用程序重新启动时，某些性能问题可能会消失，这就使得调试变得困难。 Kubectl flame Kubectl Flame 是一个 kubectl 插件，可以以较低的开销生成火焰图?...来分析应用程序性能，无需进行任何应用程序修改或停机。
性能损耗 由于Pinpoint采集信息太过详细，所以，它对性能的损耗最大。而skywalking默认策略比较保守，对性能损耗很小。 有网友做过压力测试，对比如下： ?...图片来源于：https://juejin.im/post/5a7a9e0af265da4e914b46f1 所以，在性能损耗方面，skywalking更胜一筹。...非常活跃的中文社区，支持多种语言的探针，对国产开源软件非常全面的支持，以及使用es作为底层存储带来的强大的检索能力，并且skywalking的扩展性以及定制化要更优于Pinpoint： 如果你有海量的日志存储需求，推荐...如果你更看重二次开发的便捷性，推荐skywalking。 最后，参考上面的对比，结合你的需求，哪些不能妥协，哪些可以舍弃，从而更好的选择一款最适合你的APM软件。
推荐一个比较好用的流媒体服务开源代码： ZLMediaKit: 实现RTSP/RTMP/HLS/HTTP协议的轻量级流媒体框架，支持大并发连接请求 https://gitee.com/xiahcu/ZLMediaKit...logo 一个基于C++11的高性能运营级流媒体服务框架 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qGMRzHOl-1588662590011)(https://travis-ci.org...branch=master)] 项目特点 基于C++11开发，避免使用裸指针，代码稳定可靠；同时跨平台移植简单方便，代码清晰简洁。...使用方法 作为服务器： 作为播放器： 作为代理服务器： 作为推流客户端器： QA 怎么测试服务器性能？...视频推流器 支持linux、windows、mac的rtmp/rtsp播放器 上述工程可能在最新的代码的情况下编译不过，请手动修改 授权协议 本项目自有代码使用宽松的MIT协议，在保留版权信息的情况下可以自由应用于各自商用
# Java 分布式应用追踪系统 skywalking ?...Sky Walking logo SkyWalking: 针对分布式系统的APM（应用性能监控）系统，特别针对微服务、cloud native和容器化(Docker, Kubernetes, Mesos...Java自动探针，不需要修改应用程序源代码 * 高性能探针，针对单实例5000tps的应用，在全量采集的情况下，只增加 10% 的CPU开销。 中间件，框架与类库支持列表.
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。...AppNeta AppNeta提供了这家厂商所说的“全栈”(full stack)应用程序性能管理功能。...四个不同的模块(TraceView、AppView、PathView和FlowView)共同组成了一套解决方案，可以监控Web应用程序、软件即服务(SaaS)和应用程序网络的性能，并结合其他的网络性能监控和分析功能...安装了每个代理后，我们就能够在PathView Cloud管理控制台中查看应用程序了。TraceView让你可以关注应用程序从前端到后端的方方面面。...Dynatrace Dynatrace为Java、.Net和PHP等平台提供了监控网络性能和应用程序的功能。除了模拟Web应用程序负载的综合监控功能外，它还提供了用户体验管理功能。
Java内存管理深度剖析：垃圾回收机制与性能优化 引言 简要介绍垃圾回收（GC）的概念以及它在Java内存管理中的作用。...总之，垃圾回收是Java内存管理中不可或缺的一部分，它通过自动管理内存的分配和释放，确保了Java程序的稳定性和性能。...性能下降：没有GC，程序员需要花费更多的时间和精力来确保内存的正确管理，这可能会降低开发效率和应用程序的性能。...它可能会引入性能开销，如GC暂停时间可能会影响应用程序的响应性。因此，持续学习和实践对于有效管理Java内存和优化GC性能至关重要。...此外，随着Java虚拟机（JVM）和垃圾回收器的不断更新和改进，开发者应该保持对最新GC技术和最佳实践的了解，以便更好地利用这些特性来优化应用程序的内存管理和性能。
The Case for Automatic Database Administration using Deep Reinforcement Learning（基于深度强化学习的自动数据库管理） --...Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique（基于强化学习的双光技术推荐系统） ---- --...Cellular-Connected UAVs over 5G: Deep Reinforcement Learning for Interference Management（蜂窝连接的超过5G的UAVs:深度强化学习的干扰管理
文章目录 一、 双进程守护保活 + JobScheduler 原理 二、 双进程守护保活 + JobScheduler 源码 1、JobService 代码 2、判定服务运行工具类 3、清单文件 4、...MainActivity 代码 5、运行效果 三、 源码资源 一、 双进程守护保活 + JobScheduler 原理 ---- 【Android 进程保活】应用进程拉活 ( JobScheduler...拉活 | JobScheduler 使用流程 | JobService 服务 | 不同版本兼容 | 源码资源 ) 博客中介绍了 JobScheduler 的用法 ; 【Android 进程保活】应用进程拉活...( 双进程守护保活 ) 博客中介绍了双进程守护保活用法 ; 使用 " 双进程守护保活 + JobScheduler " 机制 , 成功率最高 ; " 双进程守护保活 + JobScheduler "...+ JobScheduler 源码 ---- 大部分代码与 【Android 进程保活】应用进程拉活 ( 双进程守护保活 ) 博客中重复 , 这里只贴出 JobScheduler 相关源码 ; 1、JobService
抛弃的不是栈这种数据结构，而是Stack实现类，如果你还不了解就用到业务开发中，就很可能会影响系统性能。...1.2 源码分析 我们说Stack栈，这个实现类已经不推荐使用了，需要从它的源码上看。...本身Vector就是一个不推荐使用的类，主要在于它的一些操作方法锁?(synchronized)的力度太粗，都是放到方法上。...同时数据的插入和删除也不需要像数组队列那样拷贝数据，虽然Linkedlist有这些优点，但不能说ArrayDeque因为有数组复制性能比它低。...的应用过程，到我们后面讲锁相关知识点，再重点介绍。 队列结构的设计非常适合某些需要LIFO或者FIFO的应用场景，同时在队列的数据结构中也有双端、延时和组合的功能类，使用起来也非常方便。
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