save：redis子进程在处理bgsave命令期间，会拒绝客户端发来的save命令，目的是为了避免父进程和子进程同时在创建rdb文件，也避免产生竞争条件。...上述的save条件也是redis配置save的默认值，即没有特意指定save条件，则都会按上述设置执行bgsave。...每执行一次修改，dirty值就加1，如果是批量修改命令如sadd等，一次修改多个值，则修改几个dirty的值就加多少。...3、检查是否满足保存条件 redis服务器的周期性函数serverCron，默认每隔100毫秒执行一次，用来维护运行中的服务器，其中一项工作就是检查save条件，满足的话就执行bgsave...其判断方式是，循环save配置，分别比较save每一条配置的修改次数与redisServer结构中的dirty属性值、当前时间减去lastsave属性判断经过的时间，有一个符合则执行bgsave命令。
当然你说加权限什么的都可以，但麻烦并且一下循环就全部出来了，所以安全自己衡量吧，当然也是有方法就是将原来显示的10位进制转为64位进制；但这样做就要写多一个转换的函数。好吧！...既然你能在数据库中建立GUID的字段为什么不善用数据库字段充份用好，这个时候就是雪花ID上场的时候，首先雪花ID不存在像自增ID这样容易被调用因为他是18位数字，你去猜把18位猜一整天也未必能猜到，因为是有算法的...long timestamp = GetCurrentTimestamp(); if (timestamp > LastSnowId.Timestamp) //时间戳改变，毫秒内序列重置...} else //当前时间小于上一次ID生成的时间戳，证明系统时钟被回拨，此时需要做回拨处理 {...} else //当前时间小于上一次ID生成的时间戳，证明系统时钟被回拨，此时需要做回拨处理 {
wait 秒内最多执行 func 一次的函数。...John（5年前）建议的解决方案是，在 onScroll 事件外部，每 250ms 循环执行一次。简单的技巧，避免了影响用户体验。 现如今，有一些稍微高端的方式处理事件。...，只允许一个函数在 X 毫秒内执行一次。...跟 debounce 主要的不同在于，throttle 保证 X 毫秒内至少执行一次。...总之： debounce：把触发非常频繁的事件（比如按键）合并成一次执行。 throttle：保证每 X 毫秒恒定的执行次数，比如每200ms检查下滚动位置，并触发 CSS 动画。
解决： 在while(1)的大循环中插入一句sleep(1)，即阻塞1毫秒，java线程内则使用Thread.sleep()的静态方法阻塞线程。...虽然只是阻塞了程序一毫秒，但是如果循环内的运算量不大的话，阻塞一毫秒几乎让出了整个CPU的运算资源，还不影响程序的运行。...理想情况下，假设原本执行一次循环只需要消耗10个CPU周期的话，如果不进行阻塞，2Ghz的CPU在一秒内会执行2*10^9/10=2*10^8次的循环，然而在1秒内执行那么多次循环对我们的程序一点帮助都没有...，还会抢占CPU资源；而阻塞该程序1ms后，相当于每进行一次循环后就让出1ms的运算资源，也就是让出2*10^6个cpu周期，原本占用100%的程序只会占用不到1万次CPU周期，这对于2Ghz的CPU来说几乎是...以前我混过ACM竞赛，往往敲的代码都是追求指定的时间内完成大规模数据的运算，所以，在while循环中是绝对不可能出现sleep()这种拖时间的代码的，然而，程序在实际应用中，一个小小的sleep()还是必不可少的
也就是说41位可以表示241-1个毫秒的值，转化成单位年则是(241-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365)=69年 10bit-工作机器id，用来记录工作机器id。...第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，000000000000。...= 5; //机器标识占用的位数 private final static long DATACENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数 // 每一部分最大值...Refusing to generate id"); } if (currStmp == lastStmp) { //if条件里表示当前调用和上一次调用落在了相同毫秒内...最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 id 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。
前言 通常我们在实际项目中很少使用AUTO_INCREMENT自增长，因为这样很容易被人遍历，从1循环到最大值，把所有的库都遍历一遍。...第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点） ，最后12位是毫秒内的计数...（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号） 一共加起来刚好64位，为一个Long型。...毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。...位datacenterId和5位workerId * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号 * 加起来刚好64
相比于setTimeout的在固定时间后执行对应的动画函数，rAF用于指示浏览器在下一次重新绘制屏幕图像时, 执行其提供的回调函数。...DOMHighResTimeStamp 指的是一个double类型，用于存储毫秒级的时间值。这种类型可以用来描述离散的时间点或者一段时间（两个离散时间点之间的时间差）。...实际使用示例 「上才艺，E G M,E G M E G M E G M」 我们以在3000毫秒内移动1500px距离的动画为例 setTimeout的实现方式 以下代码通过setTimeout每10毫秒为间隔时间改变一次元素的位置以实现元素的动画效果...request 会把每一帧中的所有DOM操作集中起来，在一次重绘或回流中就完成（这点很像虚拟DOM不是~），并且重绘或回流的时间间隔紧紧跟随浏览器的刷新频率,这样就不会出现过度渲染的问题，保证了流畅的需求以及浏览器的完美渲染...由于在显示刷新间隔之前发生了另一个绘制请求，因此无法绘制每次的第三个绘制（红色箭头指示）。这种透支会导致动画断断续续，「因为每三帧都会丢失」。
小慢哥的原创文章，欢迎转载 ---- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、...若设置为5，则sysbench会在5秒内循环往复进行素数计算， 从输出结果可以看到在5秒内完成了几次， 比如配合--cpu-max-prime=3，则表示第一轮算得3个素数， 如果时间还有剩就再进行一轮素数计算...每完成一轮就叫一个event - 默认值为10 - 相同时间，比较的是谁完成的event多 --events: event上限次数 - 若设置为100，则表示当完成100次event后，即使时间还有剩，...3.07毫秒 max: 3.27 // 完成1次event的最多耗时3.27毫秒 95th percentile: 3.13 // 95%次event在3.13秒毫秒内完成...stddev(标准差): 在相同时间内，多个线程分别完成的素数计算次数是否稳定，如果数值越低，则表示多个线程的结果越接近(即越稳定)。
为了提高性能，在分布式系统中可以用DB proxy请求不同的分库，每个分库设置不同的初始值，步长和分库数量相等： 这样一来，DB1生成的ID是1,4,7,10,13.......4.序列号 占用12bit，这个值在同一毫秒同一节点上从0开始不断累加，最多可以累加到4095。 SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢？...只需要做一个简单的乘法： 同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304 这个数字在绝大多数并发场景下都是够用的。...+ 1) & SEQUENCE_MASK; //sequence等于0说明毫秒内序列已经增长到最大值 if (sequence == 0) {...2.如果当前毫秒在一台机器的序列号已经增长到最大值4095，则使用while循环等待直到下一毫秒。 3.如果当前时间小于记录的上一个毫秒值，则说明这台机器的时间回拨了，抛出异常。
这样一来，每次都可以得到一个递增的ID。 为了提高性能，在分布式系统中可以用DB proxy请求不同的分库，每个分库设置不同的初始值，步长和分库数量相等： ?...4.序列号 占用12bit，这个值在同一毫秒同一节点上从0开始不断累加，最多可以累加到4095。 SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢？...只需要做一个简单的乘法： 同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304 这个数字在绝大多数并发场景下都是够用的。 SnowFlake的代码实现 ? ?...+ 1) & SEQUENCE_MASK; //sequence等于0说明毫秒内序列已经增长到最大值 if (sequence == 0) {...2.如果当前毫秒在一台机器的序列号已经增长到最大值4095，则使用while循环等待直到下一毫秒。 3.如果当前时间小于记录的上一个毫秒值，则说明这台机器的时间回拨了，抛出异常。
我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。...循环重排序这一简单的变化，却带来了相当可观的加速： ? 平铺（Tiling） 要想进一步改进重排序，我们需要考虑另一个缓存问题。 对于A中的每一行，我们针对B中所有列进行循环。...而对于 B 中的每一步，我们会在缓存中加载一些新的列，去除一些旧的列。当到达A的下一行时，我们仍旧重新从第一列开始循环。...在同一个CPU循环中，SIMD可在多个值上同时执行相同的运算/指令（如加、乘等）。如果我们在4个数据点上同时运行SIMD指令，就会直接实现4倍的加速。 ?...使用im2col类似的微调代码和矩阵相乘，同样的卷积可以在大约20毫秒内完成运行。如想深入了解，你可以尝试自行试验不同的调度策略。
第 2~42 位： 共41位，时间戳，单位是毫秒，可以支撑大约69年 第 43~52 位： 共10位，机器ID，最多可容纳1024台机器 第 53~64 位： 共12位，序列号，是自增值，表示同一毫秒内产生的...ID，单台机器每毫秒最多可生成4096个订单ID 代码实现： /** * @author 一灯架构 * @apiNote 雪花算法 **/ public class SnowFlake {...; } if (currStamp == lastStamp) { // 相同毫秒内，序列号自增 sequence =...代码逻辑非常简单，，同一毫秒内，订单ID的序列号自增。同步锁只作用于本机，机器之间互不影响，每毫秒可以生成四百万个订单ID，非常强悍。 生成规则不是固定的，可以根据自身的业务需求调整。...图片 有的对并发要求更高的系统，比如双十一秒杀，每毫秒4百万并发还不能满足要求，就可以使用雪花算法和号段模式相结合，比如百度的UidGenerator、滴滴的TinyId。
一般情况下，我们可以用 new Date()).getTime() 来得到时间，这个可以精确到毫秒，但是实际运行的时候，由于只能16毫秒左右取一次时间，所以用这种方法只能精确到16毫秒。...() + '_' +t; //计算每循环100次需要的时间，运行结果可得，时间并不一致 if (j==100){ //每循环100次输出一次 var t2 = (...这是循环100次需要的时间。138毫秒。两种计时方法在大于16毫秒的时候，误差就比较小了，在15毫秒内。原因还是前者每16毫秒才能取值一次。 4、 运行效率问题 大家有没有发现问题？...只是循环了100次，就需要138毫秒，这个是不是太慢了？ 每次循环也没干啥是呀。这个node的效率是不是有问题？...这个嘛，问题出在 console.log() 上面，每次循环都要输出显示，我们可以简单验证一下，把每次循环都要输出的那一行注释掉，只保留每100次的输出。 ?
在 T3 时刻，由于线程 2 修改了 X=B，此时线程 1 的业务逻辑依旧执行，但是到了 T5 时刻，线程 2 又把 X 还原为 A，那么到了 T6 时刻，使用 CAS 原理的旧值判断，线程 1 就会认为...我们难以判定的是在 T4 时刻，线程 1 在 X=B 的时候，对于线程 1 的业务逻辑是否正确的问题。...所以目前流行的重入会加入两种限制，一种是按时间戳的重入，也就是在一定时间戳内（比如说 100 毫秒），不成功的会循环到成功为止，直至超过时间戳，不成功才会退出，返回失败。...乐观锁重入机制 因为乐观锁造成大量更新失败的问题，使用时间戳执行乐观锁重入，是一种提高成功率的方法，比如考虑在 100 毫秒内允许重入，把 UserRedPacketServiceImpl 中的方法 grapRedPacketForVersion...100 毫秒内，就继续，否则就不再重新尝试，而判定失败，这样可以避免过多的 SQL 执行，维持系统稳定。
序列号（12位） 对于某个服务，每一个毫秒内生成一个id,序列号就加1，这个数字在每毫秒开始时都会被重置为0。即一个毫秒内单个服务可以生成即4096个id。...我们可以根据服务的具体情况调整下id各部分的长度，比如，对于并发量低，单次生成id数量大的应用，我们可以适当减少数据中心id和机器id的位数，增加序列号位数来提高每个毫秒内id的生成数量。...timestamp)); } //设置序列号 if (lastTimestamp == timestamp) { //设置序列号递增，如果当前毫秒内序列号已经达到最大值...< count; i++) { ids.add(nextId()); } return ids; } /** * 循环等待直至获取到新的毫秒时间戳...* 确保生成的时间戳总是向前移动的，即使在相同的毫秒内请求多个ID时也能保持唯一性。
在处理复杂运算的时候，被线程 2 修改的 X 的值有可能导致线程1的运算出错，而最后线程 2 将 X 的值修改为原来的旧值 A，那么到了线程 1运算结束的时间顺序 T6，它将j检测 X 的值是否发生变化...，就会拿旧值 A 和 当前的 X 的值 A 比对 ， 结果是一致的， 于是提交事务，然后在复杂计算的过程中 X 被线程 2 修改过了，这会导致线程1的运算出错。...也就是一旦因为版本原因没有抢到红包，则重新尝试抢红包，但是过多的重入会造成大量的 SQL 执行，所以目前流行的重入会加入两种限制： 一种是按时间戳的重入，也就是在一定时间戳内（比如说 100毫秒），不成功的会循环到成功为止...---- 乐观锁重入机制-按时间戳重入 因为乐观锁造成大量更新失败的问题，使用时间戳执行乐观锁重入，是一种提高成功率的方法，比如考虑在 100 毫秒内允许重入，把 UserRedPacketServicelmpl...100 毫秒内，就继续，否则就不再重新尝试，而判定失败，这样可以避免过多的SQL 执行，维持系统稳定。
$remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;...Nginx实际上以毫秒的粒度来跟踪请求，所以速率限制相当于每1000毫秒1个请求。因为不允许”突发情况”，这意味着在前一个请求1000毫秒内到达的请求将被拒绝。...现在每个IP地址被限制为每秒只能请求1次/login/，更准确地说，在前一个请求的1000毫秒内不能请求该URL。...当你每秒刷新多于一次的时候 ? 3、处理突发 如果我们在1000毫秒内接收到2个请求，怎么办？对于第二个请求，Nginx将给客户端返回错误。这可能并不是我们想要的结果，因为应用本质上趋向于突发性。...示例中的mylimit`区域，速率限制在每秒1个请求，或每1000毫秒一个请求，客户端还能发起多少请求。上一个请求100毫秒内到达的请求将会被放入队列，我们将队列大小设置为5。
$remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;...Nginx实际上以毫秒的粒度来跟踪请求，所以速率限制相当于每1000毫秒1个请求。因为不允许”突发情况”，这意味着在前一个请求1000毫秒内到达的请求将被拒绝。...现在每个IP地址被限制为每秒只能请求1次/login/，更准确地说，在前一个请求的1000毫秒内不能请求该URL。...当你每秒刷新多于一次的时候 3、处理突发 如果我们在1000毫秒内接收到2个请求，怎么办？...示例中的mylimit`区域，速率限制在每秒1个请求，或每1000毫秒一个请求，客户端还能发起多少请求。上一个请求100毫秒内到达的请求将会被放入队列，我们将队列大小设置为5。
高5位是数据中心ID, 低5位是机器ID 使用12位作为毫秒内的序列号, 意味着每个节点每秒可以产生4096(212) 个ID 该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成1000...开始时间截) * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。...位datacenterId和5位workerId * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号 * 加起来刚好64...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳...使用1位作为符号位, 即生成的分布式I唯一d为正数 使用38位作为时间戳, 表示当前时间相对于初始时间的增量值,单位为毫秒 使用15位作为机器ID, 最多可支持3.28万个节点 使用10位作为毫秒内的序列号
位作为机器的ID : 高 5 位是 数据中心ID, 低 5 位是 机器ID 使用 12 位作为 毫秒内的序列号, 意味着每个节点每秒可以产生 4096(2 12) 个ID 该算法通过二进制的操作进行实现...0 * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截) * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间...位datacenterId和5位workerId * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号 * 加起来刚好64...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳...* 使用 **15** 位作为 **机器ID,** 最多可支持3.28万个节点 * 使用 **10** 位作为 **毫秒内的序列号,** 理论上可以生成210个序列号 * 因为服务的无状态关系
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